Advanced Financial Time Series Forecasting with Machine Learning and Deep Learning
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published Jun 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - Reactive PublishingMaster the art and science of financial time series forecasting using state-of-the-art machine learning and deep learning techniques.In today's volatile markets, accurate forecasting is essential for quantitative traders, risk managers, and financial analysts. This comprehensive guide explores how modern neural network architectures deliver superior predictive performance on complex, non-linear financial data.What You'll Discover: - Core principles of financial time series analysis, including stationarity, autocorrelation, and volatility modeling- Practical implementation of Long Short-Term Memory (LSTM) networks for sequential forecasting- Transformer models and their application to market prediction tasks- Hybrid neural architectures that combine the strengths of multiple approaches for enhanced accuracy and robustness- End-to-end workflows for data preparation, model training, validation, and deployment in quantitative trading strategies- Real-world case studies in equity pricing, volatility forecasting, and portfolio optimizationWritten for practitioners with a solid foundation in Python and quantitative finance, this book bridges theory and implementation. Code examples, best practices, and performance comparisons help you build production-ready forecasting systems.Whether you're refining existing models or architecting next-generation solutions, this resource provides the frameworks needed for advanced quantitative market analysis.Perfect for: - Quantitative researchers and algorithmic traders- Data scientists working in finance- Finance professionals seeking to leverage deep learning.…
N° de ref. del artículo 9798182372633
- Título
- Advanced Financial Time Series Forecasting with Machine Learning and Deep Learning
- Autor
- Julian K. Mercer
- Editorial
- Independently Published Jun 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798182372633
- Peso del artículo
- 723 gramos
- Dimensiones
- 229x152x38 mm
Master the art and science of financial time series forecasting using state-of-the-art machine learning and deep learning techniques.
In today's volatile markets, accurate forecasting is essential for quantitative traders, risk managers, and financial analysts. This comprehensive guide explores how modern neural network architectures deliver superior predictive performance on complex, non-linear financial data.
What You'll Discover:
- Core principles of financial time series analysis, including stationarity, autocorrelation, and volatility modeling
- Practical implementation of Long Short-Term Memory (LSTM) networks for sequential forecasting
- Transformer models and their application to market prediction tasks
- Hybrid neural architectures that combine the strengths of multiple approaches for enhanced accuracy and robustness
- End-to-end workflows for data preparation, model training, validation, and deployment in quantitative trading strategies
- Real-world case studies in equity pricing, volatility forecasting, and portfolio optimization
Written for practitioners with a solid foundation in Python and quantitative finance, this book bridges theory and implementation. Code examples, best practices, and performance comparisons help you build production-ready forecasting systems.
Whether you're refining existing models or architecting next-generation solutions, this resource provides the frameworks needed for advanced quantitative market analysis.
Perfect for:
- Quantitative researchers and algorithmic traders
- Data scientists working in finance
- Finance professionals seeking to leverage deep learning
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Fax: 055639995974
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Handelsregisternummer HRB 200691
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Somos miembros de la iniciativa "FairCommerce" desde el 25.05.2018.
Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
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- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
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