Implementing Machine Learning for Finance
Langue : anglais
Edité par Apress Mai 2021, 2021
- Livre broché
- Neuf
Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AllemagneBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Bring together machine learning (ML) and deep learning (DL) in financial trading, with an emphasis on investment management. This book explains systematic approaches to investment portfolio management, risk analysis, and performance analysis, including predictive analytics using data science procedures.The book introduces pattern recognition and future price forecasting that exerts effects on time series analysis models, such as the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model, Seasonal ARIMA (SARIMA) model, and Additive model, and it covers the Least Squares model and the Long Short-Term Memory (LSTM) model. It presents hidden pattern recognition and market regime prediction applying the Gaussian Hidden Markov Model. The book covers the practical application of the K-Means model in stock clustering. It establishes the practical application of the Variance-Covariance method and Simulation method (using Monte Carlo Simulation) for value at risk estimation. It also includes market direction classification using both the Logistic classifier and the Multilayer Perceptron classifier. Finally, the book presents performance and risk analysis for investment portfolios.By the end of this book, you should be able to explain how algorithmic trading works and its practical application in the real world, and know how to apply supervised and unsupervised ML and DL models to bolster investment decision making and implement and optimize investment strategies and systems.What You Will LearnUnderstand the fundamentals of the financial market and algorithmic trading, as well as supervised and unsupervised learning models that are appropriate for systematic investment portfolio managementKnow the concepts of feature engineering, data visualization, and hyperparameter optimizationDesign, build, and test supervised and unsupervised ML and DL modelsDiscover seasonality, trends, and market regimes, simulating a change in the market and investment strategy problems and predicting market direction and pricesStructure and optimize an investment portfolio with preeminent asset classes and measure the underlying riskWho This Book Is ForBeginning and intermediate data scientists, machine learning engineers, business executives, and finance professionals (such as investment analysts and traders) 200 pp. Englisch.…
N° de réf. du vendeur 9781484271094
- Titre
- Implementing Machine Learning for Finance
- Auteur
- Tshepo Chris Nokeri
- Éditeur
- Apress Mai 2021
- Année de publication
- 2021
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1484271092
- ISBN à 13 chiffres
- 9781484271094
- Poids de l'article
- 312 grammes
- Dimensions
- 235x155x12 mm
The book introduces pattern recognition and future price forecasting that exerts effects on time series analysis models, such as the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model, Seasonal ARIMA (SARIMA) model, and Additive model, and it covers the Least Squares model and the Long Short-Term Memory (LSTM) model. It presents hidden pattern recognition and market regime prediction applying the Gaussian Hidden Markov Model. The book covers the practical application of the K-Means model in stock clustering. It establishes the practical application of the Variance-Covariance method and Simulation method (using Monte Carlo Simulation) for value at risk estimation. It also includes market direction classification using both the Logistic classifier and the Multilayer Perceptron classifier. Finally, the book presents performance and risk analysis for investment portfolios.
By the end of this book, you should be able to explain how algorithmic trading works and its practical application in the real world, and know how to apply supervised and unsupervised ML and DL models to bolster investment decision making and implement and optimize investment strategies and systems.
What You Will Learn
- Understand the fundamentals of the financial market and algorithmic trading, as well as supervised and unsupervised learning models that are appropriate for systematic investment portfolio management
- Know the concepts of feature engineering, data visualization, and hyperparameter optimization
- Design, build, and test supervised and unsupervised ML and DL models
- Discover seasonality, trends, and market regimes, simulating a change in the market and investment strategy problems and predicting market direction and prices
- Structure and optimize an investment portfolio with preeminent asset classes and measure the underlying risk
Who This Book Is For
Beginning and intermediate data scientists, machine learning engineers, business executives, and finance professionals (such as investment analysts and traders)
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
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Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
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