ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Financial Modeling Using Quantum Computing: Design and manage quantum machine learning solutions for financial analysis

دانلود کتاب مدل‌سازی مالی با استفاده از محاسبات کوانتومی: راه‌حل‌های یادگیری ماشین کوانتومی را برای تحلیل مالی طراحی و مدیریت کنید

Financial Modeling Using Quantum Computing: Design and manage quantum machine learning solutions for financial analysis

مشخصات کتاب

Financial Modeling Using Quantum Computing: Design and manage quantum machine learning solutions for financial analysis

ویرایش: [1 ed.] 
نویسندگان: , , , ,   
سری:  
ISBN (شابک) : 9781804618424 
ناشر: Packt Publishing 
سال نشر: 2023 
تعداد صفحات: 292 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 15 Mb 

قیمت کتاب (تومان) : 38,000



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 7


در صورت تبدیل فایل کتاب Financial Modeling Using Quantum Computing: Design and manage quantum machine learning solutions for financial analysis به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب مدل‌سازی مالی با استفاده از محاسبات کوانتومی: راه‌حل‌های یادگیری ماشین کوانتومی را برای تحلیل مالی طراحی و مدیریت کنید نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی در مورد کتاب مدل‌سازی مالی با استفاده از محاسبات کوانتومی: راه‌حل‌های یادگیری ماشین کوانتومی را برای تحلیل مالی طراحی و مدیریت کنید

با استفاده از الگوریتم های پیشرفته یادگیری ماشین کوانتومی در حوزه مالی، مهارت حل مسئله خود را بالا ببرید. خرید کتاب چاپی یا Kindle شامل یک کتاب الکترونیکی PDF رایگان است. یادگیری و پتانسیل آن برای حل مسائل آموزش QML برای حل مسائل بهینه سازی پورتفولیو و تجزیه و تحلیل ریسک شرح کتاب: محاسبات کوانتومی پتانسیل ایجاد انقلابی در پارادایم محاسباتی را دارد. با ادغام الگوریتم های کوانتومی با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، می توانیم از قدرت کیوبیت ها برای ارائه راه حل های جامع و بهینه برای مشکلات مالی پیچیده استفاده کنیم. این کتاب راهنمایی های گام به گام در مورد استفاده از چارچوب های مختلف الگوریتم کوانتومی در محیط پایتون را ارائه می دهد و شما را قادر می سازد تا با چالش های تجاری در امور مالی مقابله کنید. با استفاده از راه حل های متضاد از کتابخانه های معروف پایتون با الگوریتم های کوانتومی، مزایای رویکرد کوانتومی را کشف خواهید کرد. نویسندگان با تمرکز بر وضوح، الگوریتم‌های کوانتومی پیچیده را به روشی ساده و در عین حال جامع ارائه می‌کنند. در طول کتاب، شما در کار با برنامه های ساده ای که اصول محاسبات کوانتومی را نشان می دهند، ماهر خواهید شد. به تدریج، به برنامه ها و الگوریتم های پیچیده تری خواهید رسید که از تمام قدرت محاسبات کوانتومی استفاده می کنند. در پایان این کتاب، شما قادر خواهید بود برنامه‌های محاسباتی کوانتومی خود را برای توربوشارژ کردن مدل‌سازی مالی خود طراحی، پیاده‌سازی و اجرا کنید. آنچه یاد خواهید گرفت: چارچوب‌ها، مدل‌ها و تکنیک‌های محاسبات کوانتومی را بررسی کنید با تأثیر QC بر مدل‌سازی و شبیه‌سازی مالی آشنا شوید استفاده از Qiskit و Pennylane برای تجزیه و تحلیل‌های مالی از الگوریتم‌های معروف NISQ در ساخت مدل استفاده کنید. بهترین روش‌ها برای الگوریتم QML حل داده‌ها مسائل استخراج با الگوریتم های QML این کتاب برای چه کسانی است: این کتاب برای متخصصان مالی، تحلیلگران کمی یا توسعه دهندگان است. به دنبال آوردن قدرت محاسبات کوانتومی به سازمان های خود هستند. این یک منبع ضروری برای متخصصان امور مالی است که می‌خواهند از قدرت رایانه‌های کوانتومی برای حل مشکلات مالی دنیای واقعی استفاده کنند. درک اولیه پایتون، حساب دیفرانسیل و انتگرال، جبر خطی و محاسبات کوانتومی یک پیش نیاز است.


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

Elevate your problem-solving prowess by using cutting-edge quantum machine learning algorithms in the financial domain Purchase of the print or Kindle book includes a free PDF eBook Key Features: Learn to solve financial analysis problems by harnessing quantum power Unlock the benefits of quantum machine learning and its potential to solve problems Train QML to solve portfolio optimization and risk analytics problems Book Description: Quantum computing has the potential to revolutionize the computing paradigm. By integrating quantum algorithms with artificial intelligence and machine learning, we can harness the power of qubits to deliver comprehensive and optimized solutions for intricate financial problems. This book offers step-by-step guidance on using various quantum algorithm frameworks within a Python environment, enabling you to tackle business challenges in finance. With the use of contrasting solutions from well-known Python libraries with quantum algorithms, you\'ll discover the advantages of the quantum approach. Focusing on clarity, the authors expertly present complex quantum algorithms in a straightforward, yet comprehensive way. Throughout the book, you\'ll become adept at working with simple programs illustrating quantum computing principles. Gradually, you\'ll progress to more sophisticated programs and algorithms that harness the full power of quantum computing. By the end of this book, you\'ll be able to design, implement and run your own quantum computing programs to turbocharge your financial modelling. What You Will Learn: Examine quantum computing frameworks, models, and techniques Get to grips with QC\'s impact on financial modelling and simulations Utilize Qiskit and Pennylane for financial analyses Employ renowned NISQ algorithms in model building Discover best practices for QML algorithm Solve data mining issues with QML algorithms Who this book is for: This book is for financial practitioners, quantitative analysts, or developers; looking to bring the power of quantum computing to their organizations. This is an essential resource written for finance professionals, who want to harness the power of quantum computers for solving real-world financial problems. A basic understanding of Python, calculus, linear algebra, and quantum computing is a prerequisite.



