Scratch the image to get a discount on your course. You'll be able to apply the coupon at checkout.
83
Bienvenido al curso de price action de nuestra ruta de trading
Los contenidos del curso
El repositorio Github y los materiales del curso
ACTUALIZACIÓN: las librerías del curso con una puesta a punto
Instala los entornos del curso
Toma notas de tu curso en tiempo real en Frogames Formación
Introducción
Tipo de Objeto: Números
Tipo de Objeto: Strings
Tipo de Objeto: Operadores Lógicos y Booleanos
Tipo de Objeto: Asignación de Variables
Tipo de Objeto: Tuplas y Listas
Tipo de Objeto: Diccionarios
Tipo de Objeto: Conjuntos
Estructuras de Python: If, Elif y Else
Estructuras de Python: For
Estructuras de Python: While
Funciones: fundamentos de las funciones
Funciones: variable local
Funciones: variable global
Funciones: funciones lambda
Introducción
Numpy: Arrays
Numpy: Random
Numpy: Índices / Slicing / Transformaciones
Pandas: Series y DataFrames
Pandas: Limpieza y Transformación
Pandas: Selección Condicional
Matplotlib: Representación gráfica
Matplotlib: Scatter
Matplotlib: Herramientas
Introducción
Importar y manejar datos que proceden de Metatrader 5
Ejemplo de cómo funciona Metatrader 5 en Windows
Importar y manejar datos que proceden de Yahoo Finanzas
Introducción
Cargar los precios de las acciones
Crear una media móvil simple (SMA)
Crear una desviación estándar móvil (MSD)
Usar la librería technical analysis para crear un indicador RSI
Automatizar el proceso de ingeniería de características financieras
Introducción
Teoría de la Redes Neuronales Profundas
Importar los datos e Ingeniería de Variables
División en entrenamiento y testing para ajustar la RNP
Cómo y por qué estandarizar las variables
Crear una RNP con Tensorflow 2.0
Mejorar la RNA con la técnica de la parada temprana
Usar las predicciones de la RNA para crear una estrategia de trading
Automatizar el proceso
El problema de la inicialización estocástica
Cómo solucionar el problema de la inicialización estocástica
El método bagging para diferentes RNAs
Introducción
El índice de Sortino
Cálculo del índice beta (métrica CAMP)
Cálculo del índice alpha (métrica CAMP)
Creación de la función Drawdown
Aplicación de la función Drawdown
La función de backtesting
Probando el backtesting de nuestra estrategia en RNAs
Introducción
Teoría de las Redes Neuronales Recurrentes
Recapitulación del capítulo de RNP
Cómo transformar datos bidimensionales en datos tridimensionales
Cómo crear una RNR utilizando Tensorflow 2.0
La capa de Dropout
Predicciones de RNR para crear una estrategia de trading
Automatización del proceso
Encontrar los mejores modelos a través de la inicialización estocástica
Introducción
Cómo instalar librerías de Python desde Jupyter Notebook
Inicializar la plataforma de Metatrader 5
Obtener datos desde el broker
Enviar órdenes de compra y venta desde Python
Consultar las posiciones actuales
Ejecutar la creación de la estructura
Cerrar todas las posiciones
Aplicación de Trading en vivo: Señal aleatoria
Estrategia de Trading en Vivo: RNA
Estrategia de Trading en Vivo: RNR
Tu ruta de aprendizaje
Hemos terminado una aventura juntos, ¡pero vamos a por la siguiente!
Welton
Recommended
Excellent course to understand how a deep neural network works applied to the Trading world.
Jorge
The perfect combination!
Bringing artificial intelligence together with my investment strategies was a game-changer, seeing how the model starts learning from the data to make decisions on its own is fascinating and super satisfying.
Alessandro
Automatizando mis propias estrategias
Unir el análisis profundo de datos con la compraventa en mercados financieros fue un reto fascinante; ver que mi código ejecuta operaciones lógicas da una satisfacción tremenda.
Angel
Deep Learning aplicado al Trading Algorítmico con Python
is an advanced course that teaches you how to build predictive models using neural networks to operate in financial markets. You'll learn to apply techniques like LSTM, CNN, and reinforcement learning to detect patterns, predict prices, and automate investment decisions.
Giovanni
Accessible Content
I've managed to implement predictive models I didn't understand before, and seeing how the neural network analyzes trends is fascinating and really useful for my daily operations
Jackeline
This is real intelligence!
leonardo
Excellent course
I'm currently studying trading and to complement it this Python course with neural networks was very helpful. I'd like it if, just as you give a Python intro, you could provide an MT5 intro focused on Python, but otherwise an excellent course.
Javi
Predictions that surprise
Running neural networks on price charts blew my mind. It's fascinating to see how the system finds patterns that you'd completely miss at first glance. It gave me an analytical edge I didn't have before, and now I see trends with way more depth and way less doubt.
Santiago
Super useful for automating decisions with real data.
Nicolás
You learn a ton
Nieves
I came in out of curiosity, left training neural networks that predict the market
Rocío
It's a very hands-on course
María
Deep Learning Applied in Real Life
I've always wanted to combine my interest in trading with deep learning, and here I finally did it. This course taught me how to implement models that learn from data and improve over time. The most valuable part was seeing how to apply neural networks in a practical way, not just theoretically.
Gustavo