Apprend à évaluer, comparer et utiliser les plateformes d'IA actuelles pour le screening d'actions, l'analyse de sentiment et la recherche financière automatisée. Le cours parcourt des outils sur TradingView, FinRL, QuantConnect, ChatGPT, MT5 et des systèmes AutoML d'entreprise, en offrant une expérience concrète de construction de modèles de screening et de workflows pilotés par l'IA. Avec un accent marqué sur la génération de signaux, l'interprétation NLP, le choix de plateforme et l'intégration des chaînes d'outils, les apprenants acquièrent des capacités directement applicables à l'analyse de marché. À l'issue du cours, ils savent concevoir des pipelines d'IA complets, comparer les plateformes et déployer des systèmes de screening d'actions transparents et fiables.
Croissance
Compétences et objectifs d'apprentissage
Il y a 9 modules dans ce cours
- L'essor de l'IA dans le trading et l'analyse financièreDébloquez ce cours pour le regarder3 min 31 s
- Les fonctions clés de l'IA en analyse de marché : génération de signaux, prévision, sentimentDébloquez ce cours pour le regarder3 min 56 s
- Raisonnement humain et machine dans les environnements de tradingDébloquez ce cours pour le regarder2 min 35 s
- Cadre d'évaluation des plateformes IA : transparence, précision et personnalisationDébloquez ce cours pour le regarder2 min 33 s
- Matrice comparative : outil IA, cas d'usage, compétences requises et coûtDébloquez ce cours pour le regarder2 min 52 s
- TradingView avec plugins LLM : créer des tableaux de bord et alertes intelligentsDébloquez ce cours pour le regarder2 min 26 s
- FinChat, Perplexity AI et Bard : interfaces conversationnelles pour lire les graphiquesDébloquez ce cours pour le regarder2 min 27 s
- IA de reconnaissance de figures : Tickeron, TrendSpider et ChartMillDébloquez ce cours pour le regarder2 min 37 s
- Cas d'usage en temps réel : créer un espace de travail multi-signaux dans TradingViewDébloquez ce cours pour le regarder2 min 32 s
- Les limites des outils interactifs : avertissements boîte noire et risques d'hallucinationDébloquez ce cours pour le regarder2 min 14 s
- FinRL et ElegantTrader : apprentissage par renforcement pour portefeuilles dynamiquesDébloquez ce cours pour le regarder3 min 31 s
- Backtrader et Zipline : environnements de test de stratégies historiquesDébloquez ce cours pour le regarder3 min 7 s
- XGBoost, CatBoost et AutoTS : modèles tabulaires pour extraire de l'alphaDébloquez ce cours pour le regarder3 min 20 s
- Conception de pipeline : de l'ingestion des données aux rapports de backtest dans JupyterDébloquez ce cours pour le regarder2 min 56 s
- Étude de cas : screener d'actions quotidien avec modèles ML sur mesure (Python)Débloquez ce cours pour le regarder2 min 43 s
- Indicateurs quantitatifs de performance et tableaux de bord de risque de portefeuilleDébloquez ce cours pour le regarder2 min 45 s
- QuantConnect (LEAN) : recherche algorithmique sur données institutionnellesDébloquez ce cours pour le regarder2 min 3 s
- MetaTrader 5 (MT5) et pont Python : des indicateurs à l'exécutionDébloquez ce cours pour le regarder1 min 52 s
- QuantRocket et Interactive Brokers : gestion des données et ordres en directDébloquez ce cours pour le regarder1 min 40 s
- API Alpaca, Tradier et OANDA : déploiement de stratégies indépendant du courtierDébloquez ce cours pour le regarder1 min 36 s
- Étude de cas : construire et exécuter une stratégie momentum dans QuantConnectDébloquez ce cours pour le regarder1 min 39 s
- Critères de plateforme : coût, support courtier et complexité de la stratégieDébloquez ce cours pour le regarder2 min 16 s
- FinBERT et VADER : comparer les modèles pré-entraînés sur les earnings callsDébloquez ce cours pour le regarder1 min 54 s
- Intégration du flux d'actualités : AlphaSense, RavenPack et parsing d'API sur mesureDébloquez ce cours pour le regarder1 min 59 s
- Données Reddit, Twitter et StockTwits : signal ou bruit dans le sentiment des particuliersDébloquez ce cours pour le regarder1 min 58 s
- Parcours de conception : tableau de bord de sentiment LLM pour les actions américainesDébloquez ce cours pour le regarder2 min 9 s
