April 2025
Intermediate to advanced
432 pages
11h 33m
Italian
book
Progetti di machine learning e scienza dei dati per la finanza
by Hariom Tatsat, Sahil Puri, Brad Lookabaugh
Overview
Questo lavoro è stato tradotto utilizzando l'AI. Siamo lieti di ricevere il tuo feedback e i tuoi commenti: translation-feedback@oreilly.com
Nei prossimi decenni, l'apprendimento automatico e la scienza dei dati cambieranno il mondo della finanza. Con questo libro pratico, analisti, trader, ricercatori e sviluppatori impareranno a costruire algoritmi di apprendimento automatico fondamentali per il settore. Esaminerai i concetti di ML e oltre 20 casi di studio nell'apprendimento supervisionato, non supervisionato e rinforzato, insieme all'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
Ideale per i professionisti che lavorano in hedge fund, banche di investimento e al dettaglio e aziende fintech, questo libro approfondisce anche la gestione del portafoglio, il trading algoritmico, la valutazione dei derivati, l'individuazione delle frodi, la previsione dei prezzi degli asset, l'analisi del sentiment e lo sviluppo di chatbot. Esplorerai i problemi reali affrontati dai professionisti e imparerai soluzioni scientificamente valide supportate da codice ed esempi.
Questo libro tratta:
- Modelli di apprendimento supervisionato basati sulla regressione per strategie di trading, valutazione dei derivati e gestione del portafoglio
- Modelli basati sulla classificazione con apprendimento supervisionato per la previsione del rischio di insolvenza, l'individuazione delle frodi e le strategie di trading
- Tecniche di riduzione della dimensionalità con casi di studio nella gestione del portafoglio, nelle strategie di trading e nella costruzione della curva dei rendimenti
- Algoritmi e tecniche di clustering per trovare oggetti simili, con casi di studio nelle strategie di trading e nella gestione del portafoglio
- Modelli e tecniche di apprendimento rinforzato usati per costruire strategie di trading, copertura dei derivati e gestione del portafoglio
- Tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) usando librerie Python come NLTK e scikit-learn per trasformare il testo in rappresentazioni significative
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