1. Livres
  2. Science formelle
  3. Informatique
  4. Mashinnoe obuchenie dlja algoritmicheskoj torgovli na finansovykh rynkakh. Praktikum

Mashinnoe obuchenie dlja algoritmicheskoj torgovli na finansovykh rynkakh. Praktikum

Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках. Практикум
Mashinnoe obuchenie dlja algoritmicheskoj torgovli na finansovykh rynkakh. Praktikum
Auteur(s)
Langue
Éditeur
Année de sortie
Format
Pages
560
ISBN
978-5-9775-6595-0
Prix:
48.00 € 43.64 € hors TVA
 
Livraison: 2-4 semaines á compter de la commande
Ajouter au panier Ajouter aux Favoris
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.
Kniga posvjaschena praktike primenenija mashinnogo obuchenija s tselju sozdanija moschnykh algoritmicheskikh strategij dlja uspeshnoj torgovli na finansovykh rynkakh. Izlozheny bazovye printsipy raboty s dannymi: otsenivanie naborov dannykh, dostup k dannym cherez API na jazyke Python, dostup k finansovym dannym na platforme Quandl i upravlenie oshibkami predskazanija. Rassmotreny postroenie i trenirovka algoritmicheskikh modelej s pomoschju Python-bibliotek pandas, Seaborn, StatsModels i sklearn i postroenie, otsenka i interpretatsija modelej AR(p), MA(q) i ARIMA(p, d, q) s ispolzovaniem biblioteki StatsModels. Opisano primenenie biblioteki PyMC3 dlja bajesovogo mashinnogo obuchenija, bibliotek NLTK, sklearn (Scikit-learn) i spaCy dlja naznachenija otmetok finansovym novostjam i klassifitsirovanija dokumentov, biblioteki Keras dlja sozdanija, nastrojki i otsenki nejronnykh setej prjamogo rasprostranenija, rekurrentnykh i svertochnykh setej. Pokazano, kak primenjat transfernoe obuchenie k dannym sputnikovykh snimkov dlja predskazanija ekonomicheskoj aktivnosti i kak effektivno ispolzovat podkrepljaemoe obuchenie dlja dostizhenija optimalnykh rezultatov torgovli.
Série
EAN
9785977565950
Classifiсation de la bibliothèque BIC:
U
Produits similaires
  • Teobald Oliver
    Année de sortie: 2024
    Couverture rigide
    28.00 €
    25.45 € hors TVA
  • Ilja Katsov
    Année de sortie: 2019
    Broché
    58.00 €
    52.73 € hors TVA
  • Fenner M.
    Année de sortie: 2024
    Couverture rigide
    46.00 €
    41.82 € hors TVA
  • Ravichandiran S.
    Année de sortie: 2020
    Broché
    31.00 €
    28.18 € hors TVA
  • Salonen Antti
    Année de sortie: 2024
    Broché
    23.00 €
    20.91 € hors TVA
  • Vasilev Aleksandr Aleksandrovich
    Année de sortie: 2024
    Broché
    21.00 €
    19.09 € hors TVA
  • McGrath Mel
    Année de sortie: 2024
    Broché
    21.00 €
    19.09 € hors TVA
  • Vasilev Aleksandr Aleksandrovich
    Année de sortie: 2024
    Broché
    27.00 €
    24.55 € hors TVA
  • Foster P.
    Année de sortie: 2024
    Couverture rigide
    24.00 €
    21.82 € hors TVA
  • Shuvaev Ja.A.
    Année de sortie: 2024
    Couverture rigide
    30.00 €
    27.27 € hors TVA