Strategies Forex pour le trading algorithmique 2024

Analyse technique, Machine learning, gestion de portefeuille et de risque pour le trading algo Forex. Bots MT5 inclus

4.55 (21 reviews)
Udemy
platform
Français
language
Investing & Trading
category
instructor
1,256
students
7 hours
content
Nov 2023
last update
$49.99
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What you will learn

Créer une stratégie de trading algorithmique appliquée au Forex en utilisant des indicateurs techniques et des algorithmes de Machine Learning (60%/année)

Importer les cours des Devises en de votre courtier (broker)

Mettre vos stratégies profitables en Live trading en utilisant MetaTrader 5 et Python

Afficher des données financières sous forme de graphique

Backtest vectoriel

Gérer les données financières en utilisant Pandas

Combiner les stratégies pour optimiser votre investissement (Optimisation de portefeuille)

Définir une condition pour trouver quand arrêter un algorithme de Machine Learning pour préserver ses gains

Maîtriser la stratégie du Drawdown break (DDB) pour diminuer le risque de vos positions

Description

Voulez-vous créer des stratégies quantitatives sur le FOREX pour gagner jusqu'à 60 % par an ?

Vous avez déjà quelques connaissances en trading et vous voulez apprendre le trading / la finance quantitatif ?

Vous êtes simplement une personne curieuse qui veut se lancer dans ce sujet pour monétiser et diversifier ses connaissances ?


Si vous répondez à au moins une de ces questions, je vous souhaite la bienvenue à ce cours. Toutes les applications du cours seront réalisées à l'aide de Python. Cependant, pour les débutants en Python, pas de panique ! Un cours accéléré GRATUIT sur Python est inclus pour maîtriser Python.


Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser l'analyse technique et l'apprentissage automatique pour créer des stratégies forex robustes. Vous effectuerez des analyses quantitatives pour trouver des modèles dans les données. Une fois que vous aurez de nombreuses stratégies rentables, nous apprendrons à effectuer un backtesting vectorisé. Ensuite, vous appliquerez des techniques de gestion de portefeuille et de risque pour réduire le drawdown et maximiser vos rendements.


Vous apprendrez et comprendrez l'analyse quantitative des crypto-monnaies utilisée par les gestionnaires de portefeuille et les traders professionnels :

  • La modélisation : Analyse technique (bandes de Bollinger), apprentissage automatique (Support vector machine).

  • Backtesting : Faire un backtest correctement sans erreur et minimiser le temps de calcul (Vectorized Backtesting).

  • Gestion du risque : Gérer le drawdown (Drawdown break strategy), combiner correctement les stratégies (Optimisation du critère Sortino).


Pourquoi ce cours et pas un autre ?

  • Il ne s'agit pas d'un cours de programmation, ni d'un cours de trading ou d'apprentissage automatique. Il s'agit d'un cours dans lequel les statistiques, la théorie financière et l'apprentissage automatique sont utilisés pour le trading.

  • Ce cours n'est pas créé par un data scientist mais par un diplômé en mathématiques et en économie spécialisé dans les mathématiques appliquées à la finance.

  • Vous pouvez poser des questions ou lire nos articles sur la finance quantitative simplement en vous inscrivant sur notre forum Discord gratuit.


Sans oublier que le cours est satisfait ou remboursé pendant 30 jours. Ne manquez pas l'occasion d'améliorer vos connaissances sur ce sujet fascinant.

