March 2025
Intermediate to advanced
214 pages
5h 11m
Portuguese (Portugal, Brazil)
Overview
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
A aprendizagem por reforço (RL) conduziu a vários avanços na IA. Só a utilização do algoritmo Q-learning (DQL) ajudou a desenvolver agentes que jogam jogos de arcada e de tabuleiro a um nível sobre-humano. Mais recentemente, a RL, o DQL e métodos semelhantes ganharam popularidade em publicações relacionadas com a pesquisa financeira.
Este livro é um dos primeiros a explorar a utilização de métodos de aprendizagem por reforço em finanças.
O autor Yves Hilpisch, fundador e CEO da The Python Quants, fornece os conhecimentos de que necessitas de forma concisa. Os profissionais de ML, os operadores financeiros, os gestores de carteiras, os estrategas e os analistas centrar-se-ão na implementação destes algoritmos sob a forma de código Python autónomo e na sua aplicação a problemas financeiros importantes.
Este livro aborda:
- Aprendizagem por reforço
- Deep Q-learning
- Implementações Python destes algoritmos
- Como aplicar os algoritmos a problemas financeiros, tais como negociação algorítmica, cobertura dinâmica e alocação dinâmica de activos
Este livro é a referência ideal sobre este tema. Lê-o uma vez, altera os exemplos de acordo com as tuas necessidades ou ideias e consulta-o sempre que trabalhares com RL para finanças.
O Dr. Yves Hilpisch é fundador e CEO do The Python Quants, um grupo que se concentra na utilização de tecnologias de código aberto para a ciência de dados financeiros, IA, gestão de activos, negociação algorítmica e finanças computacionais.
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