Cantitate/Preț
Produs

AI for Finance: AI for Everything

Autor Edward P.K. Tsang
en Limba Engleză Paperback – 2 iun 2023

Adresat în egală măsură studenților la finanțe și specialiștilor în tehnologie, volumul AI for Finance semnat de Edward P.K. Tsang servește drept punte de legătură între două discipline care, deși interdependente, vorbesc adesea limbi diferite. Într-un peisaj dominat de complexitate, această lucrare din seria AI for Everything își propune să demistifice promisiunile inteligenței artificiale, oferind un echilibru între accesibilitate și rigoare academică. Dacă Artificial Intelligence in Finance de Yves Hilpisch v-a oferit cadrul teoretic și algoritmic complex, această carte oferă instrumentele practice și conceptele fundamentale necesare pentru a evalua dacă merită să investiți timp în această direcție.

Reținem că autorul nu se limitează la o prezentare a succeselor tehnologice, ci analizează critic limitările modelării și simulării. Structura cărții reflectă o progresie logică: începe cu sinergia dintre cele două domenii, trece prin aplicabilitatea machine learning în prognoză și analiză de risc, și culminează cu strategii de optimizare a portofoliului. Un element distinctiv este capitolul dedicat datelor financiare „dincolo de seriile temporale”, unde este introdus conceptul de „Directional Change”, o metodă inovatoare de interpretare a dinamicii pieței. Merită menționat că textul abordează frontal neînțelegerile dintre economiștii clasici și cercetătorii în informatică, explicând de ce ignorarea capacității de calcul a deformat anumite teorii economice tradiționale. Este o lectură care prioritizează claritatea conceptuală în detrimentul demonstrațiilor matematice exhaustive, fiind ideală pentru cei care au nevoie de o vedere de ansamblu strategică asupra transformării sectorului financiar sub influența algoritmilor.

Citește tot Restrânge

Din seria AI for Everything

Preț: 21370 lei

Puncte Express: 321

Carte disponibilă

Livrare economică 12-26 mai
Livrare express 28 aprilie-02 mai pentru 1564 lei


Specificații

ISBN-13: 9781032384436
ISBN-10: 1032384433
Pagini: 126
Ilustrații: 5 Line drawings, black and white; 1 Halftones, black and white; 6 Illustrations, black and white
Dimensiuni: 129 x 198 x 9 mm
Greutate: 0.14 kg
Ediția:1
Editura: CRC Press
Colecția CRC Press
Seria AI for Everything


Public țintă

General, Postgraduate, Professional, Undergraduate Advanced, and Undergraduate Core

De ce să citești această carte

Această carte este esențială pentru managerii financiari și consultanții care doresc să înțeleagă unde poate fi aplicată inteligența artificială cu rezultate reale. Veți câștiga o perspectivă clară asupra trading-ului algoritmic și a analizei de risc, fără a fi necesare cunoștințe prealabile de programare. Este argumentul decisiv pentru oricine vrea să facă trecerea de la intuiție la decizii fundamentate pe date în piețele de capital.


Despre autor

Edward P.K. Tsang este un cercetător recunoscut în domeniul inteligenței computaționale aplicate în economie și finanțe. Expertiza sa se concentrează pe intersecția dintre știința calculatoarelor și piețele de capital, fiind unul dintre pionierii care au promovat utilizarea metodelor de optimizare și a algoritmilor evolutivi în modelarea financiară. Prin lucrarea de față, publicată la CRC Press, Tsang își valorifică experiența academică pentru a traduce concepte tehnice complexe într-un limbaj accesibil profesioniștilor din mediul de business, susținând necesitatea unei colaborări mai strânse între departamentele de IT și cele de analiză financiară.


Recenzii

“This important book is an unusually topical attempt to introduce readers to the relationship between the technical analysis of financial market prices and the automated implementation of its findings. The book will be of considerable interest to those who wish to know about this relationship in an eminently readable form: both professional financial market analysts and those considering future employment in the field.” --Michael Dempster, ‎Professor Emeritus in the Statistical Laboratory at the University of Cambridge
“AI is an important part of finance today. Students who want to join the finance industry should read this book. The trained eyes will also find a lot of insights in the book. I cannot think of any other book that teaches computational finance at a beginner's level but at the same time is useful to practitioners.” --Amadeo Alentorn, PhD, Head of Systematic Equities at Jupiter Asset Management
"AI for Finance is an excellent primer for experts and newcomers seeking to unlock the potential of AI. The book combines deep thinking with a bird’s eye view of the whole field - the ideal text to get inspired and apply AI. A big thank you to Edward Tsang, a pioneer of AI and quantitative finance, for making the concepts and usage of AI easily accessible to academics and practitioners." --Richard Olsen, Founder and CEO of Lykke, co-founder of OANDA, and pioneer in high frequency finance and fintech
“Without a doubt, AI symbolizes the future of finance and, in this important book, Professor Tsang provides an excellent account of its mechanics, concepts and strategies. Books featuring AI in finance are rare so practitioners and students would do well to read it to gain focus and valuable insights into this fast-evolving technology. Congratulations to Professor Tsang for providing a readable and engaging work in a complex technology that will appeal to all levels of readers!” --Dr David Norman, Founder of the TTC Institute
"The use of AI/ML in the financial industry is now more than a hype. In financial institutions there are numerous active transformation programs to introduce AI/ML enabled products in areas such as risk, trading and advanced analytics. In this book, Edward, one of the early adopters of AI in finance, has provided an insightful guide for both finance practitioners and academics. I can see this book becoming a major reference in real-world applied AI in finance. Directional Change (Chapter 6) should be of particular interest to data scientists in finance, as how one collects data determines what one can reason about." -- Dr Ali Rais Shaghaghi, Lead Data Scientist at NatWest Group.

Notă biografică

Edward P. K. Tsang is a retired professor and a freelance consultant. With a first degree in finance and a PhD in AI, he has broad interests in constraint satisfaction, optimization, AI and finance.


Descriere scurtă

Moving well beyond simply speeding up computation, this book tackles AI for Finance from a range of perspectives including business, technology, research, and students. Covering aspects like algorithms, big data, and machine learning, this book answers these and many other questions.


Cuprins

1. AI-Finance Synergy, 2. Machine Learning Knows No Boundaries?, 3.Machine Learning in Finance, 4. Modelling, Simulation and Machine Learning, 5. Portfolio Optimization, 6. Financial Data: Beyond Time Series, 7. Over the Horizon


Descriere

"Finance students and practitioners may ask: Can machines learn everything? Where could AI help me? Computing students or practitioners may ask: which of my skills could contribute to finance? Where in finance should I pay attention? This book aims to answer these questions. No prior knowledge is expected in AI or finance. To finance students and practitioners, this book will explain the promise of AI and its limitations. It will cover knowledge representation, modelling, simulation and machine learning. It will explain the principle of how they work. To computing students and practitioners, this book will introduce the financial applications in which AI has made an impact. This includes algorithmic trading, forecasting, risk analysis portfolio optimization and other less well-known areas in finance. This book trades depth for readability. It aims to help readers to decide whether to invest more time into the subject. This book contains original research. For example, it explains the impact of ignoring computation in classical economics. It explains the relationship between computing and finance and points out potential misunderstandings between economists and computer scientists. It introduces Directional Change and explains how it can be used"--