Content

Introduction

Lisez moi
Installation des environnements

Les bases du langage Python

Introduction
Type d'object: Nombre
Type d'object: Chaine de caractère
Type d'object: Opération logique / Booléen
Type d'object: Création de variable
Type d'object: Tuple et liste
Type d'object: Dictionnaire
Type d'object: Ensemble
Structure Python: If / Elif / Else
Structure Python: For
Structure Python: While
Functions: Les bases
Functions: Variable locale
Functions: Variable globale
Functions: Fonction lambda

Python pour la data science

Introduction
Numpy: Tableaux
Numpy: Module aléatoire
Numpy: Indexing / slicing / Transformation
Pandas: Série et dataframe
Pandas: Nettoyage des données
Pandas: Sélection conditionnelle
Matplotlib: Graph
Matplotlib: Nuage de points
Matplotlib: Boîte à outils

Votre première stratégie de trading algo Forex

Introduction
Gérer les données
Importer les données depuis MetaTrader 5
Explication de la stratégie utilisée
Création des bandes de bollinger
Création des signaux d'achat et de vente
Vérification des signaux
Calcul du profit
Automatisation de la stratégie pour l'utiliser dans vos projets
Calcul du profit sur la période d'entrainement
Calcul du profit sur la période de test
Précisions

Backtest vectoriel

Introduction
Ratio de Sortino
Beta (CAPM)
Alpha (CAPM)
Fonction de drawdown: Création
Fonction de drawdown: Application
Fonction de backtest
Backtest stratégie Forex

Strategies Forex avancées: Machine Learning

Introduction
Préparation
Explication du template (plus de détail dans le dernier chapitre du cours)
Explications additionnelles
Calcul des profits
Informations additionnelles

Portfolio et risk management appliquées au trading Forex

Introduction
Optimisation de portefeuille: Intuition
Optimisation de portefeuille: Pratique
Stratégie drawdown break: Intuition
Stratégie drawdown break: Appliqué à un portefeuille de stratégies de trading
Stratégie drawdown break: Application individuelle
Stratégie drawdown break et Stop loss: complémentaire ou substituable

MetaTrader 5 Live Trading avec Python

Introduction
Installer une librairie sur Jupyter Notebook
Initialisation du lien entre MetaTrader 5 et Python
Importation des données depuis votre broker
Passer un ordre sur le marché en utilisant MEtaTrader 5 et Python
Extractions des positions actuellement ouvertes
Structure de lancement
Cloture des positions
Live trading application
Machine Learning stratégie en Live trading en utilisant MT5 et Python

Rappel Machine Learning

Introduction
SVR: Théorie
Ingénierie des données: Création d'indicateurs techniques
Ingénierie des données: Standardisation
Ingénierie des données: Analyse en composantes principales
SVR: application
Prévisions
Backtest la stratégie
Automatisation

Screenshots

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Reviews

Adam
May 20, 2023
Cours assez complet dans l'ensemble, mais je trouve que l'accent n'est pas assez mis sur " comment créer une stratégie" mais plutôt sur "comment appliquer une stratégie en utilisant python". J'aurais aimé avoir des explication sur comment créer ma stratégie
Pascal
January 31, 2022
This course is great. Lucas knows how to explain things simply and really gets down to the level of the people who are learning. I found this course to be great because concepts that are difficult to understand become accessible here. I had purchased a course on the same topic from a competitor and gave up because it was too difficult to understand. Another advantage of this course is that Lucas goes all the way by implementing real and practical things with MT5 which I know well since I've been doing automatic trading for over 20 years. There is also the forum where you can ask questions and Lucas always answers efficiently and quickly. I have implemented everything that is explained and it works. Great job! Ce cours est génial. Lucas sait expliquer les choses simplement et se met vraiment au niveau des personnes qui sont en train d’apprendre. J’ai trouvé ce cours génial car des concepts difficiles à comprendre deviennent ici accessibles. J’avais acheté chez un concurrent un cours sur le même thème et j’ai abandonné car c’était trop difficile à comprendre. Un autre avantage de ce cours, c’est que Lucas va jusqu’au bout en mettant en oeuvre des choses réelles et pratiques avec MT5 que je connais bien puisque ça fait plus de 20 ans que je fais du trading automatique. Il y a aussi le forum ou on peut poser des questions et Lucas y répond toujours efficacement et rapidement. J’ai mis en oeuvre tout ce qui est expliqué et ça marche. Bravo!

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1/20/2022100% OFF
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1/15/2022
course created date
1/20/2022
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