Tại sao nên áp dụng Học Máy trong Tài chính?
Nhiều công ty tài chính đang đầu tư vào nghiên cứu và phát triển Học Máy. Nhưng tại sao? Lý do nằm ở khả năng Tự động hóa Quy trình, Tăng cường Bảo mật, Trading Thuật toán, Tư vấn Robo và Đánh giá Tín dụng. Học Máy cho phép các công ty tối ưu hóa chi phí, nâng cao trải nghiệm khách hàng và mở rộng dịch vụ.
Tự động hóa Quy trình là ứng dụng phổ biến nhất của học máy trong Tài chính. Ví dụ, JPMorgan Chase đã ra mắt nền tảng Contract Intelligence (COiN) sử dụng Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên. Hệ thống này xử lý các tài liệu pháp lý và trích xuất dữ liệu quan trọng. Nếu thực hiện thủ công, việc xem xét 12.000 thỏa thuận tín dụng thương mại hàng năm sẽ mất 360.000 giờ làm việc. Nhưng với học máy, chỉ cần vài giờ để hoàn thành công việc tương tự.
Còn nhiều ứng dụng khác của học máy trong tài chính. Nhưng bài viết này tập trung vào các Khóa học Học Máy cho Tài chính, vì vậy hãy cùng khám phá các khóa học hàng đầu:
Tôi đã lọc ra những khóa học này dựa trên các tiêu chí sau:
- Đánh giá của khóa học
- Phạm vi các chủ đề
- Giảng viên hấp dẫn và bài giảng thú vị
- Số lượng học viên được hưởng lợi
- Đánh giá tích cực từ nhiều nguồn và diễn đàn
Hãy cùng khám phá những Khóa học Học Máy tốt nhất cho Tài chính.
1. Học Máy cho Tài chính với Python – DataCamp
Thời gian hoàn thành: 4 giờ
Đây là một 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 học về dữ liệu chuỗi thời gian và cách sử dụng các thuật toán học máy khác nhau (mô hình tuyến tính, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên và mạng nơ-ron) để dự đoán giá cổ phiếu trong tương lai trên thị trường Mỹ. Khóa học cũng sẽ dạy bạn cách đánh giá hiệu suất của các mô hình khác nhau.
Khóa học gồm 4 chương:
- Preparing data and a linear model (Chuẩn bị dữ liệu và mô hình tuyến tính)
- Machine learning tree methods (Phương pháp cây học máy)
- Neural networks and KNN (Mạng nơ-ron và KNN)
- Machine learning with modern portfolio theory (Học máy với lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại)
Đối tượng phù hợp: Những người lập trình Python và có kiến thức cơ bản về Supervised Learning with scikit-learn (Học có giám sát với scikit-learn).
Nếu bạn quan tâm, hãy xem chi tiết tại đây: Machine Learning for Finance in Python
2. Trí tuệ Nhân tạo cho Trading – Udacity
Nhà cung cấp: Udacity Đánh giá: 4.6/5 Thời gian hoàn thành: 6 tháng (nếu bạn dành 10 giờ/tuần)
Đây là một Chương trình Nano-Degree dành cho những người muốn áp dụng AI vào thị trường chứng khoán. Trong chương trình này, bạn sẽ học các kiến thức cơ bản về phân tích định lượng, bao gồm xử lý dữ liệu, tạo tín hiệu trading và quản lý danh mục đầu tư.
Sau khi đăng ký Chương trình Nano-Degree này, bạn sẽ sử dụng Python để làm việc với dữ liệu cổ phiếu lịch sử, phát triển chiến lược Trading và xây dựng mô hình đa yếu tố với tối ưu hóa. Chương trình gồm 8 khóa học:
- Basic Quantitative Trading (Trading Định lượng Cơ bản)
- Advanced Quantitative Trading (Trading Định lượng Nâng cao)
- Stocks, Indices, and ETFs (Cổ phiếu, Chỉ số và ETF)
- Factor Investing and Alpha Research (Đầu tư 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 Deep Learning)
- Combining Multiple Signals (Kết hợp Nhiều Tín hiệu)
- Simulating Trades with Historical Data (Mô phỏng Trading với Dữ liệu Lịch sử)
Lợi ích bổ sung:
- Cơ hội làm việc trên các dự án thực tế với các Chuyên gia trong Ngành
- Hỗ trợ từ mentor kỹ thuật
- Huấn luyện viên cá nhân & dịch vụ nghề nghiệp
Đối tượng phù hợp: Những người có kinh nghiệm lập trình với Python và quen thuộc với thống kê, linear algebra (đại số tuyến tính) và calculus (giải tích).
Nếu bạn quan tâm, hãy xem chi tiết tại đây: Artificial Intelligence for Trading
3. Chuyên ngành Học Máy cho Trading – Coursera
Đánh giá: 3.9/5 Nhà cung cấp: New York Institute of Finance & Google Cloud Thời gian hoàn thành: 3 tháng (nếu bạn dành 4 giờ mỗi tuần)
Đây là một chương trình chuyên ngành do Coursera cung cấp. Chương trình này sẽ dạy bạn cách xây dựng chiến lược trading hiệu quả sử dụng Học Máy (ML) và Python. Sau khi hoàn thành chương trình chuyên ngành này, bạn sẽ biết cách sử dụng khả năng của Google Cloud để phát triển và triển khai các mô hình serverless, có khả năng mở rộng, deep learning và reinforcement learning để tạo ra chiến lược trading.
