Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках. Практикум

• Автор: Янсен С.
• Издательство: БХВ-Петербург
• Серия: Практикум
• Год издания: 2020
• Обложка: мягкая обложка
• Страниц: 560
• Томов: 1
• Вес: 580 г.
• ISBN: 978-5-9775-6595-0

Описание

Книга посвящена практике применения машинного обучения с целью создания мощных алгоритмических стратегий для успешной торговли на финансовых рынках. Изложены базовые принципы работы с данными: оценивание наборов данных, доступ к данным через API на языке Python, доступ к финансовым данным на платформе Quandl и управление ошибками предсказания. Рассмотрены построение и тренировка алгоритмических моделей с помощью Python-библиотек pandas, Seaborn, StatsModels и sklearn и построение, оценка и интерпретация моделей AR(p), MA(q) и ARIMA(p, d, q) с использованием библиотеки StatsModels. Описано применение библиотеки PyMC3 для байесового машинного обучения, библиотек NLTK, sklearn (Scikit-learn) и spaCy для назначения отметок финансовым новостям и классифицирования документов, библиотеки Keras для создания, настройки и оценки нейронных сетей прямого распространения, рекуррентных и сверхточных сетей. Показано, как применять трансферное обучение к данным спутниковых снимков для предсказания экономической активности и как эффективно использовать подкрепляемое обучение для достижения оптимальных результатов торговли.

Товар прошел сертификацию качества, безопасности и гигиены. К покупке прилагается гарантийное обязательство. Предлагается накопительная система скидок, зависящая от объема покупок, совершавшихся ранее. Быстрая доставка курьером или в пункт выдачи в срок от 1 дня. Точную информацию о сроках доставки и размере скидки можно будет прочесть на странице оформления заказа. Приятных покупок.