Machine Learning (Học máy/máy học :D) đang có những bước tiến đáng kể trong ngành tài chính. Nhiều công ty tài chính đang tận dụng Machine Learning (ML cũng thuộc AI). Vì vậy, nếu bạn quan tâm đến việc học Machine Learning cho tài chính và đang tìm kiếm một số khóa học tốt, hãy đọc toàn bộ bài viết này. Trong bài viết này, bạn sẽ tìm thấy 8 khóa học Machine Learning tốt nhất cho tài chính.
Trước khi thảo luận về các khóa học, tôi muốn cho bạn viết – vì sao nên cân nhắc học Machine Learning trong lĩnh vực tài chính (machine learning in finance).
Tại sao Machine Learning được sử dụng trong lĩnh vực Tài chính?
Nhiều công ty tài chính đang đầu từ vào R&D Machine Learning. Nhưng … tại sao? Bời vì Tự động hóa quy trình, Bảo mật, Algorithmic Trading, Tư vấn tự động, và Bảo lãnh & Chấm điểm tín dụng. Machine Learning cho phép các công ty tối ưu hóa chi phí, nâng cao trải nghiệm của khách hàng và mở rộng dịch vụ.
Tự động hóa quy trình là ứng dụng phổ biến nhất của Machine Learning trong Tài chính. JPMorgan Chase khai trương nền tảng Trí tuệ hợp đồng (COiN) hỗ trợ xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Phương pháp này vận hành các tài liệu pháp lý và trích xuất dữ liệu quan trọng từ chúng.
Nếu cùng một nhiệm vụ được thực hiện thủ công, sẽ mất 360.000 giờ lao động để xem xét 12.000 hợp đồng tín dụng thương mại hàng năm. Nhưng bằng cách sử dụng Machine Learning, sẽ chỉ mất vài giờ để xem xét cùng một con số.
Có một số trường hợp sử dụng khác của Machine Learning trong Tài chính. Nhưng bài viết này nói về các khóa học về Machine Learning cho Tài chính, vì vậy chúng ta hãy chuyển sang các khóa học-
Các khóa học về Machine Learning cho Tài chính tốt nhất
Tôi đã lọc các khóa học này theo các tiêu chí sau:
Tiêu chuẩn-
- Đánh giá các khóa học này.
- Phạm vi chủ đề.
- Giảng viên nhiệt tình và bài giảng thú vị.
- Số lượng sinh viên được hưởng lợi.
- Đánh giá tốt từ nhiều diễn đàn và trang tổng hợp khác nhau.
Vì vậy, không cần phải nói thêm gì nữa, chúng ta hãy bắt đầu tìm các khóa học về Machine Learning cho Tài chính tốt nhất.
1. Machine Learning for Finance in Python – DataCamp
tạm hiểu là: Machine Learning cho tài chính bằng ngôn ngữ lập trình Python
Thời gian hoàn thành: 4 giờ
Đây là khóa học tương tác do DataCamp cung cấp. Giảng viên của khóa học này là Nathan George (Trợ lý giáo sư khoa học dữ liệu tại đại học Regis)
Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu về dữ liệu chuỗi thời gian (time-series data) và cách sử dụng các thuật toán Machine Learning khác nhau ( mô hình tuyến tính (linear model), cây quyết định (decision trees), rừng ngẫu nhiên(random forests) và mạng nơ-ron(neural networks)) để dự đoán giá cổ phiếu trong tương lai trên thị trường Mỹ.
Khóa học này cũng sẽ hướng dẫn bạn cách đánh giá hiệu suất của nhiều mô hình khác nhau.
Có 4 chương trong khóa học này-
- Chuẩn bị dữ liệu và mô hình tuyến tính (Preparing data and a linear model)
- Phương pháp Cây Machine Learning (Machine learning tree methods)
- Mạng Nơ-ron (Neural networks) và KNN
- Machine Learning và Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại (modern portfolio theory)
Ai nên đăng ký?
Họ là Lập trình viên Python và có kiến thức cơ bản về Supervised Learning với scikit-learn . (Học có giám sát với scikit-learn.)
