Explore l'utilisation de l'apprentissage automatique dans le trading algorithmique pour optimiser les signaux de prix et minimiser les dérapages sur les marchés à terme.
S'insère dans l'évaluation du modèle, couvrant la théorie, l'erreur de formation, l'erreur de prédiction, les méthodes de rééchantillonnage et les critères d'information.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, y compris la collecte de données, l'évaluation des modèles et la normalisation des fonctionnalités.
