Artificial Intelligence in Finance: A Python-Based Guide
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Beschreibung
"Artificial Intelligence in Finance: A Python-Based Guide" von Yves J. Hilpisch bietet einen umfassenden Überblick über die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Finanzsektor, insbesondere durch den Einsatz von Python. Das Buch richtet sich an Finanzfachleute und Entwickler, die ein tieferes Verständnis für KI-Techniken und deren praktische Umsetzung in der Finanzwelt erlangen möchten. Hilpisch behandelt grundlegende Konzepte der KI und des maschinellen Lernens und zeigt, wie diese Technologien zur Analyse von Finanzdaten eingesetzt werden können. Dabei legt er besonderen Wert auf praxisnahe Beispiele und stellt verschiedene Python-Bibliotheken vor, die für die Implementierung von KI-Modellen nützlich sind. Anhand von Fallstudien wird veranschaulicht, wie KI zur Vorhersage von Marktbewegungen, Risikobewertung und Optimierung von Handelsstrategien eingesetzt werden kann. Das Buch bietet sowohl theoretische Einblicke als auch praktische Anleitungen und ist somit eine wertvolle Ressource für alle, die das Potenzial der Künstlichen Intelligenz im Bereich Finanzen ausschöpfen möchten.
Produktdetails
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Über den Autor
Dr. Yves J. Hilpisch is founder and managing partner of The Python Quants (http://tpq.io), a group that focuses on the use of open source technologies for financial data science, algorithmic trading and computational finance. He is the author of the books Python for Finance (O'Reilly, 2014), Derivatives Analytics with Python (Wiley, 2015) and Listed Volatility and Variance Derivatives (Wiley, 2017). Yves lectures on computational finance at the CQF Program (http://cqf.com), on data science at htw saar University of Applied Sciences (http://htwsaar.de), and is the director for the online training program leading to the first Python for Finance University Certificate (awarded by htw saar).
- Kartoniert
- 576 Seiten
- Erschienen 2021
- Springer
- Kartoniert
- 384 Seiten
- Erschienen 2016
- O'Reilly Media
- Klappenbroschur
- 479 Seiten
- Erschienen 2020
- Rheinwerk Computing
- Gebunden
- 224 Seiten
- Erschienen 2023
- Harvard Business Review Press
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- 336 Seiten
- Erschienen 2020
- Carl Hanser Verlag GmbH & C...
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- Erschienen 2018
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- Erschienen 2011
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- Gebunden
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- Erschienen 2012
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- hardcover
- 440 Seiten
- Erschienen 2004
- Addison Wesley
- paperback
- 204 Seiten
- Erschienen 1999
- Springer
- paperback
- 503 Seiten
- Erschienen 2022
- Springer