2. Artificial Intelligence for Tradding – Udacity
tạm dịch: Trí tuệ nhân tạo cho Trading
Nhà cung cấp: Udacity
Đánh giá: 4.6/5
Thời gian hoàn thành: 6 tháng (Nếu bạn dành 10 giờ/tuần)
Đây là Chương trình Nano-Degree dành cho những ai muốn triển khai AI trên thị trường chứng khoán. Trong chương trình này, bạn sẽ học những kiến thức cơ bản về phân tích định lượng (quantitative analysis) , bao gồm xử lý dữ liệu, tạo tín hiệu giao dịch (trading signal generation), và quản lý danh mục đầu tư (portfolio management).
Sau khi đăng ký Chương trình Nano-Degree này, bạn sẽ sử dụng Python để làm việc với dữ liệu chứng khoán lịch sử (historical stock data), phát triển chiến lược trading, và xây dựng mô hình đa yếu tố có tối ưu hóa (construct a multi-factor model with optimization).
Có 8 khóa học trong Chương trình Nano Degree này. Chúng ta hãy xem chi tiết các khóa học-
Danh sách các khóa học:
- Basic Quantitative Trading (Quantitative Trading cơ bản)
- Advanced Quantitative Trading (Quantitative Trading Nâng cao)
- Stocks, Indices, and ETFs (Cổ phiếu, Chỉ số và ETF)
- Factor Investing and Alpha Research (Đầu tư theo yếu tố và Alpha Research)
- Sentiment Analysis with Natural Language Processing (Phân tích tình cảm với xử lý ngôn ngữ tự nhiên)
- Advanced Natural Language Processing with Deep Learning (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên nâng cao với học sâu)
- Combining Multiple Signals (Kết hợp nhiều tín hiệu)
- Simulating Trades with Historical Data (Mô phỏng Trading với dữ liệu quá khứ)
Lợi ích bổ sung:
- Bạn sẽ có cơ hội làm việc trên các dự án thực tế với các chuyên gia trong ngành.
- Bạn sẽ nhận được sự hỗ trợ của cố vấn kỹ thuật.
- Cùng với đó, bạn sẽ nhận được dịch vụ hướng dẫn cá nhân và nghề nghiệp.
Ai nên đăng ký?
- Những người có kinh nghiệm lập trình bằng Python và quen thuộc với thống kê, đại số tuyến tính và phép tính.
Bạn có muốn đăng ký không?
Nếu có, hãy xem tất cả thông tin chi tiết tại đây: – Trí tuệ nhân tạo cho Trading
3. Machine Learning cho chuyên ngành Trading – Coursera
Đánh giá: 3.9/5
Nhà cung cấp: Học viện tài chính New York & Google Cloud
Thời gian hoàn thành: 3 tháng (Nếu bạn dành 4 giờ mỗi tuần)
Đây là chương trình chuyên môn do Coursera cung cấp. Chương trình này sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng các chiến lược Trading hiệu quả bằng cách sử dụng Machine Learning (ML) và Python.
Sau khi hoàn thành chương trình này, bạn sẽ biết cách sử dụng Google Cloud để phát triển và triển khai các mô hình (models) học sâu (deep learning), học tăng cường (reinforcement learning) nhằm tạo ra các chiến dịch trading.
Chương trình chuyên môn này có 3 khóa học:
- Introduction to Trading, Machine Learning & GCP (Giới thiệu về Trading, Machine Learning và GCP)
- Using Machine Learning in Trading and Finance (Sử dụng Machine Learning trong Trading và Tài chính)
- Reinforcement Learning for Trading Strategies (Học tăng cường cho các chiến dịch Trading)
Bây giờ, chúng ta hãy xem bạn sẽ học được gì trong chương trình này.
Những gì bạn sẽ học được:
- Các khái niệm cơ bản về Trading, Machine Learning và nền tảng Google Cloud.
- Cơ bản về Học tăng cường (Reinforcement learning)
- Tối ưu hóa thuật toán Trading bằng Reinforcement learning
- Trading
- Reinforcement Learning Trading Strategy Development (Phát triển chiến lược Trading bằng Reinforcement learning )
- Reinforcement Learning Trading Algo Development (Phát triển thuật toán bằng Reinforcement learning)
- Tài chính
- Đầu tư
Lợi ích bổ sung:
- Bạn sẽ nhận được Chứng chỉ có thể chia sẻ và Chứng chỉ khóa học sau khi hoàn thành.
