Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках. Практикум

Янсен Стефан
Артикул2696
ISBN 978-5-9775-6595-0
Количество страниц 560
Формат издания 165 x 215 мм
Серия Внесерийные книги

1200 ₽

  • Бумажная книга
    Бумажная книга
    1 200 ₽
  • Электронная книга
    Электронная книга
    960 ₽

Описание

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.

Детали

Артикул2696
ISBN978-5-9775-6595-0
Количество страниц560
Серия Внесерийные книги
ПереплетМягкая обложка
Печать Черно-белая
Год2019
Габариты, мм215 × 165 × 17
Вес, кг0.54

Отзывы

Отзывов пока нет.

Будьте первым, кто оставил отзыв на “Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках. Практикум”

Рекомендуем также