Mesterséges intelligencia a pénzügyekben: Python-alapú útmutató

Olvasói vélemények

A könyv vegyes kritikákat kapott, egyes olvasók dicsérik gyakorlatias megközelítését és szervezését, míg mások kritizálják a könyv mélységét, vizuális minőségét és árazását. Kezdők számára hasznosnak tartják, de potenciálisan csalódást okozhat azoknak, akik a mesterséges intelligencia mélyebb feltárását várják a pénzügyekben.

Gyakorlatias Python példákkal, jól strukturált és megírt, kezdőknek jó minőségű, számos AI-modellel foglalkozik.

Hiányzik a témák mélysége, gyenge vizuális minőség és ábrák, magas ár a papíralapú változathoz képest, néhány probléma a tartalom pontosságával és magyarázatával, nem alkalmas a pénzügyekben járatlanok számára.

(8 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Artificial Intelligence in Finance: A Python-Based Guide

Könyv tartalma:

A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás széles körű elterjedése napjainkban számos iparágat forradalmasít. Amint ezek a technológiák összekapcsolódnak a múltbeli és valós idejű pénzügyi adatok programozott elérhetőségével, a pénzügyi iparág is alapvetően meg fog változni. Ebből a gyakorlatias könyvből megtanulhatja, hogyan használhatja a mesterséges intelligenciát és a gépi tanulást a pénzügyi piacok statisztikai elégtelenségeinek felfedezésére és algoritmikus kereskedés révén történő kihasználására.

A szerző, Yves Hilpisch a pénzügyek és az adattudományok gyakorlóinak, hallgatóinak és oktatóinak egyaránt megmutatja a gépi tanulás és a mélytanulási algoritmusok pénzügyekben való alkalmazásának gyakorlati módjait. A rengeteg önálló Python-példának köszönhetően a könyvben bemutatott összes eredményt és ábrát megismételheti.

Ez az útmutató öt részből áll, és a következőkben segít:

⬤ Tanulja meg a mesterséges intelligencia központi fogalmait és algoritmusait, beleértve a mesterséges általános intelligencia (AGI) és a szuperintelligencia (SI) felé vezető út legújabb áttöréseit.

⬤ Megértse, hogy az adatvezérelt pénzügyek, az AI és a gépi tanulás miért lesz tartós hatással a pénzügyi elméletre és gyakorlatra.

⬤  Alkalmazza a neurális hálózatokat és a megerősítő tanulást a pénzügyi piacok statisztikai hatékonysági hiányosságainak felfedezésére.

⬤ A gazdasági ineffektivitások azonosítása és kihasználása backtesting és algoritmikus kereskedés - a kereskedési stratégiák automatizált végrehajtása - révén.

⬤ Tudja meg, hogyan befolyásolja a mesterséges intelligencia a pénzügyi iparág versenydinamikáját, és mit hozhat a pénzügyi szingularitás lehetséges megjelenése.