资源分类: 量化金融	查看预览
最近更新: 2025-10-22	文件内容: 视频+中英文字幕+配套课件
视频分辨率: 1080P 高清	文件大小: 0.9GB
视频语言: 英语	视频字幕: 中英字幕

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从1K到4K：使用Python构建机器学习交易机器人

数据、机器学习和交易机器人开发的实践指南，具有实际效果。

讲师：The Inspiring Trader

你将学到的内容

实现一个完整的端到端机器学习流程
构建并训练深度学习模型（Conv1D、LSTM和混合架构）以预测市场走势
应用回测技术评估交易策略，将1000美元增长至4000美元
开发一个可在币安期货上全天候运行的全自动交易机器人
掌握提升模型性能的机器学习实用技巧与窍门
通过直接应用于比特币价格预测，深入理解机器学习核心
掌握AI驱动的算法交易，让决策基于数据和回测而非情绪

要求

基础的Python知识（例如：编写简单的循环、函数和类）
无需机器学习或交易的先验经验
具备互联网连接的计算机（Windows、Mac或Linux）

课程描述

打造属于你自己的AI驱动的比特币交易机器人。本课程将带你从原始市场数据逐步进阶到在实时数据上运行的全自动交易系统。

重要提示：本课程将交易转化为科学，而非赌博！

从1000美元起步，我们的目标是通过机器学习和系统化交易策略将账户金额增长至4000美元（年化夏普比率：4.91，未年化夏普比率：0.0316）。在过程中，你将获得在Python、数据预处理、Conv1D、LSTM、集成方法和回测方面的实践经验。

你将学到：

适合人群：

完成本课程后，你将拥有一个运行中的交易机器人，深入理解交易中的机器学习流程

适合人群：

希望将AI应用于现实金融场景的机器学习初学者
希望从零开始构建交易机器人的算法交易爱好者
希望获得超越理论实践的Python学习者
对如何在金融市场中使用AI充满好奇的人群——从数据预处理到实时交易
希望从手动策略转向自动化AI驱动系统的交易者

共 42 节课程 • 总时长 3 小时 16 分钟
第一章入门介绍
1. 入门介绍	1分38秒
2. 学习方法	1分1秒
3. 理解数据集	2分50秒
4. 平稳数据	4分54秒
5. 平稳数据转换	4分8秒
第二章机器学习数据准备
1. 将数据预处理为训练集和测试集	22分59秒
第三章前馈神经网络
1. 神经网络基础	4分1秒
2. 损失函数	1分16秒
3. 神经网络如何学习	1分36秒
4. 点积	2分48秒
5. 激活函数	1分40秒
第四章在PyTorch中构建训练模型
1. 构建模型	6分27秒
2. 构建模型第2部分	1分15秒
3. 初始化（1）	2分21秒
4. 初始化	2分21秒
5. 学习率	3分15秒
6. 批量大小	1分44秒
7. 训练与测试损失	1分15秒
8. 纪元	1分1秒
9. 创建小批量	2分15秒
10. 训练循环	3分36秒
11. 测试步骤1	3分51秒
12. 测试步骤	3分51秒
第五章回测交易模拟
1. 回测第1部分	1分59秒
2. 回测第2部分	8分22秒
3. 添加新功能以提升性能	6分13秒
4. 数据缩放	9分48秒
5. 可复现性	4分36秒
6. 保存训练过程	1分35秒
第六章高级模型架构
1. 卷积神经网络 Conv1D 理论	5分43秒
2. PyTorch代码训练中的Conv1D实现	14分52秒
3. LSTM 理论	8分21秒
4. PyTorch代码训练中的LSTM实现	2分41秒
5. 集成方法第1部分	9分57秒
6. 集成方法第2部分	2分9秒
第七章交易机器人
1. 交易机器人入门	1分42秒
2. 正在加载缩放器文件	1分15秒
3. 加载模型文件	3分23秒
4. botpy 第1部分	12分7秒
5. botpy 第2部分	8分10秒
6. botpy 第3部分	4分30秒
7. 启动交易机器人	6分46秒

1. 关于课程更新与获取

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3. 关于课程字幕

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THE END