Inteligența artificială în finanțe: Un ghid bazat pe Python

Recenzii ale cititorilor

Cartea a primit recenzii mixte, unii cititori lăudând abordarea practică și organizarea sa, în timp ce alții îi critică profunzimea, calitatea vizuală și prețul. Este considerată utilă pentru începători, dar potențial dezamăgitoare pentru cei care se așteaptă la o explorare mai aprofundată a IA în finanțe.

Practic cu exemple Python, bine structurat și scris, de bună calitate pentru începători, acoperă mai multe modele AI.

Lipsă de profunzime pe subiecte, calitate vizuală slabă și figuri, preț ridicat în comparație cu versiunea pe hârtie, unele probleme cu acuratețea conținutului și explicația, nu este potrivit pentru cei care nu sunt familiarizați cu finanțele.

(pe baza a 8 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Artificial Intelligence in Finance: A Python-Based Guide

Conținutul cărții:

Adoptarea pe scară largă a IA și a învățării automate revoluționează multe industrii în prezent. Odată ce aceste tehnologii sunt combinate cu disponibilitatea programatică a datelor financiare istorice și în timp real, industria financiară se va schimba și ea fundamental. Cu această carte practică, veți învăța cum să utilizați inteligența artificială și învățarea automată pentru a descoperi ineficiențe statistice pe piețele financiare și a le exploata prin tranzacționare algoritmică.

Autorul Yves Hilpisch arată practicienilor, studenților și cadrelor universitare atât din domeniul finanțelor, cât și din cel al științei datelor modalități practice de aplicare a algoritmilor de învățare automată și de învățare profundă în finanțe. Datorită numeroaselor exemple Python de sine stătătoare, veți putea reproduce toate rezultatele și cifrele prezentate în carte.

În cinci părți, acest ghid vă ajută:

⬤ Învățați noțiunile și algoritmii centrali din inteligența artificială, inclusiv descoperirile recente pe calea către inteligența generală artificială (AGI) și superinteligență (SI)

⬤ Să înțelegeți de ce finanțele bazate pe date, IA și învățarea automată vor avea un impact de durată asupra teoriei și practicii financiare.

⬤ Aplicați rețele neuronale și învățarea prin consolidare pentru a descoperi ineficiențe statistice pe piețele financiare.

⬤ Identificarea și exploatarea ineficiențelor economice prin backtesting și tranzacționare algoritmică - executarea automată a strategiilor de tranzacționare.

⬤ Înțelegerea modului în care inteligența artificială va influența dinamica concurențială în industria financiară și ce ar putea aduce potențiala apariție a unei singularități financiare.