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L'apprentissage profond pour la finance

by Sofien Kaabar

November 2024

Intermediate to advanced

362 pages

9h 59m

French

O'Reilly Media, Inc.

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Pourquoi ce livre ?Qui devrait le lire ?Conventions utilisées dans ce livreUtiliser des exemples de codeApprentissage en ligne O'ReillyComment nous contacterRemerciements
Comprendre les donnéesComprendre la science des donnéesIntroduction aux marchés financiers et à la négociationApplications de la science des données en financeRésumé
Un abécédaire des probabilitésIntroduction aux concepts probabilistesEchantillonnage et test d'hypothèseUn abécédaire de la théorie de l'informationRésumé
Mesures de la tendance centraleMesures de variabilitéMesures de la formeVisualisation des donnéesCorrélationLe concept de stationnaritéAnalyse de régression et inférence statistiqueRésumé
Algèbre linéaireVecteurs et matricesIntroduction aux équations linéairesSystèmes d'équationsTrigonométrieCalculsLimites et continuitéProduits dérivésLes intégrales et le théorème fondamental du calculOptimisationRésumé
Analyse des graphiquesAnalyse des indicateursMoyennes mobilesL'indice de force relativeReconnaissance des formesRésumé
Télécharger PythonOpérations de base et syntaxeFlux de contrôleBibliothèques et fonctionsGestion des exceptions et des erreursStructures de données dans numpy et pandasImportation de séries chronologiques financières en PythonRésumé
Le cadreModèles d'apprentissage automatiqueRégression linéaireRégression vectorielle de soutienRégression stochastique par descente de gradientRégression des plus proches voisinsRégression par arbre de décisionForêt aléatoire RégressionRégression AdaBoostRégression XGBoostSurajustement et sous-ajustementRésumé
Une promenade à travers les réseaux neuronauxFonctions d'activationRétropropagationAlgorithmes d'optimisationTechniques de régularisationPerceptrons multicouchesRéseaux neuronaux récurrentsMémoire à long termeRéseaux neuronaux convolutionnels temporelsRésumé
Différenciation fractionnaireSeuil de prévisionRecyclage continuValidation croisée des séries temporellesPrévisions multi-périodesApplication de la régularisation aux MLPRésumé

Intuition de l'apprentissage par renforcementDeep Learning (apprentissage par renforcement)Résumé
Utiliser les données COT pour prédire les tendances à long termeAlgorithme 1 : Modèle COT indirect en une étapeAlgorithme 2 : MPF COT Modèle directAlgorithme 3 : Modèle récursif MPF COTAssembler le toutUtiliser les indicateurs techniques comme données d'entréePrédire la volatilité du bitcoin à l'aide du Deep LearningVisualisation en temps réel de la formationRésumé
Les moteurs du marchéLes moteurs du marché et l'intuition économiqueInterprétation des nouvellesGestion des risquesLes bases de la gestion des risquesFinance comportementale : Le pouvoir des préjugésRésumé

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A propos de l'auteur

Sofien Kaabar est un auteur financier, un consultant en trading et un stratège de marché institutionnel spécialisé dans le marché des devises, avec un accent sur les sujets techniques et quantitatifs. L'objectif de Sofien est de rendre l'analyse technique objective en incorporant des conditions claires qui peuvent être analysées et créées à l'aide d'indicateurs techniques qui rivalisent avec ceux qui existent déjà.

Après avoir développé de nombreux algorithmes de trading à succès, Sofien partage aujourd'hui les connaissances qu'il a acquises au fil des ans pour les rendre accessibles à tous.