- Cùng với đó, bạn sẽ nhận được Video & Bài đọc về khóa học, Bài kiểm tra thực hành, Bài tập được chấm điểm có phản hồi của bạn bè, Bài kiểm tra được chấm điểm có Feedback, Bài tập lập trình được chấm điểm.
Ai nên đăng ký?
- Những người có kiến thức cơ bản về lập trình Python và quen thuộc với thư viện Scikit Learn, Statsmodels và Pandas .
- Và những người có kiến thức nền tảng về thống kê và thị trường tài chính.
Bạn có muốn đăng ký không?
Nếu có, hãy xem tất cả thông tin chi tiết tại đây – Machine Learning for Trading Specialization (Machine Learning cho Trading)
4. Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance Specialization– Coursera
Tạm dịch: Học máy và học tăng cường trong tài chính
Đánh giá: 3.7/5
Nhà cung cấp: Đại học New York
Thời gian hoàn thành: 4 tháng (Nếu bạn dành 5 giờ mỗi tuần)
Đây là một chương trình chuyên ngành khác của Coursera. Chương trình này cung cấp kiến thức cần thiết để xây dựng nền tảng vững chắc về các mô hình cốt lõi (strong foundation) và thuật toán của máy học để giải quyết các vấn đề tài chính.
Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ quen thuộc với các phương pháp tiếp cận nổi tiếng để mô hình hóa ma sát thị trường. (modeling market frictions.)
Chương trình chuyên môn này có 4 khóa học:
1. Guided Tour of Machine Learning in Finance (Chuyến tham quan (có hướng dẫn viên du lich 😀 ) về Machine Learning trong Tài chính)
2. Fundamentals of Machine Learning in Finance (Nền tảng/cơ sở của học máy trong Tài chính)
3. Reinforcement Learning in Finance (Học tăng cường trong Tài chính)
4. Overview of Advanced Methods of Reinforcement Learning in Finance (Tổng quan về các phương pháp nâng cao của học tăng cường trong Tài chính)
Bây giờ, chúng ta hãy xem bạn sẽ học được gì trong chương trình này:
Những gì bạn sẽ học được:
- Predictive Modelling (Mô hình Dự đoán)
- Financial Engineering (Kỹ thuật Tài chính)
- Machine Learning (Học Máy)
- Tensorflow (TensorFlow là gì?)
- Reinforcement Learning (Học tăng cường là gì)
- Option pricing and risk management (Định giá quyền chọn và quản lý rủi ro)
- A simple model for market dynamics (Một mô hình đơn giản về động lực thị trường)
- Q-learning using financial problems (Học vê Q sử dụng các vấn đề tài chính)
- Optimal trading (Tối ưu Trading)
- Portfolio Optimization (Tối ưu hóa Danh mục đầu tư)
Lợi ích bổ sung:
- Bạn sẽ nhận được Chứng chỉ có thể chia sẻ và Chứng chỉ khóa học sau khi hoàn thành.
- Cùng với đó, bạn sẽ nhận được Video & Bài đọc về khóa học, Bài kiểm tra thực hành, Bài tập được chấm điểm có phản hồi của bạn bè, Bài kiểm tra được chấm điểm có Feedback, bài tập lập trình được chấm điểm.
Ai nên đăng ký?
Những người biết về toán cơ bản (giải tích, đại số tuyến tính, lý thuyết xác suất cơ bản và thống kê) và có kỹ năng lập trình cơ bản bằng Python.
Bạn có muốn đăng ký không?
Nếu có, hãy xem tất cả thông tin chi tiết tại đây – Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance Specialization
5. Using Machine Learning in Trading and Finance– Coursera
Tạm dịch: Sử dụng Machine Learning ở trong Trading và Tài chính
Đánh giá- 3.9/5
Nhà cung cấp- Học viện Tài chính New York & Google Cloud
Thời gian hoàn thành- 19 giờ
Khóa học này là một phần của Chuyên ngành Học máy dành cho Trading . Trong khóa học này, bạn sẽ học cách phát triển các chiến lược Trading nâng cao bằng các kỹ thuật học máy.
Bạn sẽ học nhiều chiến lược trading khác nhau như trading định lượng (quantitative trading), trading theo cặp (pairs trading) và trading theo đà (momentum trading).
