Recenzii ale cititorilor
În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 2 voturi.
Titlul original:
Implementing Machine Learning for Finance: A Systematic Approach to Predictive Risk and Performance Analysis for Investment Portfolios
Conținutul cărții:
Aduceți împreună machine learning (ML) și deep learning (DL) în tranzacționarea financiară, cu accent pe gestionarea investițiilor. Această carte explică abordări sistematice pentru gestionarea portofoliului de investiții, analiza riscurilor și analiza performanței, inclusiv analiza predictivă utilizând proceduri de știința datelor.
Cartea introduce recunoașterea modelelor și prognoza prețurilor viitoare care exercită efecte asupra modelelor de analiză a seriilor de timp, cum ar fi modelul ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), modelul SARIMA (Seasonal ARIMA) și modelul aditiv, și acoperă modelul Least Squares și modelul LSTM (Long Short-Term Memory). Cartea prezintă recunoașterea modelelor ascunse și predicția regimului pieței aplicând modelul Markov Gaussian Ascuns. Cartea acoperă aplicarea practică a modelului K-Means în gruparea acțiunilor. Ea stabilește aplicarea practică a metodei varianță-covarianță și a metodei de simulare (utilizând simularea Monte Carlo) pentru estimarea valorii la risc. Ea include, de asemenea, clasificarea direcției pieței utilizând atât clasificatorul logistic, cât și clasificatorul Multilayer Perceptron. În cele din urmă, cartea prezintă analiza performanței și a riscului pentru portofoliile de investiții.
Până la sfârșitul acestei cărți, ar trebui să fiți capabil să explicați cum funcționează tranzacționarea algoritmică și aplicarea sa practică în lumea reală și să știți cum să aplicați modele ML și DL supravegheate și nesupravegheate pentru a consolida luarea deciziilor de investiții și pentru a implementa și optimiza strategiile și sistemele de investiții.
Ce veți învăța
⬤ Înțelegeți fundamentele pieței financiare și ale tranzacționării algoritmice, precum și modelele de învățare supravegheate și nesupravegheate care sunt adecvate pentru gestionarea sistematică a portofoliului de investiții.
⬤ Cunoașteți conceptele de inginerie a caracteristicilor, vizualizarea datelor și optimizarea hiperparametrilor.
⬤ Proiectarea, construirea și testarea modelelor ML și DL supravegheate și nesupravegheate.
⬤ Descoperirea sezonalității, a tendințelor și a regimurilor de piață, simularea unei schimbări a pieței și a problemelor de strategie de investiții și prezicerea direcției și a prețurilor pieței.
⬤ Structurați și optimizați un portofoliu de investiții cu clase de active preeminente și măsurați riscul subiacent.
Pentru cine este această carte
Oameni de știință de date începători și intermediari, ingineri de învățare automată, directori de întreprinderi și profesioniști din domeniul finanțelor (cum ar fi analiști de investiții și comercianți)
