Deep Learning für Finanzen

Deep Learning gewinnt in der Welt der Finanzen und des Handels immer mehr an Bedeutung. Für viele professionelle Trader hat dieses anspruchsvolle Gebiet jedoch den Ruf, komplex und schwierig zu sein. In diesem praktischen Leitfaden lernst du, wie du mit Python ein Deep-Learning-Handelsmodell von Grund auf entwickelst, und er hilft dir, Handelsalgorithmen auf der Grundlage von maschinellem Lernen und Reinforcement Learning zu erstellen und zu testen.

Sofien Kaabar - Finanzautorin, Handelsberaterin und institutionelle Marktstrategin - stellt Deep-Learning-Strategien vor, die technische und quantitative Analysen kombinieren. Durch die Verschmelzung von Deep-Learning-Konzepten mit der technischen Analyse präsentiert dieses einzigartige Buch neue Ideen in der Welt des Finanzhandels. Dieser A-Z-Leitfaden enthält außerdem eine umfassende Einführung in die technische Analyse, die Bewertung von Algorithmen des maschinellen Lernens und die Optimierung von Algorithmen.

• Verstehen und Erstellen von Machine Learning- und Deep Learning-Modellen
• Erforsche die Details des Reinforcement Learning und erfahre, wie es in Zeitreihen eingesetzt wird
• Verstehen, wie man Leistungsbewertungsmetriken interpretiert
• Untersuche die technische Analyse und lerne, wie sie auf den Finanzmärkten funktioniert
• Technische Indikatoren in Python erstellen und sie mit ML-Modellen zur Optimierung kombinieren
• Die Rentabilität und Vorhersagbarkeit der Modelle zu bewerten, um ihre Grenzen und ihr Potenzial zu verstehen