Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках. Практикум

PDF
Разработка инвестиционных стратегий на основе интеллектуальных, обучаемых на данных алгоритмов и их реализация на языке Python
Puudub laos
Märgi loetuks
Teatage, kui raamat jõuab müügile
Kuidas lugeda raamatut pärast ostmist
Raamatu kirjeldus

Книга посвящена практике применения машинного обучения с целью создания мощных алгоритмических стратегий для успешной торговли на финансовых рынках. Изложены базовые принципы работы с данными: оценивание наборов данных, доступ к данным через API на языке Python, доступ к финансовым данным на платформе Quandl и управление ошибками предсказания. Рассмотрены построение и тренировка алгоритмических моделей с помощью Python-библиотек pandas, Seaborn, StatsModels и sklearn и построение, оценка и интерпретация моделей AR(p), MA(q) и ARIMA(p, d, q) с использованием библиотеки StatsModels. Описано применение библиотеки PyMC3 для байесового машинного обучения, библиотек NLTK, sklearn (Scikit-learn) и spaCy для назначения отметок финансовым новостям и классифицирования документов, библиотеки Keras для создания, настройки и оценки нейронных сетей прямого распространения, рекуррентных и сверточных сетей. Показано, как применять трансферное обучение к данным спутниковых снимков для предсказания экономической активности и как эффективно использовать подкрепляемое обучение для достижения оптимальных результатов торговли.

Для финансовых аналитиков и программистов на языке Python.

Täpsemad andmed
Vanusepiirang:
0+
Lisatud LitResi:
14 september 2021
Tõlke kuupäev:
2020
Kirjutamiskuupäev:
2019
Maht:
559 lk.
ISBN:
978-5-9775-6595-0
Kogusuurus:
16 MB
Lehekülgi kokku:
559
Lehekülje mõõdud:
165 x 233 мм
Tõlkija:
Андрей Логунов
Copyright:
БХВ-Петербург
Raamat Стефан Янсен "Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках. Практикум" — laadige alla pdf või lugege tasuta. Kirjutage kommentaare ja ülevaateid, hääletage oma lemmiku poolt.

Отзывы 2

Сначала популярные
avzhur

Отличная книга. Побольше бы таких переводов. Рекомендую. Необходимы базовые знания Python и машинного обучения. Неплохо было бы выложить в архиве код.

autoreg1197753396

очень узконаправленная, без высшего образования в математике бесполезна) сложно представить целевую аудиторию. слабо относится к рынкам.

Оставьте отзыв