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Synopsis
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El libro está estructurado en cinco partes, cada una abordando un aspecto esencial del trading algorítmico:
- Parte I: Fundamentos del trading algorítmico
Introduce los conceptos básicos, como el slippage, las órdenes de mercado, y las estrategias tradicionales (por ejemplo, medias móviles). Establece la base para comprender cómo funcionan los mercados y cómo los algoritmos interactúan con ellos. - Parte II: Tecnologías modernas para el trading algorítmico
Explora las herramientas tecnológicas que impulsan los sistemas algorítmicos, incluyendo APIs (por ejemplo, CCXT), bases de datos de series temporales (por ejemplo, TimescaleDB), y técnicas de backtesting para validar estrategias. - Parte III: Inteligencia artificial en el trading
Profundiza en el uso de machine learning, deep learning y datos alternativos (por ejemplo, análisis de sentimiento en X) para crear modelos predictivos. Aborda cómo diseñar sistemas robustos y evitar trampas como el overfitting. - Parte IV: Consideraciones prácticas y despliegue
Cubre el ciclo de vida de un sistema algorítmico, desde el diseño hasta el despliegue en entornos reales. Incluye temas como la gestión de riesgos, el monitoreo en tiempo real, y la mitigación de eventos extremos como el Flash Crash. - Parte V: Normativas, ética y riesgos
Examina el marco regulatorio (MiFID II, SEC, CFTC), las cuestiones éticas (manipulación, transparencia), y los riesgos técnicos (overfitting, datos sesgados). Proporciona guías prácticas para cumplir con las leyes y operar de manera responsable.
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TRADING ALGORITMICO : TEORIA Y PRACTICA (Spanish Edition)
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TRADING ALGORITMICO : TEORIA Y PRACTICA
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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware - ¿Qué encontrarás en este libro El libro está estructurado en cinco partes, cada una abordando un aspecto esencial del trading algorítmico: - Parte I: Fundamentos del trading algorítmicoIntroduce los conceptos básicos, como el slippage, las órdenes de mercado, y las estrategias tradicionales (por ejemplo, medias móviles). Establece la base para comprender cómo funcionan los mercados y cómo los algoritmos interactúan con ellos.- Parte II: Tecnologías modernas para el trading algorítmicoExplora las herramientas tecnológicas que impulsan los sistemas algorítmicos, incluyendo APIs (por ejemplo, CCXT), bases de datos de series temporales (por ejemplo, TimescaleDB), y técnicas de backtesting para validar estrategias.- Parte III: Inteligencia artificial en el tradingProfundiza en el uso de machine learning, deep learning y datos alternativos (por ejemplo, análisis de sentimiento en X) para crear modelos predictivos. Aborda cómo diseñar sistemas robustos y evitar trampas como el overfitting.- Parte IV: Consideraciones prácticas y despliegueCubre el ciclo de vida de un sistema algorítmico, desde el diseño hasta el despliegue en entornos reales. Incluye temas como la gestión de riesgos, el monitoreo en tiempo real, y la mitigación de eventos extremos como el Flash Crash.- Parte V: Normativas, ética y riesgosExamina el marco regulatorio (MiFID II, SEC, CFTC), las cuestiones éticas (manipulación, transparencia), y los riesgos técnicos (overfitting, datos sesgados). Proporciona guías prácticas para cumplir con las leyes y operar de manera responsable. N° de réf. du vendeur 9798281974257
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Trading Algoritmico (Paperback)
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Paperback. Etat : new. Paperback. Que encontraras en este libro?El libro esta estructurado en cinco partes, cada una abordando un aspecto esencial del trading algoritmico: Parte I: Fundamentos del trading algoritmicoIntroduce los conceptos basicos, como el slippage, las ordenes de mercado, y las estrategias tradicionales (por ejemplo, medias moviles). Establece la base para comprender como funcionan los mercados y como los algoritmos interactuan con ellos.Parte II: Tecnologias modernas para el trading algoritmicoExplora las herramientas tecnologicas que impulsan los sistemas algoritmicos, incluyendo APIs (por ejemplo, CCXT), bases de datos de series temporales (por ejemplo, TimescaleDB), y tecnicas de backtesting para validar estrategias.Parte III: Inteligencia artificial en el tradingProfundiza en el uso de machine learning, deep learning y datos alternativos (por ejemplo, analisis de sentimiento en X) para crear modelos predictivos. Aborda como disenar sistemas robustos y evitar trampas como el overfitting.Parte IV: Consideraciones practicas y despliegueCubre el ciclo de vida de un sistema algoritmico, desde el diseno hasta el despliegue en entornos reales. Incluye temas como la gestion de riesgos, el monitoreo en tiempo real, y la mitigacion de eventos extremos como el Flash Crash.Parte V: Normativas, etica y riesgosExamina el marco regulatorio (MiFID II, SEC, CFTC), las cuestiones eticas (manipulacion, transparencia), y los riesgos tecnicos (overfitting, datos sesgados). Proporciona guias practicas para cumplir con las leyes y operar de manera responsable. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9798281974257
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