... /

Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках. Практикум

Янсен Стефан

Код товара: 3955379

(0 оценок)Оценить

ОтзывНаписать отзыв

ВопросЗадать вопрос

1 / 4

PDF

1 / 4

Нет в наличии

Доставим в

г. Москва

Курьером

бесплатно от 10 000 ₽

В пункт выдачи

от 155 ₽

бесплатно от 10 000 ₽

Точная стоимость доставки рассчитывается при оформлении заказа

Издательство:

BHV

Оригинальное название:

Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading

Год издания:

Переводчик:

Логунов Андрей Викторович

Редактор:

Сависте Екатерина

Описание

Характеристики

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 сверхточных 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.

код в Майшоп

3955379

возрастная категория

18+ (нет данных)

количество томов

количество страниц

560 стр.

размеры

233x165x22 мм

страна изготовления

Россия

формат

70x100/16 (170x240) мм

ISBN

978-5-9775-6595-0

тип бумаги

офсетная (60-220 г/м2)

цвет

Серый

стандарт

5 шт.

вес

664 г

язык

русский

переплёт

Мягкая обложка

Содержание

Об авторе
О рецензентах
Комментарии переводчика
Предисловие
Глава 1. Машинное обучение для торговли на
финансовых рынках
Глава 2. Рыночные и фундаментальные данные
Глава 3. Альтернативные данные для финансов.
Глава 4. Исследование альфа-факторов
Глава 5. Оценивание стратегии
Глава 6. Процесс машинного обучения
Глава 7. Линейные модели
Глава 8. Модели временных рядов
Глава 9. Байесово машинное обучение
Глава 10. Деревья решений и случайные леса
Глава 11. Градиентной-хостинговые машины
Глава 12. Неконтролируемое обучение
Глава 13. Работа с текстовыми данными
Глава 14. Тематическое моделирование
Глава 15. Векторное вложение слов
Глава 16. Дальнейшие действия
Заключение
Глоссарий
Предметный указатель
ГЛАВЫ, ПОМЕЩЕННЫЕ В ЭЛЕКТРОННЫЙ АРХИВ
Глава 17. Глубокое обучение
Глава 18. Сверточные нейронные сети
Глава 19. Рекуррентные нейронные сети
Глава 20. Автокодировщики и генеративные
состязательные сети
Глава 21. Подкрепляемое обучение
Приложение 1. Настройка среды программирования
на языке Python
Приложение 2. Скачивание и подготовка данных

Отзывы

Вопросы

Поделитесь своим мнением об этом товаре с другими покупателями — будьте первыми!

Дарим бонусы за отзывы!

За какие отзывы можно получить бонусы?

За уникальные, информативные отзывы, прошедшие модерацию

Как получить больше бонусов за отзыв?

Публикуйте фото или видео к отзыву
Пишите отзывы на товары с меткой "Бонусы за отзыв"

Правила начисления бонусов

Задайте вопрос, чтобы узнать больше о товаре

Если вы обнаружили ошибку в описании товара «Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках. Практикум» (авторы: Янсен Стефан), то выделите её мышкой и нажмите Ctrl+Enter. Спасибо, что помогаете нам стать лучше!