Cùng với điều này, bạn cũng sẽ học cách xây dựng các mô hình Machine Learning bằng Keras và TensorFlow. Bây giờ, chúng ta hãy xem chương trình giảng dạy của khóa học-
Giáo trình của khóa học-
- Giới thiệu về Trading định lượng và TensorFlow
- Giới thiệu về TensorFlow
- Đào tạo mạng nơ-ron với Tensorflow 2 và Keras
- Xây dựng một hệ thống Trading dựa trên đà (Momentum-based Trading System)
- Xây dựng mô hình dự đoán chiến lược Trading cặp (Pair Trading Strategy Prediction Model)
Lợi ích bổ sung-
- Bạn sẽ nhận được Chứng chỉ khóa học sau khi hoàn thành.
- Cùng với đó, bạn sẽ nhận được Video & Bài đọc về khóa học, Bài kiểm tra thực hành, Bài tập được chấm điểm có phản hồi của bạn bè, Bài kiểm tra được chấm điểm có phản hồi, Bài tập lập trình được chấm điểm.
Ai nên đăng ký?
- Những người có kiến thức về Python và quen thuộc với thư viện Scikit Learn, Statsmodels và Pandas.
- Và những người quen thuộc với thống kê và thị trường tài chính.
Bạn có muốn đăng ký không?
Nếu có, hãy xem tất cả thông tin chi tiết tại đây –Using Machine Learning in Trading and Finance
6. Reinforcement Learning for Trading Strategies– Coursera
Tạm dịch: Học tăng cường cho các chiến lược Trading
Đánh giá: 3.7/5
Đánh giá- 3.7/5
Nhà cung cấp- Học viện Tài chính New York & Google Cloud
Thời gian hoàn thành- 12 giờ
Khóa học này cũng là một phần của Chuyên ngành Học máy dành cho Trading . Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu những lợi thế của việc sử dụng học tăng cường trong các chiến lược trading .
Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng chiến lược trading bằng cách sử dụng phương pháp học tăng cường , cách phân biệt giữa chính sách dựa trên tác nhân và chính sách dựa trên giá trị (actor-based policies and value-based policies), cũng như cách kết hợp phương pháp học tăng cường vào chiến lược giao dịch theo đà .
Bây giờ, chúng ta hãy xem chương trình giảng dạy của khóa học-
Giáo trình của khóa học-
- Giới thiệu về Khóa học và Học tăng cường (Reinforcement Learning)
- Reinforcement Learning dựa trên mạng nơ-ron (Neural Network)
- Tối ưu hóa danh mục đầu tư (Portfolio Optimization)
Lợi ích bổ sung-
- Bạn sẽ nhận được Chứng chỉ khóa học sau khi hoàn thành.
- Cùng với đó, bạn sẽ nhận được Video & Bài đọc về khóa học, Bài kiểm tra thực hành, Bài tập được chấm điểm có phản hồi của bạn bè, Bài kiểm tra được chấm điểm có phản hồi, Bài tập lập trình được chấm điểm.
Ai nên đăng ký?
- Những người có kiến thức nâng cao về Lập trình Python và quen thuộc với các khái niệm cơ bản về Machine Learning và Thị trường tài chính .
Bạn có muốn đăng ký không?
Nếu có, hãy xem tất cả thông tin chi tiết tại đây –Reinforcement Learning for Trading Strategies
7. Python & Machine Learning cho Phân tích tài chính –
Udemy
Đánh giá- 4.6/5
Thời gian hoàn thành- 23 giờ
Nhà cung cấp- Nhóm SuperDataScience
Khóa học này dựa trên Python và dạy bạn cách giải quyết các vấn đề thực tế về tài chính bằng cách sử dụng Python.
Khóa học bắt đầu với các khái niệm lập trình Python, sau đó hướng dẫn bạn sử dụng Python để phân tích tài chính và cuối cùng, khóa học sẽ hướng dẫn cách thực hiện dự đoán giá cổ phiếu bằng cách sử dụng thuật toán học máy.
Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu về Mạng nơ-ron sâu như Mạng bộ nhớ dài hạn ngắn (LSTM), Phân cụm K-Means, Phân tích thành phần chính và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để thực hiện phân tích tâm lý cổ phiếu.
