Воскресенье, 22.12.2024, 08:40

Приветствую Вас Гость | RSS

Главная » 2022 » Апрель » 27 » Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках. Практикум
01:47
Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках. Практикум

Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках. Практикум — 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.

Название: Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках. Практикум
Автор: Стефан Янсен
Издательство: БXВ
Год: 2020
Страниц: 559
Формат: PDF
Размер: 12,39 МБ
Качество: отличное
Язык: русский

Скачать Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках. Практикум

Скачать с katfile.com
Скачать с oxy.st
Скачать с turb.cc
Категория: Электронные книги | Просмотров: 157 | Добавил: pmojka | Теги: практикум, рынках, 2020, обучение, финансовых, алгоритмической, Машинное, торговли | Рейтинг: 0.0/0
Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
[ Регистрация | Вход ]