دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
دانلود کتاب From Data to Trade: A Machine Learning Approach to Quantitative Trading
دانلود کتاب از داده تا تجارت: رویکرد یادگیری ماشینی تا تجارت کمی
مشخصات کتاب
From Data to Trade: A Machine Learning Approach to Quantitative Trading
ویرایش:
نویسندگان: Gautier Marti
سری:
ناشر: Independently published
سال نشر: 2023
تعداد صفحات: 72
زبان: English
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 14 Mb
قیمت کتاب (تومان) : 35,000
در صورت تبدیل فایل کتاب From Data to Trade: A Machine Learning Approach to Quantitative Trading 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 از داده تا تجارت: رویکرد یادگیری ماشینی تا تجارت کمی 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 از داده تا تجارت: رویکرد یادگیری ماشینی تا تجارت کمی
یادگیری ماشین انقلابی در زمینه تجارت کمی ایجاد کرده است، و معامله گران را قادر می سازد تا استراتژی های معاملاتی پیچیده ای را ایجاد و پیاده سازی کنند که از مقادیر زیادی داده و تکنیک های مدل سازی پیشرفته استفاده می کند. در این کتاب، ما یک نمای کلی جامع از یادگیری ماشین برای تجارت کمی ارائه می دهیم که مفاهیم اساسی، تکنیک ها و کاربردهای یادگیری ماشین در صنعت مالی را پوشش می دهد.\r\n\r\nما با معرفی مفاهیم و چالش‌های کلیدی یادگیری ماشین برای تجارت کمی، از جمله مهندسی ویژگی، انتخاب مدل، و آزمون‌های برگشتی شروع می‌کنیم. سپس به روش‌های مختلف یادگیری ماشینی که معمولاً در معاملات کمی استفاده می‌شوند، از جمله یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی می‌پردازیم. همچنین چالش‌ها و بهترین شیوه‌های پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشینی در بازار زنده، از جمله نقش کیفیت داده‌ها، اهمیت مدیریت ریسک، و نیاز به نظارت و اعتبارسنجی مداوم مدل را مورد بحث قرار می‌دهیم.\r\n\r\nدر سرتاسر کتاب، مثال‌ها و مطالعات موردی متعددی را برای نشان دادن مفاهیم و تکنیک‌های مورد بحث ارائه می‌کنیم، و همچنین نکات و منابع عملی را برای کمک به معامله‌گران و متخصصان برای شروع یادگیری ماشین برای تجارت کمی گنجانده‌ایم. این کتاب یک منبع ضروری برای هر کسی است که به دنبال درک عمیق‌تری از چگونگی تغییر یادگیری ماشین در دنیای مالی است.\r\n\r\nاین کار پیشگامانه دیدگاه منحصر به فردی را در مورد استفاده از یادگیری ماشین در بازارهای مالی ارائه می دهد، زیرا توسط یک هوش مصنوعی پیشرفته (AI) با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین خود برای تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده ها و ایجاد یک راهنمای جامع در مورد این موضوع ایجاد شده است. .\r\n\r\nیادگیری ماشینی نوعی هوش مصنوعی است که کامپیوترها را قادر می‌سازد بدون برنامه‌ریزی صریح یاد بگیرند و سازگار شوند. این شامل استفاده از الگوریتم ها و مدل های آماری برای تجزیه و تحلیل داده ها و پیش بینی یا تصمیم گیری بر اساس الگوها و روندهایی است که شناسایی می کند. در یادگیری ماشینی، یک کامپیوتر برای تشخیص الگوها در داده ها با ارائه تعداد زیادی نمونه از الگوهایی که باید تشخیص دهد، آموزش می بیند. همانطور که کامپیوتر این نمونه ها را پردازش می کند، ویژگی های الگوها را \"یاد می گیرد\" و در تشخیص آنها بهتر می شود. هنگامی که رایانه تشخیص الگوها را آموخت، می توان از آن برای پیش بینی یا تصمیم گیری بر اساس داده های جدیدی که قبلاً ندیده استفاده کرد.\r\n\r\nانواع مختلفی از یادگیری ماشین وجود دارد، از جمله یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت، یادگیری نیمه نظارتی و یادگیری تقویتی. هر نوع یادگیری ماشینی شامل رویکرد متفاوتی برای آموزش کامپیوتر و پیش بینی یا تصمیم گیری بر اساس داده ها است.\r\n\r\nیادگیری ماشین در طیف گسترده ای از برنامه ها، از جمله تشخیص تصویر و گفتار، پردازش زبان طبیعی (NLP)، سیستم های توصیه و تشخیص تقلب استفاده می شود. این پتانسیل را دارد که بسیاری از صنایع مختلف را با خودکار کردن وظایفی که انجام آنها برای انسان دشوار یا غیرممکن است، متحول کند، و با توانمند ساختن رایانه‌ها برای تصمیم‌گیری و پیش‌بینی بر اساس داده‌ها به روشی دقیق‌تر و کارآمدتر از قضاوت انسان.\r\n\r\nدر «از داده‌ها تا تجارت: رویکرد کمی به یادگیری ماشین»، خوانندگان با جدیدترین تکنیک‌ها و رویکردهای استفاده از یادگیری ماشین در معاملات کمی و همچنین توصیه‌های عملی برای پیاده‌سازی این روش‌ها در استراتژی‌های معاملاتی خود آشنا می‌شوند. از مفاهیم اولیه تا تکنیک های پیشرفته، این کتاب همه آن را پوشش می دهد و منبعی ارزشمند برای معامله گران در هر سطح تجربه است.
توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی
Machine Learning has revolutionized the field of quantitative trading, enabling traders to develop and implement sophisticated trading strategies that leverage large amounts of data and advanced modeling techniques. In this book, we provide a comprehensive overview of Machine Learning for quantitative trading, covering the fundamental concepts, techniques, and applications of Machine Learning in the financial industry. We start by introducing the key concepts and challenges of Machine Learning for quantitative trading, including feature engineering, model selection, and backtesting. We then delve into the various Machine Learning approaches that are commonly used in quantitative trading, including supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning. We also discuss the challenges and best practices of implementing Machine Learning models in the live market, including the role of data quality, the importance of risk management, and the need for ongoing model monitoring and validation. Throughout the book, we provide numerous examples and case studies to illustrate the concepts and techniques discussed, and we also include practical tips and resources to help traders and practitioners get started with Machine Learning for quantitative trading. This book is an essential resource for anyone looking to gain a deeper understanding of how Machine Learning is transforming the world of finance. This groundbreaking work offers a unique perspective on the use of Machine Learning in the financial markets, as it was created by an advanced Artificial Intelligence (AI) using its own Machine Learning algorithms to analyze vast amounts of data and construct a comprehensive guide on the subject. Machine Learning is a type of artificial intelligence that enables computers to learn and adapt without being explicitly programmed. It involves the use of algorithms and statistical models to analyze data and make predictions or decisions based on the patterns and trends that it identifies. In Machine Learning, a computer is trained to recognize patterns in data by being presented with a large number of examples of the patterns that it should recognize. As the computer processes these examples, it "learns" the characteristics of the patterns and becomes better at recognizing them. Once the computer has learned to recognize the patterns, it can then be used to make predictions or decisions based on new data that it has not seen before. There are many different types of machine learning, including supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, and reinforcement learning. Each type of Machine Learning involves a different approach to training the computer and making predictions or decisions based on the data. Machine Learning is used in a wide range of applications, including image and speech recognition, natural language processing (NLP), recommendation systems, and fraud detection. It has the potential to transform many different industries by automating tasks that would be difficult or impossible for humans to perform, and by enabling computers to make decisions and predictions based on data in a way that is more accurate and efficient than human judgment. In “From Data to Trade: A Quantitative Approach to Machine Learning,” readers will learn about the latest techniques and approaches for using Machine Learning in quantitative trading, as well as practical advice for implementing these methods in their own trading strategies. From basic concepts to advanced techniques, this book covers it all and is an invaluable resource for traders at any level of experience.
فهرست مطالب
Introduction to QT and ML Defining Quantitative Trading What is quantitative trading? History of quantitative trading Types of quantitative trading strategies How to get into quantitative trading? What are the skills of a quantitative trader? What are the top quantitative hedge funds? Introduction to Machine Learning Definition of machine learning Types of machine learning Applications of machine learning in finance The Intersection of Quantitative Trading and Machine Learning How machine learning can be used to improve trading strategies Examples of machine learning in action in quantitative trading Challenges and limitations of using machine learning in trading Basic Machine Learning Tools for Trading Unsupervised Learning Clustering Principal Component Analysis (PCA) Copula Complex Networks Large Language Models (NLP) Supervised Learning Linear Regression Gradient Boosted Trees (GBTs) Graph Neural Networks (GNNs) Transformers Alternative Data for Quantitative Trading Data Preprocessing & Feature Engineering Standard Data Preprocessing & Feature Engineering Defining Data Preprocessing Defining Feature Engineering Residualization of stock returns Why do quantitative traders residualize stock returns? How to residualize stock returns? What are the techniques used for residualizing stock returns? Common features in quantitative trading Cross-sectional vs. Time series features Price-based features Fundamental-based features Sentiment-based features Text-based features Audio-based features Image-based features Video-based features Network-based features Common feature normalization techniques Min-Max Z-score Log normalization Quantile normalization Rank normalization Other normalizations Model Selection for Trading Cross-validation for time series Cross-validation for imbalanced data DL for Trading: NNs and Beyond Portfolio Construction using ML Backtesting and Evaluating Strategies Backtesting process Evaluation metrics Information Coefficient R-squared (R2) Backtest results Implementing ML for QT in Practice Feature Store What is a Feature Store? Why is a Feature Store useful for quantitative trading? MLOps What is MLOps and why is it useful for quantitative trading? What are the skills of a MLOps engineer? Additional tips Advanced Topics in ML for QT Conclusion and Future Directions
نظرات کاربران
کتاب های تصادفی
دانلود کتاب The Soulmate Lover: A Guide to Passionate and Lasting Love, Sex, and Intimacy
دانلود کتاب Improving Software Testing: Technical and Organizational Developments
دانلود کتاب Thomas Paine: Social and Political Thought