Chương trình chuyên ngành này gồm 3 khóa học:
- Giới thiệu về Trading, Học Máy & GCP
- Sử dụng Học Máy trong Trading và Tài chính
- Reinforcement Learning cho Chiến lược Trading
Nội dung bạn sẽ học:
- Khái niệm cơ bản về Trading, Học Máy và Google Cloud Platform
- Cơ bản về Reinforcement learning
- Tối ưu hóa Thuật toán Trading Reinforcement Learning
- Phát triển Chiến lược Trading Reinforcement Learning
- Phát triển Thuật toán Trading Reinforcement Learning
- Đầu tư Tài chính
Lợi ích bổ sung:
- Chứng chỉ có thể chia sẻ và Chứng chỉ khóa học khi hoàn thành
- Video & Tài liệu đọc của khóa học
- Bài kiểm tra thực hành
- Bài tập được chấm điểm với Phản hồi từ đồng nghiệp
- Bài kiểm tra được chấm điểm với Phản hồi
- Bài tập Lập trình được chấm điểm
Đối tượng phù hợp: Những người có kiến thức cơ bản về lập trình Python và quen thuộc với thư viện Scikit Learn, Statsmodels và Pandas. Đồng thời, những người có nền tảng về thống kê và kiến thức cơ bản về thị trường tài chính.
Nếu bạn quan tâm, hãy xem chi tiết tại đây: Machine Learning for Trading Specialization
Với những khóa học hấp dẫn này, bạn sẽ có cơ hội tuyệt vời để nâng cao kỹ năng và kiến thức về học máy trong lĩnh vực tài chính. Hãy chọn khóa học phù hợp nhất với mục tiêu và nền tảng của bạn để bắt đầu hành trình học tập thú vị này!
4. Chuyên ngành Học Máy và Học Tăng cường trong Tài chính – Coursera
Đánh giá: 3.7/5
Cung cấp bởi: Đại học New York
Thời gian hoàn thành: 4 tháng (nếu bạn dành 5 giờ mỗi tuần)
Đây là một chương trình chuyên sâu đầy hứa hẹn từ Coursera, mang đến cho bạn kiến thức nền tảng vững chắc về các mô hình và thuật toán học máy để giải quyết các vấn đề tài chính. Sau khi hoàn thành, bạn sẽ thông thạo các phương pháp nổi tiếng để mô hình hóa các ma sát thị trường.
Nội dung khóa học:
- Tour dẫn hướng về Học Máy trong Tài chính
- Nền tảng của Học Máy trong Tài chính
- Reinforcement Learning in Finance (Học Tăng cường trong Tài chính)
- Overview of Advanced Methods of Reinforcement Learning in Finance (Tổng quan về Phương pháp Nâng cao của Học Tăng cường trong Tài chính)
Bạn sẽ học được gì:
- Mô hình hóa dự đoán
- Kỹ thuật tài chính
- Học máy với TensorFlow
- Học tăng cường
- Định giá quyền chọn và quản lý rủi ro
- Mô hình đơn giản cho động lực thị trường
- Học Q trong các vấn đề tài chính
- Trading tối ưu
- Tối ưu hóa danh mục đầu tư
Lợi ích bổ sung:
- Chứng chỉ có thể chia sẻ
- Video bài giảng và tài liệu đọc
- Bài tập thực hành và đánh giá
- Bài tập lập trình được chấm điểm
Ai nên tham gia:
Những người có kiến thức toán học cơ bản (giải tích, đại số tuyến tính, xác suất cơ bản và thống kê) và kỹ năng lập trình Python cơ bản.
Nếu bạn quan tâm, hãy khám phá chi tiết tại đây.
5. Sử dụng Học Máy trong Trading và Tài chính – Coursera
Đánh giá: 3.9/5
Cung cấp bởi: Viện Tài chính New York & Google Cloud
Thời gian hoàn thành: 19 giờ
Khóa học này là một phần của Machine Learning for Trading Specialization (Chuyên ngành Học Máy cho Trading).
Bạn sẽ học cách phát triển các chiến lược Trading nâng cao sử dụng kỹ thuật học máy, bao gồm quantitative trading (Trading định lượng), pairs trading (Trading cặp) và momentum trading (Trading động lượng).
Ngoài ra, bạn sẽ xây dựng các mô hình học máy bằng Keras và TensorFlow.
Nội dung khóa học:
- Giới thiệu về Trading Định lượng và TensorFlow
- Đào tạo mạng nơ-ron với TensorFlow 2 và Keras
- Xây dựng Hệ thống Trading dựa trên Động lượng
- Xây dựng Mô hình Dự đoán Chiến lược Trading Cặp
Lợi ích bổ sung:
- Chứng chỉ khóa học
- Video bài giảng và tài liệu đọc
- Bài tập thực hành và đánh giá
- Bài tập lập trình được chấm điểm
Ai nên tham gia:
Những người có kiến thức Python và quen thuộc với thư viện Scikit Learn, Statsmodels và Pandas. Đồng thời, cần có hiểu biết về thống kê và thị trường tài chính.
