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Numéro d'article:
43527749
Machine Learning in Finance: From Theory to Practice 1st ed. 2020 Edition
Numéro d'article:
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MUR 3863
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Ce qui se démarque
Comprehensive Insights
Provides in-depth analysis of machine learning applications in finance, helping professionals understand complex concepts and implement strategies effectively.
Practical Case Studies
Includes real-world examples and case studies that bridge the gap between theory and practice, enhancing learning for finance practitioners.
Expert Contributions
Features insights from industry experts, offering valuable perspectives and practical advice that enrich the reader's understanding of finance and technology.
Détails du produit
- Introduces machine learning methods in finance with a unified treatment of machine learning and various statistical and computational disciplines in quantitative finance
- Emphasizes the choice of algorithm for financial data modeling and decision making using theory and hypothesis tests
- Target audience includes advanced graduate students, academics, quants, and data scientists in financial econometrics, mathematical finance, applied statistics, and quantitative finance
- Divided into three parts covering theory and applications, with particular focus on supervised learning, neural networks, deep learning, Gaussian processes, time series data, and reinforcement learning in finance
- Provides Python code examples and more than 80 mathematical and programming exercises with worked solutions available to instructors
- Includes a final chapter that presents the frontiers of machine learning in finance from a researcher's perspective
| Publisher | Springer |
| Publication date | July 2, 2020 |
| Edition | 1st ed. 2020 |
| Language | English |
| Print length | 573 pages |
| ISBN-10 | 3030410676 |
| ISBN-13 | 978-3030410674 |
| Item Weight | 2.05 pounds (930 grams) |
| Dimensions | 6.14 x 1.25 x 9.21 inches (15.6 x 3.2 x 23.4 cm) |
À qui est-ce destiné ?
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Finance Professionals
Ideal for finance professionals seeking to integrate machine learning techniques into their decision-making processes to enhance efficiency.
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Data Scientists
Data scientists looking to apply machine learning methodologies specifically within the finance sector will find valuable insights and applications.
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Students and Academics
Students and academics studying finance or data science can use this book as a comprehensive resource for theoretical and practical applications.
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Beginners in Finance
Individuals with no background in finance may struggle to grasp the concepts presented due to complexity and terminology.
DESCRIPTION DU PRODUIT
Machine Learning in Finance: From Theory to Practice 1st ed. 2020 Edition
About This Item
Looking to dive deeper into the world of finance and machine learning? Look no further than Machine Learning in Finance: From Theory to Practice. This comprehensive hardcover book delves into the applications of artificial intelligence and machine learning techniques in the finance industry, offering a practical look at predictive modeling and financial data analysis. Written by industry experts, this book is perfect for finance professionals looking to explore the world of machine learning and its potential applications in their field.
Discover the latest finance machine learning algorithms and techniques, including the use of robo-advisors and predictive modeling for financial forecasting and trading. Whether you're just beginning to explore the intersection of finance and machine learning or you're a seasoned expert in the field, Machine Learning in Finance: From Theory to Practice is an indispensable resource that belongs on every finance professional's bookshelf. Get your hardcover copy today and take your knowledge of finance and machine learning to the next level!.
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Probability & Statistics Editorial Review
The book "Machine Learning in Finance: From Theory to Practice 1st ed. 2020 Edition" cuts through the hype and provides a discussion on machine learning in finance that is relevant to professionals. The book grounds its discussion in concepts that will be familiar to quants, and has well-designed Python notebooks that present examples of the analysis. The insights on inverse reinforcement learning presented in the book are particularly interesting. The book includes multiple choice questions, exercises, and an extra instructor booklet available to assist in the classroom. The authors demonstrate that the "black boxes" of machine learning are actually fairly intuitive and implementable. Overall, this book is an amazing and comprehensive presentation of many different relevant and useful concepts.
Avis et évaluations clients
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Avantages
- Relevant to professionals
- Grounded in familiar concepts
- Multiple choice questions, exercises, and instructor booklet available
- Well-designed Python notebooks
- Fairly intuitive and implementable concepts
Les inconvénients
- First edition is a bit less polished than some may like
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