Machine Learning in Finance: From Theory to Practice
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Beschreibung
"Machine Learning in Finance: From Theory to Practice" von Paul Bilokon bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von Machine-Learning-Techniken im Finanzsektor. Das Buch behandelt sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Anwendungen und ist darauf ausgelegt, Fachleuten und Akademikern ein tiefes Verständnis für die Integration von maschinellem Lernen in finanzielle Entscheidungsprozesse zu vermitteln. Der Autor beginnt mit einer Einführung in grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens und deren Relevanz für Finanzmärkte. Anschließend werden spezifische Anwendungsfälle wie algorithmischer Handel, Risikomanagement und Prognosemodelle detailliert untersucht. Bilokon legt besonderen Wert auf die Implementierung dieser Techniken in realen Szenarien und bietet zahlreiche Beispiele sowie Code-Snippets, um die Theorie in die Praxis umzusetzen. Zusätzlich diskutiert das Buch ethische Überlegungen und regulatorische Herausforderungen, denen sich Fachleute beim Einsatz von Machine Learning im Finanzwesen gegenübersehen. Insgesamt dient das Werk als wertvoller Leitfaden für alle, die daran interessiert sind, maschinelles Lernen effektiv im Finanzbereich zu nutzen.
Produktdetails
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Über den Autor
- paperback
- 380 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer
- hardcover
- 643 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- Klappenbroschur
- 370 Seiten
- Erschienen 2021
- De Gruyter
- Gebunden
- 1096 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 352 Seiten
- Erschienen 2005
- Springer
- Gebunden
- 174 Seiten
- Erschienen 2004
- Springer
- paperback
- 93 Seiten
- Erschienen 2023
- American Mathematical Society
- Hardcover
- 268 Seiten
- Erschienen 2001
- Jai Press Inc.
- Gebunden
- 437 Seiten
- Erschienen 2004
- Springer
- Kartoniert
- 588 Seiten
- Erschienen 2014
- UTB GmbH
- hardcover
- 364 Seiten
- Erschienen 1988
- Pearson



