Категории

Главная > Книги>Компьютерная литература>Языки и системы программирования>Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках

Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках

  • Автор: Янсен Стефан

  • Переплет: мягкий
  • Страниц: 560
  • Формат: 23.3x16.5x2.2 см
  • Вес: 668 г
  • ISBN: 978-5-9775-6595-0
  • Год издания: 2020

34635777

Наличие: Этого товара нет в наличии

1 023 Kč

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.