L'apprentissage profond pour la finance

Chapitre 1. Présentation de la science des données et du trading

Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : [e-mail]

La meilleure façon de commencer à apprendre sur un sujet complexe est de le décomposer en éléments plus petits et de comprendre d'abord ces éléments. Comprendre le Deep Learning pour la finance nécessite de connaître la science des données et les marchés financiers.

Ce chapitre pose les bases nécessaires pour comprendre en profondeur la science des données et ses utilisations, ainsi que pour comprendre les marchés financiers et la façon dont le trading et les prévisions peuvent bénéficier de la science des données.

À la fin de ce chapitre, tu devrais savoir ce qu'est la science des données, quelles sont ses applications et comment tu peux l'utiliser en finance pour en extraire de la valeur.

Comprendre les données

Il est impossible de comprendre le domaine de la science des données sans d'abord comprendre les types et les structures des données. Après tout, le premier mot du nom de cet immense domaine est data. Alors, qu'est-ce que les données ? Et plus important encore, que peux-tu en faire ?

Les données , dans leur forme la plus simple et la plus pure, sont un ensemble d'informations brutes qui peuvent être de n'importe quel type (numérique, texte, booléen, etc.).

L'objectif final de la collecte de données est la prise de décision. Cela se fait à travers un processus complexe qui va ...