Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2018
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
Vendedor de AbeBooks desde el 9 de julio de 2020
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. With the help of this book, you ll build smart algorithmic models using machine learning algorithms covering tasks such as time series forecasting, backtesting, trade predictions, and more using easy-to-follow examples. By the end, you ll be able to adopt a.
N° de ref. del artículo 289693489
- Título
- Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading
- Autor
- Jansen, Stefan
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2018
- Estado
- New
- Encuadernación
- Kartoniert / Broschiert
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 178934641X
- ISBN 13
- 9781789346411
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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Para más información, consulte: www.haendlerbund.de/faircommerce.
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.
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Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
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