فهرست مطالب

Cover
Title Page
Copyright
Dedication
Contributors
Table of Contents
Preface
Part 1: Basic Applications of Quantum Computing in Finance
Chapter 1: Quantum Computing Paradigm
	The evolution of quantum technology and its related paradigms
		The evolution of computing paradigms
		Business challenges and technology solutions
		Current business challenges and limitations of digital technology
	Basic quantum mechanics principles and their application
		The emerging role of quantum computing technology for next-generation businesses
		From quantum mechanics to quantum computing
		Approaches to quantum innovation
		Quantum computing value chain
	The business application of quantum computing
		Global players in the quantum computing domain across the value chain
		Building a quantum computing strategy implementation roadmap
		Building a workforce for a quantum leap
	Summary
Chapter 2: Quantum Machine Learning Algorithms and Their Ecosystem
	Technical requirements
	Foundational quantum algorithms
		Deutsch-Jozsa algorithm
		Grover’s algorithm
		Shor’s algorithm
	QML algorithms
		Variational Quantum Classifiers
		Quantum neural networks
		Quantum Support Vector Classification (QSVC)
		Variational Quantum Eigensolver
		QAOA
	Quantum programming
		Qiskit
		PennyLane
		Cirq
		Quantum Development Kit (QDK)
	Quantum clouds
		IBM Quantum
		Amazon Braket
		Microsoft Quantum
	Summary
	References
Chapter 3: Quantum Finance Landscape
	Introduction to types of financial institutions
		Retail banks
		Investment banks
		Investment managers
		Government institutions
		Exchanges/clearing houses
		Payment processors
		Insurance providers
	Key problems in financial services
		Asset management
		Risk analysis
		Investment and portfolios
		Profiling and data-driven services
		Customer identification and customer retention
		Information gap
		Customization
		Fraud detection
	Summary
	Further reading
	References
Part 2: Advanced Applications of Quantum Computing in Finance
Chapter 4: Derivative Valuation
	Derivatives pricing – the theoretical aspects
		The time value of money
		Case study one
		Securities pricing
		Case study two
		Derivatives pricing
		Case study three
		Derivatives pricing – theory
		The Black-Scholes-Merton (BSM) model
		Computational models
	Machine learning
		Geometric Brownian motion
	Quantum computing
		Implementation in Qiskit
		Using qGANs for price distribution loading
	Summary
	Further reading
	References
Chapter 5: Portfolio Management
	Financial portfolio management
	Financial portfolio diversification
		Financial asset allocation
		Financial risk tolerance
		Financial portfolio optimization
		MPT
		The efficient frontier
		Example
		Case study
	Financial portfolio simulation
		Financial portfolio simulation techniques
	Portfolio management using traditional machine learning algorithms
		Classical implementation
	Quantum algorithm portfolio management implementation
		Quantum annealers
		D-Wave implementation
		Qiskit implementation
	Conclusion
Chapter 6: Credit Risk Analytics
	The relevance of credit risk analysis
	Data exploration and preparation to execute both ML and QML models
		Features analysis
		Data preprocessing
		Real business data
		Synthetic data
		Case study
		Provider of the data
		Features
	Implementation of classical and quantum machine learning algorithms for a credit scoring scenario
		Data preparation
		Preprocessing
	Quantum Support Vector Machines
		QNNs
		VQC
		Classification key performance indicators
		Balanced accuracy, or ROC-AUC score
	Conclusion
	Further reading
Chapter 7: Implementation in Quantum Clouds
	Challenges of quantum implementations on cloud platforms
		D-Wave
		IBM Quantum
		Amazon Braket
		Azure
	Cost estimation
	Summary
	Further reading
	References
Part 3: Upcoming Quantum Scenario
Chapter 8: Simulators and HPC’s Role in the NISQ Era
	Local simulation of noise models
		Tensor networks for simulation
		GPUs
	Summary
	Further reading
	References
Chapter 9: NISQ Quantum Hardware Roadmap
	Logical versus physical qubits
		Fault-tolerant approaches
	Circuit knitting
	Error mitigation
	Annealers and other devices
	Summary
	Further reading
	References
Chapter 10: Business Implementation
	The quantum workforce barrier
		Case study
		Key skills for training resources
	Infrastructure integration barrier
		Case study
	Identifying the potentiality of advantage with QML
		Case study
	Funding or budgeting issues
		Case study
	Market maturity, hype, and skepticism
		Case study
	Road map for early adoption of quantum computing for financial institutions
		Case study
	Quantum managers’ training
		Case study
	Conclusions
	References
Index
About Packt
Other Books You May Enjoy




نظرات کاربران