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Bienvenido al curso de trading algoritmico con crypto
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 los datos crypto
Importar datos desde MT5
Soporte y Resistencia
Intuición de la estrategia
Implementación de la estrategia
Gráfico de Verificación
Calcular las ganancias
Automatización de la estrategia
Aplicación a una cartera de criptomonedas
¿Cómo podemos mejorar la estrategia?
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
Introducción
Selección de características
Ingeniería de objetivos
Conjuntos de Entrenamiento y Testing
Estandarización
Análisis de Componentes Principales
Ajustar el modelo
Realizar predicciones
Calcular las ganancias
Automatización y Otros Ejemplos
Introducción
Estrategia de reducción del drawdown: teoría
Estrategia de reducción del drawdown: práctica
Portfolio de estrategias crypto
Estrategia de reducción del drawdown: aplicarla al Portfolio
Estrategia de reducción del drawdown y stop loss: complementario o sustituible
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: estrategia de breakout
Tu ruta de aprendizaje
Hemos terminado una aventura juntos, ¡pero vamos a por la siguiente!
Gustavo
Advanced Strategies in Algorithmic Crypto Trading: Programmed Intelligence for Real Volatility
This course is designed for quantitative traders, developers, and analysts who want to master the design of algorithmic strategies applied to the crypto ecosystem. Throughout its modules, advanced techniques for operating in decentralized markets are explored, with emphasis on adaptability, risk management, and automated execution in real time.
Jorge
Much more accurate results
I love how advanced concepts are applied to such a volatile market, now my bots work with much more logic and I feel much calmer when I trade, even on days with a lot of movement.
Alessandro
Fascinante
Herramientas muy potentes para entender cómo programar y probar sistemas automáticos en criptomonedas.
Carlos
Advanced strategies for the crypto world
Cryptocurrency trading is volatile and challenging, but with the right tools you can achieve great results. Here I've learned how to use technical analysis, Machine Learning, and risk management to develop robust strategies.
Rosa