Advances in Financial Machine Learning
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Beschreibung
"Advances in Financial Machine Learning" von Marcos Lopez de Prado ist ein wegweisendes Werk, das die Anwendung von maschinellem Lernen im Bereich der Finanzmärkte untersucht. Das Buch richtet sich an Wissenschaftler und Praktiker, die daran interessiert sind, wie Algorithmen zur Vorhersage von Marktbewegungen und zur Optimierung von Handelsstrategien eingesetzt werden können. Lopez de Prado behandelt eine Vielzahl von Themen, darunter die Herausforderungen bei der Verarbeitung finanzieller Daten, die Bedeutung robuster statistischer Methoden und die Entwicklung fortschrittlicher Modelle für den Hochfrequenzhandel. Er legt besonderen Wert auf Techniken zur Überwindung von Problemen wie Overfitting und Datensnooping. Ein zentrales Konzept des Buches ist die Verwendung von maschinellem Lernen zur Identifizierung profitabler Handelsmöglichkeiten durch Mustererkennung und Anomalieerkennung. Der Autor präsentiert innovative Ansätze wie Meta-Labeling und das Clustering von Finanzzeitreihen. Das Buch kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Beispielen und bietet Einblicke in reale Anwendungen. Es stellt sicher, dass Leser sowohl ein tiefes Verständnis der mathematischen Konzepte als auch praktische Fähigkeiten zur Implementierung dieser Techniken entwickeln können.
Produktdetails
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Über den Autor
- Hardcover
- 308 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Hardcover
- 277 Seiten
- Erschienen 2017
- O'Reilly Media, Inc, USA
- Hardcover
- 380 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Hardcover
- 173 Seiten
- Erschienen 2017
- Schäffer-Poeschel Verlag
- Hardcover
- 256 Seiten
- Erschienen 2018
- John Wiley & Sons Inc
- Hardcover
- 416 Seiten
- Erschienen 2022
- Wiley
- Hardcover
- 322 Seiten
- Erschienen 2009
- Wiley
- Hardcover
- 608 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley
- Hardcover -
- Erschienen 2017
- Springer
- Hardcover
- 208 Seiten
- Erschienen 2014
- Wiley & Sons