Lợi ích bổ sung-
- Bạn sẽ nhận được Chứng chỉ khóa học sau khi hoàn thành.
- Bên cạnh đó, bạn sẽ được quyền truy cập trọn đời vào tài liệu khóa học và 15 tài nguyên có thể tải xuống.
Ai nên đăng ký?
- Không có điều kiện tiên quyết cho khóa học này. Bất kỳ ai muốn học về máy học cho tài chính đều có thể đăng ký khóa học này.
Bạn có muốn đăng ký không?
Nếu có, hãy xem tất cả thông tin chi tiết tại đây – Python & Machine Learning for Financial Analysis
8. Lớp học chuyên sâu về Python, Học máy và Giao dịch thuật toán – Udemy
Đánh giá- 4.4/5
Thời gian hoàn thành- 20 giờ
Nhà cung cấp- Mammoth Interactive
Khóa học này sẽ dạy bạn về tài chính và giao dịch thuật toán bằng cách sử dụng Python . Khi bắt đầu khóa học, bạn sẽ tìm hiểu về các khái niệm lập trình Python , và sau đó, bạn sẽ tìm hiểu về Machine Learning và Quantopian.
Mặc dù khóa học khẳng định rằng họ cũng sẽ dạy các khái niệm về Python, nhưng để hiểu toàn bộ các khái niệm, bạn nên có một số kiến thức về Python trước đó.
Lợi ích bổ sung-
- Bạn sẽ nhận được Chứng chỉ khóa học sau khi hoàn thành.
- Bên cạnh đó, bạn sẽ được quyền truy cập trọn đời vào tài liệu khóa học và 19 tài nguyên có thể tải xuống.
Ai nên đăng ký?
- Những người có một số kiến thức trước về Python và muốn chuyên sâu về tài chính.
Bạn có muốn đăng ký không?
Nếu có, hãy xem tất cả thông tin chi tiết tại đây – Python, Machine Learning và Algorithmic Trading Masterclass
Và thế là hết…Vậy là đây là những khóa học về Machine Learning tốt nhất dành cho tài chính . Bây giờ, đã đến lúc kết thúc.
Phần kết luận
Tôi hy vọng các khóa học được liệt kê này sẽ giúp bạn học Machine Learning cho tài chính. Mục tiêu của tôi là cung cấp cho bạn các nguồn tài nguyên tốt nhất để học. Nếu bạn có bất kỳ thắc mắc hoặc câu hỏi nào, hãy thoải mái hỏi tôi trong phần bình luận.
Hãy cho tôi biết trong phần bình luận bạn thích khóa học nào.
Chúc mọi điều tốt đẹp nhất!
Chúc bạn học tập vui vẻ!
Câu hỏi thường gặp
1. Machine Learning được sử dụng như thế nào trong tài chính?
Một số trường hợp sử dụng phổ biến nhất của máy học trong tài chính là Tự động hóa quy trình, Bảo mật, thuật toán Trading, Tư vấn tự động và Bảo lãnh & chấm điểm tín dụng .
2. Python có được sử dụng trong tài chính không?
Python được sử dụng rộng rãi trong tài chính, đặc biệt là trong tài chính định lượng . Python là một trong những ngôn ngữ lập trình nổi tiếng nhất dành cho các công ty Fintech. Báo cáo Kỹ năng của nhà phát triển HackerRank 2018 cho biết Python nằm trong ba ngôn ngữ phổ biến nhất trong các dịch vụ tài chính.
3. Ngôn ngữ lập trình nào tốt nhất cho tài chính?
Theo báo cáo của HackerRank, Python, Java, C++, C#, C và Ruby là sáu ngôn ngữ lập trình tốt nhất dành cho FinTech và tài chính.
Tác giả: Aqsa Zafar – mltut.com, đăng ngày 25/06/2024
Link bài gốc: 8 Best Machine Learning Courses for Finance You Must Know
Dịch giả: Hoàng Phan – KenkAI Nhiều thứ hay
(*) Bạn có thể sao chép và chia sẻ thoải mái.
(**) Follow KenkAI Nhiều thứ hay để đọc các bài dịch khác và cập nhật thông tin bổ ích hằng ngày.
Để lại một bình luận