Modelos de aprendizagem automática e ciência de dados para finanças

Nas próximas décadas, a aprendizagem automática e a ciência dos dados irão transformar o sector financeiro. Com este livro prático, analistas, traders, pesquisadores e desenvolvedores aprenderão a criar algoritmos de aprendizado de máquina cruciais para o setor. Examinarás os conceitos de aprendizagem automática e mais de 20 estudos de caso em aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço, juntamente com o processamento de linguagem natural (PNL).

Ideal para profissionais que trabalham em fundos de cobertura, bancos de investimento e de retalho e empresas de fintech, este livro também aprofunda a gestão de carteiras, a negociação algorítmica, a fixação de preços de derivados, a deteção de fraudes, a previsão de preços de activos, a análise de sentimentos e o desenvolvimento de chatbots. Explorarás problemas reais enfrentados por profissionais e aprenderás soluções cientificamente sólidas apoiadas por código e exemplos.

Este livro abrange:

• Modelos baseados em regressão de aprendizagem supervisionada para estratégias de negociação, preços de derivados e gestão de carteiras
• Modelos baseados em classificação de aprendizagem supervisionada para previsão de risco de incumprimento de crédito, deteção de fraude e estratégias de negociação
• Técnicas de redução de dimensionalidade com estudos de caso em gestão de carteiras, estratégia de negociação e construção de curvas de rendimento
• Algoritmos e técnicas de agrupamento para encontrar objectos semelhantes, com estudos de casos em estratégias de negociação e gestão de carteiras
• Modelos e técnicas de aprendizagem por reforço utilizados na construção de estratégias de negociação, cobertura de derivados e gestão de carteiras
• Técnicas de PNL utilizando bibliotecas Python, como NLTK e scikit-learn, para transformar texto em representações significativas