Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Build a Robo-Advisor with Python (from Scratch) de Rob Reider

Build a Robo-Advisor with Python (from Scratch)

Autor Rob Reider, Alex Michalka
en Limba Engleză Paperback – 18 feb 2025

ACTUALIZAREA: Față de lucrările teoretice standard despre digitalizarea finanțelor, Build a Robo-Advisor with Python (from Scratch) aduce o perspectivă aplicată, integrând tehnologii moderne precum învățarea prin recompensă pentru a determina calea optimă de investiții până la pensie. Subliniem faptul că autorii, Rob Reider și Alex Michalka, nu se limitează la prezentarea unor concepte, ci oferă instrumentele necesare pentru a construi, pas cu pas, un consilier digital funcțional.

Ne-a atras atenția structura tehnică riguroasă care acoperă întreg ciclul de viață al unei investiții. Găsim în această carte metode concrete de măsurare a randamentelor, utilizarea simulărilor Monte Carlo pentru testarea planurilor financiare și implementarea modelului Black-Litterman pentru alocarea activelor. Un element distinctiv este accentul pus pe eficiența fiscală prin tehnici de „tax-loss harvesting”, un aspect adesea ignorat în manualele de programare financiară, dar esențial în gestionarea reală a portofoliilor.

Abordarea diferă de Robo-Advisory de Peter Scholz prin faptul că este mult mai puțin abstractă și mult mai aplicabilă; în timp ce Scholz analizează fenomenul la nivel de piață, Rob Reider oferă codul sursă pentru execuție. De asemenea, comparativ cu Personal Finance with Python, lucrarea de față trece dincolo de simple calculatoare de buget, explorând optimizarea convexă și paritatea riscului. Ritmul este alert, orientat spre implementare, fiind o resursă tehnică solidă publicată de Manning Publications care transformă teoria FinTech în instrumente automate de lucru.

Citește tot Restrânge

Preț: 26632 lei

Preț vechi: 33290 lei
-20%

Puncte Express: 399

Carte disponibilă

Livrare economică 30 aprilie-14 mai

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781633439672
ISBN-10: 1633439674
Pagini: 336
Dimensiuni: 185 x 234 x 20 mm
Greutate: 0.52 kg
Editura: Manning Publications

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte programatorilor și pasionaților de finanțe care doresc să își automatizeze strategiile de investiții. Veți câștiga competențe practice în Python aplicate direct în managementul activelor, învățând să construiți sisteme care gestionează riscul și optimizează taxele. Este un ghid esențial pentru a trece de la analiza manuală la un sistem de consultanță financiară complet automatizat și personalizat.

Descriere

Take control of your wealth management by building your own reliable, effective, and automated financial advisor tool. Automated digital financial advisors—also called robo-advisors—manage billions of dollars in assets. Follow the step-by-step instructions in this hands-on guide, and you’ll learn to build your robo-advisor capable of managing a real investing strategy. In Build a Robo-Advisor with Python (From Scratch) you’ll learn how to: • Measure returns and estimate the benefits of robo-advisors • Use Monte Carlo simulations to build and test financial planning tools • Construct diversified, efficient portfolios using optimization and other methods • Implement and evaluate rebalancing methods to track a target portfolio over time • Decrease taxes through tax-loss harvesting and optimized withdrawal sequencing • Use reinforcement learning to find the optimal investment path up to, and after, retirement Automated “robo-advisors” are commonplace in financial services, thanks to their ability to give high-quality investment advice at a fraction of the cost of human advisors. Build a Robo-Advisor with Python (From Scratch) teaches you to develop one of these powerful, flexible tools using popular and free Python libraries. You’ll master practical Python skills in demand in financial services, and financial planning skills that will help you take the best care of your money. All examples are accompanied by working Python code, and are easy to adjust for investors anywhere in the world. Purchase of the print book includes a free eBook in PDF and ePub formats from Manning Publications. About the technology Millions of investors use robo-advisors as an alternative to human financial advisors. In this one-of-a-kind guide, you’ll learn how to build one of your own. Your robo-advisor will assist you with all aspects of financial planning, including saving for retirement, creating a diversified portfolio, and decreasing your tax bill. And along the way, you’ll learn a lot about Python and finance! About the book Build a Robo-Advisor with Python (From Scratch) guides you step-by-step, feature-by-feature as you create a robo-advisor from the ground up. As you go, you’ll dive into techniques like reinforcement learning, convex optimization, and Monte Carlo methods that you can apply even outside the field of FinTech. When you finish, your powerful assistant will be able to create optimal asset allocations, rebalance investments while minimizing taxes, and more. What's inside • Advanced portfolio construction techniques • Tax-loss harvesting, sequencing of retirement withdrawals, and asset location • Financial planning using AI and Monte Carlo simulations • Rebalancing methods to track a portfolio over time About the reader Accessible to anyone with a basic knowledge of Python and finance—no special skills required. About the author Rob Reider is a quantitative hedge fund portfolio manager. He holds a PhD in Finance from The Wharton School and is an Adjunct Professor at NYU. Alex Michalka is head of investments research at Wealthfront. He holds a PhD from Columbia University. Table of Contents Part 1 1 The rise of robo-advisors 2 An introduction to portfolio construction 3 Estimating expected returns and covariances 4 ETFs: The building blocks of robo-portfolios Part 2 5 Monte Carlo simulations 6 Financial planning using reinforcement learning 7 Measuring and evaluating returns 8 Asset location 9 Tax-efficient withdrawal strategies Part 3 10 Optimization and portfolio construction 11 Asset allocation by risk: Introduction to risk parity 12 The Black-Litterman model Part 4 13 Rebalancing: Tracking a target portfolio 14 Tax-loss harvesting: Improving after-tax returns