Machine Learning in Finance: From Theory to Practice
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Beschreibung
"Machine Learning in Finance: From Theory to Practice" von Igor Halperin bietet einen umfassenden Überblick über die Anwendung von Machine-Learning-Techniken im Finanzsektor. Das Buch verbindet theoretische Grundlagen mit praktischen Anwendungen, um den Leser in die Nutzung von Algorithmen und Modellen zur Lösung finanzieller Probleme einzuführen. Es deckt Themen wie prädiktive Modellierung, Risikobewertung, Portfolio-Optimierung und algorithmischen Handel ab. Halperin legt besonderen Wert auf die Integration von maschinellem Lernen mit traditionellen finanzmathematischen Methoden und diskutiert sowohl die Vorteile als auch die Herausforderungen dieser Ansätze. Durch praxisnahe Beispiele und Fallstudien ermöglicht das Buch den Lesern, ein tieferes Verständnis für den Einsatz moderner Technologien im Finanzwesen zu entwickeln.
Produktdetails
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Über den Autor
- Gebunden
- 400 Seiten
- Erschienen 2018
- Wiley
- paperback
- 380 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer
- paperback
- 204 Seiten
- Erschienen 1999
- Springer
- Gebunden
- 488 Seiten
- Erschienen 2002
- Springer
- Gebunden
- 1096 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 352 Seiten
- Erschienen 2005
- Springer
- Gebunden
- 206 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Gebunden
- 368 Seiten
- Erschienen 2007
- Springer
- Kartoniert
- 339 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- hardcover
- 611 Seiten
- Erschienen 1996
- Princeton University Press
- Gebunden
- 174 Seiten
- Erschienen 2004
- Springer
- paperback
- 93 Seiten
- Erschienen 2023
- American Mathematical Society
- Hardcover
- 268 Seiten
- Erschienen 2001
- Jai Press Inc.
- Hardcover
- 352 Seiten
- Erschienen 2001
- Wiley
- Gebunden
- 388 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer



