Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading : Design and implement investment strategies based on smart algorithms that learn from data using Python
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing Dez 2018, 2018
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - 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 artículo 9781789346411
- Título
- Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading : Design and implement investment strategies based on smart algorithms that learn from data using Python
- Autor
- Stefan Jansen
- Editorial
- Packt Publishing Dez 2018
- Año de publicación
- 2018
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 178934641X
- ISBN 13
- 9781789346411
- Peso del artículo
- 1255 gramos
- Dimensiones
- 235x191x37 mm
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.
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§ 3 Derecho de retención, retención de la titularidad
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(2) Los bienes siguen siendo de nuestra propiedad hasta el pago total del precio de compra.
§ 4 Garantía
(1)Los derechos legales de garantía existen.
(2)En el caso de bienes usados, el período de garantía es de un año a partir de la entrega del artículo, desviándose de la regulación legal. La reducción del plazo no se aplica:
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- en la medida en que hayamos ocultado fraudulentamente el defecto o hayamos asumido una garantía de la calidad del artículo.
(3) Como consumidor, se le solicita que verifique el artículo inmediatamente después de la entrega para verificar su integridad, defectos obvios y daños en el transporte y que nos informe a nosotros y al agente de carga de cualquier queja lo antes posible. Si no cumple con esto, esto no tendrá ningún efecto en sus reclamos de garantía legales.
§ 5 Elección de la ley, lugar de cumplimiento, lugar de jurisdicción
(1)Se aplicará la legislación alemana. En el caso de los consumidores, esta elección de la ley aplicable solo se aplicará en la medida en que no se retire la protección otorgada por las disposiciones imperativas de la ley del Estado de residencia habitual del consumidor (principio de favorabilidad).
(2)El lugar de prestación de todos los servicios derivados de las relaciones comerciales existentes con nosotros, así como el lugar de jurisdicción, es nuestro domicilio social, en la medida en que usted no sea un consumidor, sino un comerciante, una entidad legal de derecho público o un fondo especial de derecho público. Lo mismo se aplica si no tiene un lugar general de jurisdicción en Alemania o la UE o si el domicilio o la residencia habitual no se conoce en el momento en que se presenta la acción. El derecho a apelar ante el tribunal en otro lugar legal de jurisdicción no se ve afectado por esto.
(3)Las disposiciones de la Convención de las Naciones Unidas sobre los Contratos de Compraventa Internacional de Mercaderías no se aplicarán expresamente.
II. Información del cliente
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Alemania
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La Comisión Europea proporciona una plataforma para la resolución extrajudicial de litigios en línea (plataforma ODR), a la que se puede acceder en https://ec.europa.eu/odr.
- Información sobre la celebración del contrato
Los pasos técnicos para la conclusión del contrato, la conclusión del contrato en sí y las opciones de corrección se llevan a cabo de acuerdo con las disposiciones "Conclusión del contrato" de nuestros Términos y Condiciones Generales (Parte I.).
- Idioma del contrato, almacenamiento de texto del contrato
3.1. El idioma del contrato es el alemán.
3.2. El texto completo del contrato no será almacenado por nosotros. Antes de enviar el pedido, los datos del contrato se pueden imprimir o guardar electrónicamente a través de la función de impresión del navegador. Después de recibir el pedido por nuestra parte, los datos del pedido, la información legalmente prescrita para los contratos a distancia y los Términos y Condiciones Generales se le enviarán nuevamente por correo electrónico.
- Características esenciales de los bienes o servicios
Las características esenciales de los bienes y/o servicios se pueden encontrar en la oferta respectiva.
- Precios y condiciones de pago
5.1. Los precios indicados en las respectivas ofertas, así como los gastos de envío, representan los precios totales. Incluyen todos los componentes del precio, incluidos todos los impuestos aplicables.
5.2. Los gastos de envío incurridos no están incluidos en el precio de compra. Se pueden llamar a través de un botón designado correspondientemente en nuestro sitio web o en la oferta respectiva, se muestran por separado en el curso del proceso de pedido y deben ser asumidos por usted además, a menos que se haya prometido el envío gratuito.
5.3. Si la entrega se realiza a países fuera de la Unión Europea, podemos incurrir en costes adicionales de los que no somos responsables, como derechos de aduana, impuestos o tasas de transferencia de dinero (tasas de transferencia o tipo de cambio de las entidades de crédito), que correrán a cargo de usted. Cualquier costo incurrido por la transferencia de dinero también será asumido por usted en los casos en que la entrega se realice a un estado miembro de la UE, pero el pago se inició fuera de la Unión Europea.
5.5. A menos que se indique lo contrario para los métodos de pago individuales, las reclamaciones de pago del contrato celebrado deben pagarse inmediatamente.
- Condiciones de entrega
6.1. Los términos de entrega, la fecha de entrega y, si corresponde, las restricciones de entrega existentes se pueden encontrar en un botón designado correspondientemente en nuestro sitio web o en la oferta respectiva.
6.2 En la medida en que no se especifique ningún otro plazo en la oferta respectiva o en el botón designado correspondientemente, la entrega de los bienes tendrá lugar dentro de los 3-5 días posteriores a la conclusión del contrato (en el caso del pago anticipado acordado, sin embargo, solo después del momento de su instrucción de pago).
tener empresas de transporte encargadas o cualquier otra persona designada para llevar a cabo el envío.
- Responsabilidad legal por defectos
La responsabilidad por defectos se rige por la disposición "Garantía" en nuestros Términos y Condiciones Generales (Parte I).
última actualización: 07/12/2017
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:
- La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; 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, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
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última actualización: 25/04/2018