fbpx
ВАЖИ ДО 31.3.2021

Stock market predictions
/Machine learning approach/

(ONLINE ОБУКА)

Обуката е наменета за сите ентузијасти за вештачка интелигенција и заинтересирани во работата на берзата. Оваа обука ќе ви даде знаење за користење на алатки кои многу ќе ви го олеснат процесот на следење на акции, како и предикција на динамиката на конкретна акција (како ќе се движи во следните денови, недели)… Крајната цел е да научите што влијае врз динамиката на една акција, за практично потоа во иднина да можете да донесете одлука дали и кога е паметно да се вложи во една акција.

We practice what we teach.

 
 

Какво предзнаење е потребно?

Не мора да имате предзнаење, само желба да го изучувате овој сегмент. 

 

Што е опфатено во оваа обука?

1Вовед во програмирање со Python
Во овој модул од обуката, ќе се запознаете со синтаксата на Python и основните податочни структури. Ќе научите да дефинирате условни изрази, начин на структурирање на код, циклуси, функции, работа со датотеки и начин на справување со грешки.
2Вовед во следење на акции
Во овој дел ќе посветиме внимание на некои Python пакети кои ќе се користат во текот на обуката, како и краток вовед во низа основни функции кои се корисни за вас. Потоа, со нивна помош ќе научите како да се поврзете со online извори каде може да се најдат податоци за информации од светската берза, како и начини на кои може да се превземат истите. На крај на овој дел ќе се обрне внимание на тоа што се time series, зошто се користат за претставување на динамиката на акции од берзата и предвидување на нивните идни вредности.
3 Истражување на симнатите податоци
Во овој дел од обуката ќе симнеме податоци од онлајн датабази на акции, кои заедно ќе ги анализираме. Притоа, ќе научиме каков тип на потенцијално знаење за акцијата ни дава секоја информација од преземените табели за акциите (почетна вредност, просечна вредност, итн.) и како да се визуелизираат сите овие податоци за полесно читање за да се стекне интуиција за како тие можат да влијаат на вредноста на самата акција.
4Подготвување на податоците за тренирање на систем за предвидување
Во овој дел ќе се работи на одлучување кои колони од превземените табели се потребни, кои не, и кои имаат значење доколку се комбинираат со некоја друга колона. Воедно ќе работиме на припремање на податоците во формат кој ќе е пригоден за користење во низата методи потребни за комплетирање на еден процес на предвидување на вредности. Дополнително, во оваа недела ќе се запознаете со некои поедноставни видови на методи за предвидување.
5Невронски мрежи за time series (временски серии)
Природен чекор понатаму за предвидување на time series се невронските мрежи, кои доколку се поставени и креирани правилно ќе овозможат еден навистина стабилен пристап кон прецизна анализа. Оваа недела ќе биде посветена на тоа како да се изгради невронска мрежа од почеток. Дополнително, ќе се креира и невронска мрежа од тип RNN (Recurrent Neural Network) која има намена да анализира и предвидува податоци во кои моменталната вредност зависи од изминатите. За да се најде најдобрата мрежа, ќе бидете запознаени и со автоматизиран метод за оптимизација кој ќе се погрижи мрежата да биде во својата најдобра форма. По завршувањето на овие задачи, ќе бидете и обучени како да ги претставите визуелно овие информации заедно со интервали на доверба кои се корисни за презентации, состаноци и интуитивно разбирање на динамиката на акцијата.
6Користење на Python пакети
Во последната недела ќе се користат веќе готови Python пакети кои имаат слична функција на она што е направено во претходните недели. Ќе се направи заедничка споредба и анализа на добиените резултати преку овие Python пакети со оние добиени од сè што е направено низ оваа обука. По анализа на позитивните и негативните особини на двата пристапи, ќе добиете ново гледиште на што и како може да се промени за да се добијат посакуваните резултати. Дополнително ќе направиме краток осврт и на македонската берза.

 

Како и каде ќе можете да го примените знаењето по обуката?

Знаењето добиено од оваа обука може да се искористи за лично следење на активноста на акции кои на вас ви изгледаат атрактивни за инвестирање, како и на акции во кои веќе имате инвестирано. Знаењето ќе ви даде основа да можете да донесете одлука во поглед на идно инвестирање во акции, дополнително, ова е знаење кое може да ви даде дополнителна атрактивност на моменталното или посакуваното работно место.

 

Цена

500евра

Можност за плаќање на шест рати.

 

Направете го првиот чекор кон
вашата иднина

     

     

    Појаснување за попусти и плаќање на рати

    1Early Bird 20%
    Early Bird попустот важи до 31.03.2021 за сите заинтересирани кои не ги исполнуваат условите за користење на 30% попуст
    2Специјален попуст за студенти 30%
    Овој попуст е наменет за сите редовни или вонредни студенти запишани на приватни или државни факултети во Македонија кои во моментот на пријавување се на возраст помеѓу 18 и 25 години. Истите треба да достават потврда за редовен/вонреден студент во моментот на исплата на првата рата за обуката.