Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Artificial Intelligence in Finance: A Python-Based Guide de Yves Hilpisch

Artificial Intelligence in Finance: A Python-Based Guide

Autor Yves Hilpisch
en Limba Engleză Paperback – 30 noi 2020

Recomandăm Artificial Intelligence in Finance profesioniștilor din sectorul financiar, cercetătorilor și studenților la științe de date care urmăresc să integreze rigoarea analitică a Python în strategiile de piață. Observăm în această lucrare o tranziție necesară de la teoria financiară tradițională către o paradigmă bazată pe date, unde algoritmii nu doar asistă, ci fundamentează decizia de tranzacționare. Autorul Yves Hilpisch structurează volumul în cinci secțiuni tehnice, începând cu fundamentele AI și evoluând spre aplicații complexe ale învățării prin recompensă și ale rețelelor neuronale. Descoperim aici un ghid practic care nu se limitează la teorie; prin utilizarea bibliotecilor Python, cititorul poate replica procese de backtesting și execuție automatizată, identificând ineficiențe statistice pe care metodele clasice le omit. Ca și Matthew F. Dixon în Machine Learning in Finance, autorul distilează experiență reală în principii acționabile, însă pune un accent mai puternic pe implementarea programmatică imediată. Artificial Intelligence in Finance reprezintă o evoluție firească în opera lui Yves Hilpisch, completând lucrările sale anterioare precum Python for Finance sau Derivatives Analytics with Python. Dacă volumele precedente se concentrau pe simulări Monte Carlo și evaluarea derivatelor, titlul de față extinde spectrul către inteligența artificială generală (AGI) și impactul competitiv al singularității financiare. Tonul este unul tehnic și aplicat, oferind un cadru solid pentru oricine dorește să înțeleagă cum machine learning transformă dinamica piețelor de capital.

Citește tot Restrânge

Preț: 41041 lei

Preț vechi: 51302 lei
-20%

Puncte Express: 616

Carte disponibilă

Livrare economică 08-22 mai
Livrare express 23-29 aprilie pentru 8247 lei

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781492055433
ISBN-10: 1492055433
Pagini: 475
Dimensiuni: 179 x 233 x 32 mm
Greutate: 0.82 kg
Editura: O'Reilly

De ce să citești această carte

Pentru practicienii care doresc să treacă de la analiza manuală la tranzacționarea algoritmică bazată pe AI. Cartea oferă un avantaj competitiv prin exemple de cod Python gata de utilizat, explicând clar cum rețelele neuronale și reinforcement learning pot exploata ineficiențele pieței. Este un instrument esențial pentru a înțelege viitorul automatizat al finanțelor și pentru a stăpâni instrumentele tehnice necesare în acest nou peisaj.

Despre autor

Yves Hilpisch este fondator și partener administrativ la The Python Quants, un grup specializat în inginerie financiară și furnizarea de software de analiză. Expertiza sa este recunoscută la nivel internațional prin platformele Python Quant și DX Analytics, pe care le coordonează. În afara activității de consultanță, Yves Hilpisch predă matematică financiară și este un organizator activ de conferințe dedicate utilizării Python în finanțele cantitative la New York și Londra. Opera sa, care include titluri de referință precum Financial Theory with Python și Listed Volatility and Variance Derivatives, reflectă angajamentul său de a uni informatica cu teoria economică.

Descriere

Many industries have been revolutionized by the widespread adoption of AI and machine learning. The programmatic availability of historical and real-time financial data in combination with techniques from AI and machine learning will also change the financial industry in a fundamental way. This practical book explains how to use AI and machine learning to discover statistical inefficiencies in financial markets and exploit them through algorithmic trading.

Author Yves Hilpisch shows practitioners, students, and academics in both finance and data science how machine and deep learning algorithms can be applied to finance. Thanks to lots of self-contained Python examples, you'll be able to replicate all results and figures presented in the book. Examine how data is reshaping finance from a theory-driven to a data-driven disciplineUnderstand the major possibilities, consequences, and resulting requirements of AI-first financeGet up to speed on the tools, skills, and major use cases to apply AI in finance yourselfApply neural networks and reinforcement learning to discover statistical inefficiencies in financial marketsDelve into the concepts of the technological singularity and the financial singularity

Descriere scurtă

The widespread adoption of AI and machine learning is revolutionizing many industries today. Once these technologies are combined with the programmatic availability of historical and real-time financial data, the financial industry will also change fundamentally. With this practical book, you'll learn how to use AI and machine learning to discover statistical inefficiencies in financial markets and exploit them through algorithmic trading.
Author Yves Hilpisch shows practitioners, students, and academics in both finance and data science practical ways to apply machine learning and deep learning algorithms to finance. Thanks to lots of self-contained Python examples, you'll be able to replicate all results and figures presented in the book.
In five parts, this guide helps you:
  • Learn central notions and algorithms from AI, including recent breakthroughs on the way to artificial general intelligence (AGI) and superintelligence (SI)
  • Understand why data-driven finance, AI, and machine learning will have a lasting impact on financial theory and practice
  • Apply neural networks and reinforcement learning to discover statistical inefficiencies in financial markets
  • Identify and exploit economic inefficiencies through backtesting and algorithmic trading--the automated execution of trading strategies
  • Understand how AI will influence the competitive dynamics in the financial industry and what the potential emergence of a financial singularity might bring about