- Risques éthiques : manipulation, biais des modèles de langage et désinformationDébloquez ce cours pour le regarder1 min 41 s
- H2O.ai et DataRobot : AutoML à l'échelle de l'entreprise pour la prévision de prixDébloquez ce cours pour le regarder3 min 26 s
- Google AutoML et Vertex AI : prototypage rapide pour séries temporelles financièresDébloquez ce cours pour le regarder2 min 31 s
- Akkio, Obviously AI et Orange : outils no-code pour l'analyse de tradingDébloquez ce cours pour le regarder2 min 35 s
- Tableau comparatif : flexibilité, simplicité et précision du modèleDébloquez ce cours pour le regarder2 min 3 s
- Cas d'usage : déployer un modèle de signaux no-code sur des données de changeDébloquez ce cours pour le regarder1 min 49 s
- Interprétabilité et explicabilité des modèles : SHAP, LIME et cartes d'attentionDébloquez ce cours pour le regarder3 min 4 s
- IEX Cloud, Polygon.io, Alpha Vantage : API de données de marché temps réel et historiquesDébloquez ce cours pour le regarder4 min 57 s
- Combiner OpenAI et API de marché : ChatGPT pour les résumés de résultats et alertes de risqueDébloquez ce cours pour le regarder3 min 18 s
- Chaînes d'outils : relier GPT, TradingView et Alpaca pour le trading event-drivenDébloquez ce cours pour le regarder2 min 18 s
- Risques et contrôles : latence, limites de débit et dangers de l'automatisationDébloquez ce cours pour le regarder2 min 29 s
- Checklist de sécurité et de contrôle d'accèsDébloquez ce cours pour le regarder3 min 6 s
- Concevoir sa stack d'outils : aligner objectifs et capacités des plateformesDébloquez ce cours pour le regarder2 min 55 s
- Options de déploiement : tableaux de bord cloud, applis navigateur et pipelines IDEDébloquez ce cours pour le regarder2 min 50 s
- Conformité et surveillance : audits courtier, journalisation et risque de modèleDébloquez ce cours pour le regarder2 min 8 s
- L'usage éthique de l'IA en trading : attribution, surapprentissage et accès équitableDébloquez ce cours pour le regarder2 min 7 s
- Outils de gouvernance des données et gestion de versionsDébloquez ce cours pour le regarder1 min 42 s
- Projet 1 : construire un pipeline de trading complet avec modèles de sentiment et de prixDébloquez ce cours pour le regarder1 min 50 s
- Projet 2 : comparer deux plateformes (FinRL et QuantConnect)Débloquez ce cours pour le regarder1 min 24 s
- Projet 3 : concevoir une interface de trading interactive avec retour NLPDébloquez ce cours pour le regarder2 min 39 s
- ConclusionDébloquez ce cours pour le regarder1 min 16 s
Ce cours fait partie des certifications suivantes
Gestionnaire certifié de portefeuilles et de fonds (CPFM)
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Certificat en analyse financière augmentée par l'IA (CAFA)
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Certification en IA et trading algorithmique (AIAT)
54 CoursExercices interactifs illimités
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FAQdes cours
Le cours enseigne à appliquer l'IA, le machine learning et le TAL à la sélection d'actions et à la recherche en investissement, en combinant données financières structurées et textes non structurés pour bâtir des systèmes de screening intelligents.
Le cours s'adresse aux analystes, traders, data scientists et professionnels de l'investissement souhaitant intégrer des outils de recherche augmentés par l'IA, des modèles de sentiment et un screening automatisé à leurs processus d'analyse actions.
Le module couvre la tokenisation, les plongements, la modélisation thématique, l'extraction d'entités et le scoring de sentiment appliqués aux documents réglementaires, transcriptions de résultats et actualités financières.
Le cours explique les screeners fondés sur les LLM, les agents assistants de recherche, l'ingénierie de prompts, le screening hybride facteurs-LLM et la génération automatisée de thèses d'investissement.
Les apprenants apprendront à valider des modèles de classement, détecter biais et dérive, appliquer des outils d'explicabilité, mettre en place des standards de gouvernance et de conformité et construire un tableau de bord de screening actions par IA de niveau production.
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