Értékelés:
Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 2 olvasói szavazat alapján történt.
Machine Learning and Data Sciences for Financial Markets: A Guide to Contemporary Practices
Ez a könyv a terület több mint hatvan szakértőjének kutatási erőfeszítéseit felhasználva áttekinti a pénzügyi piacok gépi tanulásának legmodernebb gyakorlatait.
A szerzők ahelyett, hogy a gépi tanulást új területnek tekintenék, a kvantitatív pénzügyek által az elmúlt negyven évben kifejlesztett tudás és az adattudományok és a mesterséges intelligencia által vezérelt jelenlegi forradalom által generált technikák közötti kapcsolatot tárják fel. A szöveg három fő terület köré épül: "Kapcsolatok a befektetőkkel és az eszköztulajdonosokkal", amely a robot-tanácsadókkal és az árképzéssel foglalkozik "Kockázatok közvetítése", amely a származtatott fedezeti ügyleteket, a portfólióépítést és a dinamikus optimalizáláshoz szükséges gépi tanulást tárgyalja, valamint "Kapcsolatok a reálgazdasággal", amely a nowcastingot, az alternatív adatokat és az algoritmusok etikáját vizsgálja.
Ez a széles közönség számára hozzáférhető, felbecsülhetetlen értékű forrás lehetővé teszi a gyakorlati szakemberek számára, hogy a gépi tanulás által vezérelt technikákat beépítsék a mindennapi kvantitatív gyakorlatukba, míg a hallgatók intuíciót építenek, és értékelni fogják a technikai eszközöket és a teo motivációját.
