nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Explore effective trading strategies in real-world markets using NumPy, spaCy, pandas, scikit-learn, and KerasKey Features:Implement machine learning algorithms to build, train, and validate algorithmic modelsCreate your own algorithmic design process to apply probabilistic machine learning approaches to trading decisionsDevelop neural networks for algorithmic trading to perform time series forecasting and smart analyticsBook Description:The explosive growth of digital data has boosted the demand for expertise in trading strategies that use machine learning (ML). This book enables you to use a broad range of supervised and unsupervised algorithms to extract signals from a wide variety of data sources and create powerful investment strategies.This book shows how to access market, fundamental, and alternative data via API or web scraping and offers a framework to evaluate alternative data. You'll practice the ML work�ow from model design, loss metric definition, and parameter tuning to performance evaluation in a time series context. You will understand ML algorithms such as Bayesian and ensemble methods and manifold learning, and will know how to train and tune these models using pandas, statsmodels, sklearn, PyMC3, xgboost, lightgbm, and catboost. This book also teaches you how to extract features from text data using spaCy, classify news and assign sentiment scores, and to use gensim to model topics and learn word embeddings from financial reports. You will also build and evaluate neural networks, including RNNs and CNNs, using Keras and PyTorch to exploit unstructured data for sophisticated strategies.Finally, you will apply transfer learning to satellite images to predict economic activity and use reinforcement learning to build agents that learn to trade in the OpenAI Gym.What You Will Learn:Implement machine learning techniques to solve investment and trading problemsLeverage market, fundamental, and alternative data to research alpha factorsDesign and fine-tune supervised, unsupervised, and reinforcement learning modelsOptimize portfolio risk and performance using pandas, NumPy, and scikit-learnIntegrate machine learning models into a live trading strategy on QuantopianEvaluate strategies using reliable backtesting methodologies for time seriesDesign and evaluate deep neural networks using Keras, PyTorch, and TensorFlowWork with reinforcement learning for trading strategies in the OpenAI GymWho this book is for:Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading is for data analysts, data scientists, and Python developers, as well as investment analysts and portfolio managers working within the finance and investment industry. If you want to perform efficient algorithmic trading by developing smart investigating strategies using machine learning algorithms, this is the book for you. Some understanding of Python and machine learning techniques is mandatory.

N� de ref. del art�culo 9781789346411

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading : Design and implement investment strategies based on smart algorithms that learn from data using Python
Editor: Packt Publishing
Fecha de publicaci�n: 2018
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 178934641X
ISBN 13: 9781789346411
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 235�mil�metros de ancho por 191 de alto por 37 de largo
Peso: 1255 gramos

Acerca de

Sinopsis

Explore effective trading strategies in real-world markets using NumPy, spaCy, pandas, scikit-learn, and Keras

Key Features:

Implement machine learning algorithms to build, train, and validate algorithmic models
Create your own algorithmic design process to apply probabilistic machine learning approaches to trading decisions
Develop neural networks for algorithmic trading to perform time series forecasting and smart analytics

Book Description:

The explosive growth of digital data has boosted the demand for expertise in trading strategies that use machine learning (ML). This book enables you to use a broad range of supervised and unsupervised algorithms to extract signals from a wide variety of data sources and create powerful investment strategies.

This book shows how to access market, fundamental, and alternative data via API or web scraping and offers a framework to evaluate alternative data. You'll practice the ML workﬂow from model design, loss metric definition, and parameter tuning to performance evaluation in a time series context. You will understand ML algorithms such as Bayesian and ensemble methods and manifold learning, and will know how to train and tune these models using pandas, statsmodels, sklearn, PyMC3, xgboost, lightgbm, and catboost. This book also teaches you how to extract features from text data using spaCy, classify news and assign sentiment scores, and to use gensim to model topics and learn word embeddings from financial reports. You will also build and evaluate neural networks, including RNNs and CNNs, using Keras and PyTorch to exploit unstructured data for sophisticated strategies.

Finally, you will apply transfer learning to satellite images to predict economic activity and use reinforcement learning to build agents that learn to trade in the OpenAI Gym.

What You Will Learn:

Implement machine learning techniques to solve investment and trading problems
Leverage market, fundamental, and alternative data to research alpha factors
Design and fine-tune supervised, unsupervised, and reinforcement learning models
Optimize portfolio risk and performance using pandas, NumPy, and scikit-learn
Integrate machine learning models into a live trading strategy on Quantopian
Evaluate strategies using reliable backtesting methodologies for time series
Design and evaluate deep neural networks using Keras, PyTorch, and TensorFlow
Work with reinforcement learning for trading strategies in the OpenAI Gym

Who this book is for:

Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading is for data analysts, data scientists, and Python developers, as well as investment analysts and portfolio managers working within the finance and investment industry. If you want to perform efficient algorithmic trading by developing smart investigating strategies using machine learning algorithms, this is the book for you. Some understanding of Python and machine learning techniques is mandatory.

Acerca del autor

Stefan is the founder and CEO of Applied AI. He advises Fortune 500 companies, investment firms, and startups across industries on data & AI strategy, building data science teams, and developing end to end machine learning solutions.

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Derecho al desistimiento

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Informaci�n sobre el derecho de desistimiento

Derecho legal de desistimiento

Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 d�as sin dar ning�n motivo.

El periodo de desistimiento vencer� a los 14 d�as desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesi�n f�sica del �ltimo bien o del �ltimo lote o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electr�nica y env�e una declaraci�n clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a trav�s de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico).

Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que env�e su comunicaci�n 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 env�o (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de env�o que no sea el tipo de env�o est�ndar m�s econ�mico que ofrecemos).

Podemos hacer una deducci�n del reembolso por la p�rdida de valor de cualquier bien suministrado, si la p�rdida es el resultado de una manipulaci�n innecesaria por su parte.

Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a m�s tardar, 14 d�as despu�s de que se nos informe de su decisi�n de rescindir este contrato.

Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utiliz� para la transacci�n inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrir� en ning�n 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.

Deber� devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo m�ximo de 14 d�as a partir del d�a en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercanc�a antes de que venza el periodo de 14 d�as. Tendr� que asumir los gastos directos de devoluci�n de los bienes. Usted solo es responsable de la disminuci�n del valor de los bienes como resultado de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

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El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:

La entrega de peri�dicos, diarios o revistas, con la excepci�n de los contratos de suscripci�n; y
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, acept� que pod�amos empezar a entregarlo y que no podr�a desistir una vez iniciada la entrega.

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