Dil: Türkçe. Bir dil seçin
Başlayın

Öğren / Kütüphane

Kurslar

Geliştirici trader

Kod yazan ve veriye dayalı kuralları ve modelleri oluşturmak, test etmek ve belgelemek isteyen analistler.

Piyasa verilerini kodla işleyin, kuralları kod düğümleriyle genişletin, makine öğrenmesi çalışmalarını veri sızıntısı olmadan doğrulayın ve kendi modelinizi bir strateji içinde çalıştırın.

Piyasalarda yeni misiniz? Önce Başlangıç yolu ile başlayın.

Buradan başlayın

What a backtest can prove, and what it can't

A backtest shows how a precisely defined rule would have behaved on past data under stated assumptions. It cannot show the rule will behave that way again.

Uygulamada: Kantitatif test (geliştirme aşamasında)

Temeller

  1. 1

    Exchanges, brokers and data feeds: who does what

    Who supplies the data your code reads.

    • Yeni başlayan
    • Görsel rehber
    • 3 dk
    • Yakında
  2. 2

    Where market data comes from

    Where market data comes from.

    • Yeni başlayan
    • Açıklama
    • 3 dk
    • Yakında
  3. 3

    Data quality: gaps, spikes and duplicates

    Data faults code must catch.

    • Yeni başlayan
    • Görsel rehber
    • 3 dk
    • Yakında
  4. 4

    Discretionary vs rules-based research

    Rules versus judgement.

    • Yeni başlayan
    • Açıklama
    • 3 dk
    • Yakında
  5. 5

    From idea to tested rule

    From idea to testable rule.

    • Yeni başlayan
    • Açıklama
    • 3 dk
    • Yakında
  6. 6

    Anatomy of a rule: entry, exit, size, filter

    Parts of a rule.

    • Yeni başlayan
    • Görsel rehber
    • 3 dk
    • Yakında
  7. 7

    Your first visual strategy graph

    Visual graph that code nodes extend.

    • Yeni başlayan
    • Araştırma tarifi
    • 5 dk
    • Yakında
  8. 8

    What a backtest can prove, and what it can't

    Limits of backtests.

    • Yeni başlayan
    • Açıklama
    • 3 dk
  9. 9

    Your first backtest, step by step

    First backtest run.

    • Yeni başlayan
    • Araştırma tarifi
    • 5 dk
    • Yakında
  10. 10

    Reading a backtest report: metrics that matter

    Reading the report.

    • Yeni başlayan
    • Görsel rehber
    • 3 dk
    • Yakında
  11. 11

    Returns: simple, log and percentage points

    Returns, the first calculation in code.

    • Yeni başlayan
    • Açıklama
    • 3 dk
    • Yakında
  12. 12

    Standard deviation: volatility as a number

    Volatility as a number.

    • Yeni başlayan
    • Görsel rehber
    • 3 dk
    • Yakında
  13. 13

    Correlation without the confusion

    Correlation before regression.

    • Yeni başlayan
    • Görsel rehber
    • 3 dk
    • Yakında

Temel

  1. 14

    Python for market data: your first script

    First Python script on market data.

    • Orta düzey
    • Araştırma tarifi
    • 5 dk
    • Yakında
  2. 15

    Python for analysts cheat sheet

    Python operations cheat sheet.

    • Orta düzey
    • Hızlı başvuru kartı
    • 2 dk
    • Yakında
  3. 16

    Build a custom indicator in code

    Custom indicator verified by hand.

    • Orta düzey
    • Araştırma tarifi
    • 5 dk
    • Yakında
  4. 17

    Code nodes: when visual logic isn't enough

    Code nodes inside a graph.

    • Orta düzey
    • Araştırma tarifi
    • 5 dk
    • Yakında
  5. 18

    Rule playground: wire a rule, see the signals

    Interactive rule playground.

    • Orta düzey
    • Etkileşimli araç
    • 3 dk
    • Yakında
  6. 19

    Regression basics: lines through noisy data

    Regression before ML.

    • Orta düzey
    • Görsel rehber
    • 3 dk
    • Yakında
  7. 20

    Machine learning for markets: what it can and can't do

    What ML can and cannot do.

    • Orta düzey
    • Açıklama
    • 5 dk
    • Yakında
  8. 21

    Features and labels: framing an ML question

    Framing features and labels.

    • Orta düzey
    • Açıklama
    • 5 dk
    • Yakında
  9. 22

    Look-ahead bias: the backtest that read tomorrow

    Look-ahead bias, the root of leakage.

    • Orta düzey
    • Açıklama
    • 5 dk
    • Yakında
  10. 23

    Overfitting in one picture

    Overfitting in one picture.

    • Orta düzey
    • Görsel rehber
    • 3 dk
    • Yakında
  11. 24

    In-sample vs out-of-sample

    In-sample versus out-of-sample.

    • Orta düzey
    • Görsel rehber
    • 3 dk
    • Yakında
  12. 25

    Leakage: how ML studies accidentally cheat

    Leakage in ML studies.

    • Orta düzey
    • Açıklama
    • 5 dk
    • Yakında

İleri düzey

  1. 26

    Time-series cross-validation done right

    Time-series cross-validation.

    • İleri düzey
    • Görsel rehber
    • 4 dk
    • Yakında
  2. 27

    Trees and boosting on tabular market data

    Tree models and tuning risk.

    • İleri düzey
    • Açıklama
    • 6 dk
    • Yakında
  3. 28

    Export a model to ONNX for on-device inference

    Export and verify a model.

    • İleri düzey
    • Araştırma tarifi
    • 6 dk
    • Yakında
  4. 29
    Son proje

    Use your own ML model inside a strategy graph

    Capstone recipe: your own model in a strategy graph.

    • İleri düzey
    • Araştırma tarifi
    • 6 dk
    • Yakında
İsteğe bağlı okuma: 9
  • Time zones and session boundaries in data
  • JavaScript in the research workspace
  • Pandas time-series essentials for analysts
  • Code as a transparent calculation aid
  • Checking an AI-generated indicator formula
  • Model cards: document a model before you use it
  • Reproducible notebooks and environments
  • Spot the leak: an ML study quiz
  • Why a node graph

Uygulamada

Bu derslerde en çok kullanılan Analess özellikleri. Kullanılabilirlik her özelliğin sayfasında gösterilir.