Khám phá thêm chi tiết tại đây.
6. Học Tăng cường cho Chiến lược Trading – Coursera
Đánh giá: 3.7/5
Cung cấp bởi: Viện Tài chính New York & Google Cloud
Thời gian hoàn thành: 12 giờ
Khóa học này tập trung vào việc áp dụng học tăng cường trong chiến lược trading. Bạn sẽ học cách xây dựng chiến lược trading sử dụng học tăng cường, phân biệt giữa chính sách dựa trên tác nhân và chính sách dựa trên giá trị, và tích hợp học tăng cường vào chiến lược trading động lượng.
Nội dung khóa học:
- Giới thiệu về Khóa học và Học Tăng cường
- Neural Network Based Reinforcement Learning (Học Tăng cường dựa trên Mạng Nơ-ron)
- Portfolio Optimization (Tối ưu hóa Danh mục Đầu tư)
Lợi ích bổ sung:
- Chứng chỉ khóa học
- Video bài giảng và tài liệu đọc
- Bài tập thực hành và đánh giá
- Bài tập lập trình được chấm điểm
Ai nên tham gia:
Những người có kiến thức nâng cao về Lập trình Python và quen thuộc với các khái niệm cơ bản trong Học Máy và Thị trường Tài chính.
Tìm hiểu thêm tại đây.
7. Python & Học Máy cho Phân tích Tài chính – Udemy
Đánh giá: 4.6/5
Thời gian hoàn thành: 23 giờ
Cung cấp bởi: Đội ngũ SuperDataScience
Khóa học này tập trung vào Python và cách áp dụng nó để giải quyết các vấn đề thực tế trong lĩnh vực tài chính. Bạn sẽ học từ khái niệm lập trình Python cơ bản đến phân tích tài chính và dự đoán giá cổ phiếu bằng các thuật toán học máy. Khóa học còn bao gồm các chủ đề nâng cao như Mạng Nơ-ron Sâu, Phân cụm K-Means, Phân tích Thành phần Chính và Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên để phân tích tình cảm về cổ phiếu.
Lợi ích bổ sung:
- Chứng chỉ hoàn thành khóa học
- Truy cập trọn đời vào tài liệu khóa học
- 15 tài nguyên có thể tải xuống
Ai nên tham gia:
Không có yêu cầu tiên quyết. Bất kỳ ai muốn học học máy cho tài chính đều có thể tham gia.
Đăng ký tại đây.
8. Lớp Thạc sĩ về Python, Học Máy và Trading Thuật toán – Udemy
Đánh giá: 4.4/5
Thời gian hoàn thành: 20 giờ
Cung cấp bởi: Mammoth Interactive
Khóa học này sẽ dạy bạn về tài chính và trading thuật toán bằng Python. Bạn sẽ bắt đầu với các khái niệm lập trình Python, sau đó học về học máy và Quantopian. Mặc dù khóa học tuyên bố sẽ dạy các khái niệm Python, nhưng một số kiến thức Python trước đó sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn các khái niệm.
Lợi ích bổ sung:
- Chứng chỉ hoàn thành khóa học
- Truy cập trọn đời vào tài liệu khóa học
- 19 tài nguyên có thể tải xuống
Ai nên tham gia:
Những người có kiến thức Python trước đó và muốn chuyên sâu về tài chính.
Khám phá thêm tại đây.
Kết luận
Những khóa học này sẽ giúp bạn nắm vững Học Máy trong lĩnh vực Tài chính. Hãy chọn khóa học phù hợp với nhu cầu và trình độ của bạn. Nếu có bất kỳ thắc mắc nào, đừng ngần ngại chia sẻ trong phần bình luận. Chúc bạn học tập hiệu quả!
Câu hỏi thường gặp
- Học máy được sử dụng như thế nào trong tài chính?
Một số ứng dụng phổ biến nhất của học máy trong tài chính bao gồm Tự động hóa Quy trình, Bảo mật, Trading Thuật toán, Tư vấn Robo và Bảo lãnh & Chấm điểm Tín dụng. - 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. Theo Báo cáo Kỹ năng Nhà phát triển HackerRank 2018, Python nằm trong top ba ngôn ngữ phổ biến nhất trong dịch vụ tài chính. - 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 cho FinTech và tài chính.
Câu nói hay trong ngày:
“Bất cứ ai ngừng học đều già đi, dù ở tuổi 20 hay 80. Bất cứ ai tiếp tục học hỏi đều trẻ mãi. Điều tuyệt vời nhất trong cuộc sống là giữ cho tâm trí của bạn trẻ trung.” – Henry Ford
Nguồn: Chuyển thể từ một bài viết về [Tech] được đăng trên [mltut.com]. [https://www.mltut.com/best-machine-learning-courses-for-finance]
Để lại một bình luận