Evaluare:
În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 2 voturi.
Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements
INSTRUMENTE DE ÎNVĂȚARE PROFUNDĂ pentru PREDICȚIA MIȘCĂRILOR BURSISTICE
Cartea oferă o prezentare cuprinzătoare a cercetărilor și evoluțiilor actuale în domeniul modelelor de învățare profundă pentru prognozarea pieței bursiere în lumea dezvoltată și în curs de dezvoltare.
Cartea se adâncește în domeniul învățării profunde și îmbrățișează provocările, oportunitățile și transformarea analizei pieței bursiere. Învățarea profundă ajută la anticiparea tendințelor pieței cu o acuratețe sporită. Odată cu progresele în învățarea profundă, noi oportunități în stiluri, instrumente și tehnici evoluează și îmbrățișează perspective bazate pe date cu teorii și aplicații practice. Aflați despre proiectarea, formarea și aplicarea modelelor predictive cu o atenție riguroasă la detalii. Această carte oferă abilități de gândire critică și cultivarea abordărilor cu discernământ pentru analiza pieței.
Cartea: detaliază dezvoltarea unui model de ansamblu pentru predicția pieței bursiere, combinând memoria pe termen scurt și media mobilă autoregresivă integrată; explică expansiunea rapidă a tehnologiilor de calcul cuantic în sistemele financiare; oferă o prezentare generală a tehnicilor de învățare profundă pentru previzionarea tendințelor pieței bursiere și examinează eficacitatea acestora în diferite intervale de timp și condiții de piață; explorează aplicațiile și implicațiile diferitelor modele pentru cauzalitate, volatilitate și cointegrare pe piețele bursiere, oferind perspective investitorilor și factorilor de decizie.
Audiență
Cartea se adresează unui public larg de cercetători în domeniul tehnologiei financiare, ingineriei software financiare, inteligenței artificiale, investitorilor profesioniști pe piață, instituțiilor de investiții și societăților de administrare a activelor.
© Book1 Group - toate drepturile rezervate.
Conținutul acestui site nu poate fi copiat sau utilizat, nici parțial, nici integral, fără permisiunea scrisă a proprietarului.
Ultima modificare: 2024.11.08 07:02 (GMT)