Мужские правила. Отношения, секс, психология Non-Bullshit Innovation Этой кнопке нужен текст
 
Наши проекты:
Вход для зарегистрированных пользователей
Регистрация нового пользователя
Каталог книг Новинки Анонсы Заказы / Корзина Рассылка Оплата и Доставка Контакты
Вы находитесь в разделе каталога:
• Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках. Практикум, Янсен Стефан


Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках. Практикум
Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках. Практикум
новинка
Янсен Стефан
Год выпуска: 2021
Изд-во: BHV-СПб
ISBN: 978-5-9775-6595-0
Переплёт: мягкий
560 страниц
Цена: 800.00 грн.
Есть в наличии
в корзину

Instant Purshare На 1 книгу
Отправка: "Новой Почтой" по понедельникам, средам и пятницам*
                Доставка курьером "Новой Почты" по Киеву - на день позже*
Книга "Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках. Практикум" предназначена для аналитиков и исследователей данных и программистов на языке Python, а также инвестиционных аналитиков и менеджеров, работающих в финансо-инвестиционной индустрии. Если вы хотите реализовать эффективную алгоритмическую торговлю, разрабатывая интеллектуальные разведывающие стратегии с использованием автоматически обучающихся алгоритмов, то настоящая книга — именно то, что вам нужно!

Наличие и доступность разнообразных данных повысила спрос на компетенции в области стратегий алгоритмической торговли. Благодаря этой книге вы освоите машинное обучение (МО), научитесь его применять к широкому спектру источников данных и создавать мощные алгоритмические стратегии.

Книга начинается с основ МО, таких как оценивание наборов данных, доступ к данным через API с помощью языка Python, использование платформы Quandl для доступа к финансовым данным и управление ошибками предсказания. Далее рассмотрены различные технические решения МО и автоматически обучающиеся алгоритмы, которые могут использоваться для построения и тренировки алгоритмических моделей с помощью программных Python-библиотек pandas, Seaborn, StatsModels и sklearn. Описана постройка, оценка и интерпретация моделей AR(p), MA(q) и ARIMA(p, d, q) с использованием библиотеки StatsModels. Показано, как применять байесовы понятия “априорное распределение”, “наблюдение” и “апостериорное распределение” для того, чтобы различать понятие неопределенности с помощью библиотеки PyMC3; как использовать библиотеки NLTK, sklearn (Scikit-learn) и spaCy для назначения сентиментных отметок финансовым новостям и классифицирования документов для извлечения торговых сигналов; как конструировать, строить, настраивать и оценивать нейронные сети прямого распространения, рекуррентные нейронные сети (RNN-сети) и сверточные нейронные сети (CNN-сети), используя библиотеку Keras для разработки изощренных алгоритмов; как применять трансферное обучение к данным спутниковых снимков для предсказания экономической активности; как эффективно использовать подкрепляемое обучение для достижения оптимальных результатов торговли.

В книге "Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках. Практикум":
– Реализовывать технические методы машинного обучения для решения инвестиционных и торговых задач
– Использовать рыночные, фундаментальные и альтернативные данные с целью исследования альфа-факторов
– Конструировать и тонко настраивать автоматически обучающиеся контролируемые, неконтролируемые и подкрепляемые модели
– Оптимизировать портфельный риск и результативность с помощью библиотек pandas, NumPy и scikit-learn
– Интегрировать автоматически обучающиеся модели в живую торговую стратегию на платформе Quantopian
– Оценивать стратегии с использованием надежных методологий тестирования временных рядов
– Конструировать и оценивать глубоко обучающиеся нейронные сети с помощью библиотек Keras, PyTorch и TensorFlow
– Работать с подкрепляемым обучением для торговых стратегий на платформе OpenAI Gym

Об авторе книги:
Стефан Янсен
, дипломированный финансовый аналитик, является основателем и ведущим исследователем данных в компании Applied AI, где он консультирует компании и стартапы списка Fortune 500 из разных отраслей промышленности по переводу деловых целей в стратегию данных и ИИ, комплектует команды исследователей данных и разрабатывает решения на основе автоматизированного (машинного) обучения. До своего нынешнего предприятия он был управляющим партнером и ведущим исследователем данных в международной инвестиционной фирме, где он организовал практику прогнозной аналитики и инвестиционных исследований.
Он также был руководителем глобального финансово-технологического стартапа, работающего на 15 рынках, работал во Всемирном банке, консультировал центральные банки на развивающихся рынках и работал на 6 языках на четырех континентах.


Хотите оставить отзыв? У Вас возникли вопросы о книге "Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках. Практикум, Янсен Стефан" ? Пишите:

* Текст сообщения:
 
  Отправить
Поиск по каталогу
 поиск в аннотациях
Искать

Наші партнери:

Купить лодку РИБ  |  купить мотор Тохатсу  |  купить снаряжение JOBE Джоби  |  купить гидрокостюм  |  стеклопластик B2B  |  купить гребную лодку  |  ремонт катера  |  купить катер РИБ  |  купить лодку из стеклопластика  |  купить спасательный жилет  |  купить мотор Tohatsu  |  купить JOBE Джоби  |  купить лодочный мотор  | 

 * Подробнее об условиях доставки смотрите в разделе "Оплата и Доставка" нашего магазина.
Если у Вас возникли вопросы как подобрать и купить книги в нашем интернет-магазине звоните с 10 до 18 по будним дням: Водафон (050) 809-56-66, Киевстар (067) 408-26-36 или пишите нам

 
   
  Programming - Dmitriy Kotov & Andrey Kotov