Învățarea automată în finanțe: Utilizați tehnicile de învățare automată pentru tranzacționarea de zi și tranzacționarea valorii pe piața bursieră

Recenzii ale cititorilor

Cartea a primit recenzii mixte, unii cititori considerând-o confuză, plictisitoare și lipsită de profunzime, în timp ce alții îi apreciază perspectivele privind finanțele și învățarea automată în tranzacționare.

Oferă informații utile despre aplicațiile învățării automate în finanțe, strategii de tranzacționare și gestionarea riscurilor. Este perspicace pentru cei care învață despre piața bursieră și diferențierea între active și pasive.

Mulți cititori o consideră confuză, plictisitoare și prea complicată. Există plângeri cu privire la faptul că cartea este prea scurtă și lipsită de informații suficiente. În plus, există o greșeală de ortografie în titlu.

(pe baza a 4 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Machine Learning in Finance: Use Machine Learning Techniques for Day Trading and Value Trading in the Stock Market

Conținutul cărții:

Sunteți un entuziast al învățării automate în căutarea unei aplicații practice de zi cu zi? Sau doar încercați să încorporați software-ul de învățare automată în deciziile dvs. de tranzacționare?

Această carte este răspunsul dumneavoastră.

În timp ce învățarea automată și finanțele au fost în general considerate entități separate, această carte analizează mai multe aplicații ale învățării automate în lumea financiară. Fie că este vorba de a prezice cel mai bun moment pentru a cumpăra o acțiune într-un scenariu de tranzacționare pe o zi, fie de a determina valoarea pe termen lung a unei acțiuni; ratele financiare și bunul simț au fost întotdeauna utilizate ca indicatori fiabili.

Dar cum se compară acestea cu algoritmii avansați de învățare automată, cum ar fi gruparea și regresia? Când ar fi cel mai bun moment pentru utilizarea acestora?

În timp ce învățarea mecanică și finanțele au fost în general considerate entități separate, această carte analizează mai multe aplicații ale învățării mecanice în lumea financiară. Fie că este vorba de prezicerea celui mai bun moment pentru a cumpăra o acțiune într-un scenariu de tranzacționare zilnică, fie de determinarea valorii pe termen lung a unei acțiuni; ratele financiare și bunul simț au fost întotdeauna utilizate ca indicatori fiabili.

Dar cum se compară acestea cu algoritmii avansați de învățare automată, cum ar fi gruparea și regresia? Când ar fi cel mai bun moment pentru utilizarea acestora?

Ce este inclus în această carte:

⬤ Ce este învățarea automată financiară.

⬤ Elaborarea unei strategii de tranzacționare pentru acțiuni.

⬤ Învățarea mecanică pentru a determina valoarea curentă a acțiunilor.

⬤ Optimul moment pentru a cumpăra acțiuni.

⬤  Algoritm de învățare automată pentru a prezice momentul vânzării unei acțiuni.

⬤ Determinarea valorii unei acțiuni de un penny.

⬤  Software de automatizare a tranzacțiilor.

⬤ Concluzie.