Deep Learning in Quantitative Trading

Langue : anglais

Edité par Cambridge University Press, GB, 2025

1009707116 / 9781009707114

Série : Livre 7 sur 7 - Elements in Quantitative Finance

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This Element provides a comprehensive guide to deep learning in quantitative trading, merging foundational theory with hands-on applications. It is organized into two parts. The first part introduces the fundamentals of financial time-series and supervised learning, exploring various network architectures, from feedforward to state-of-the-art. To ensure robustness and mitigate overfitting on complex real-world data, a complete workflow is presented, from initial data analysis to cross-validation techniques tailored to financial data. Building on this, the second part applies deep learning methods to a range of financial tasks. The authors demonstrate how deep learning models can enhance both time-series and cross-sectional momentum trading strategies, generate predictive signals, and be formulated as an end-to-end framework for portfolio optimization. Applications include a mixture of data from daily data to high-frequency microstructure data for a variety of asset classes. Throughout, they include illustrative code examples and provide a dedicated GitHub repository with detailed implementations. …

N° de réf. du vendeur LU-9781009707114

Titre
Deep Learning in Quantitative Trading
Auteur
Zihao Zhang, Stefan Zohren
Éditeur
Cambridge University Press, GB
Année de publication
2025
État de l'article
New
Reliure
Paperback
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
1009707116
ISBN à 13 chiffres
9781009707114
Poids de l'article
307 grammes
Dimensions
15.24 x 1.07 x 22.86 cm
Série
Livre 7 sur 7: Elements in Quantitative Finance

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