9780367639723 - machine learning for factor investing: python version (chapman and hall/crc financial mathematics series) de coqueret, guillaume; guida, tony (32 resultados)

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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2023
Serie: Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics, Libro 61 de 71. Libro 61 de 71 - Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2023
Serie: Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics, Libro 61 de 71. Libro 61 de 71 - Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2023
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2023
Serie: Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics, Libro 61 de 71. Libro 61 de 71 - Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2023
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2023
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Editorial: Taylor & Francis Group, 2023
Serie: Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics, Libro 61 de 71. Libro 61 de 71 - Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics
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Editorial: Taylor & Francis Group, 2023
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Editorial: Taylor & Francis Ltd, London, 2023
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Paperback. Condición: new. Paperback. Machine learning (ML) is progressively reshaping the fields of quantitative finance and algorithmic trading. ML tools are increasingly adopted by hedge funds and asset managers, notably for alpha signal generation and stocks selection. The technicality of the subject can make it hard for non…-specialists to join the bandwagon, as the jargon and coding requirements may seem out-of-reach. Machine learning for factor investing: Python version bridges this gap. It provides a comprehensive tour of modern ML-based investment strategies that rely on firm characteristics.The book covers a wide array of subjects which range from economic rationales to rigorous portfolio back-testing and encompass both data processing and model interpretability. Common supervised learning algorithms such as tree models and neural networks are explained in the context of style investing and the reader can also dig into more complex techniques like autoencoder asset returns, Bayesian additive trees and causal models.All topics are illustrated with self-contained Python code samples and snippets that are applied to a large public dataset that contains over 90 predictors. The material is available online so that readers can reproduce and enhance the examples at their convenience. If you have even a basic knowledge of quantitative finance, this combination of theoretical concepts and practical illustrations will help you learn quickly and deepen your financial and technical expertise. Machine learning (ML) is progressively reshaping the fields of quantitative finance and algorithmic trading. ML tools are increasingly adopted by hedge funds and asset managers, notably for alpha signal generation and stocks selection. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.

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Editorial: Taylor & Francis Group, 2023
Serie: Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics, Libro 61 de 71. Libro 61 de 71 - Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics
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Editorial: CRC Press, 2023
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Editorial: CRC Press, 2023
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2023
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Editorial: Chapman and Hall/CRC 2023-08-08, 2023
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Editorial: Taylor & Francis Ltd, 2023
Serie: Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics, Libro 61 de 71. Libro 61 de 71 - Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2023
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2023
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Editorial: Taylor & Francis Ltd, 2023
Serie: Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics, Libro 61 de 71. Libro 61 de 71 - Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics
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- Primera edición
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Editorial: Taylor and Francis Ltd, GB, 2023
Serie: Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics, Libro 61 de 71. Libro 61 de 71 - Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics
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- Primera edición
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Paperback. Condición: New. 1st. Machine learning (ML) is progressively reshaping the fields of quantitative finance and algorithmic trading. ML tools are increasingly adopted by hedge funds and asset managers, notably for alpha signal generation and stocks selection. The technicality of the subject can make it hard for non-speci…alists to join the bandwagon, as the jargon and coding requirements may seem out-of-reach. Machine learning for factor investing: Python version bridges this gap. It provides a comprehensive tour of modern ML-based investment strategies that rely on firm characteristics.The book covers a wide array of subjects which range from economic rationales to rigorous portfolio back-testing and encompass both data processing and model interpretability. Common supervised learning algorithms such as tree models and neural networks are explained in the context of style investing and the reader can also dig into more complex techniques like autoencoder asset returns, Bayesian additive trees and causal models.All topics are illustrated with self-contained Python code samples and snippets that are applied to a large public dataset that contains over 90 predictors. The material is available online so that readers can reproduce and enhance the examples at their convenience. If you have even a basic knowledge of quantitative finance, this combination of theoretical concepts and practical illustrations will help you learn quickly and deepen your financial and technical expertise.

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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2023
Serie: Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics, Libro 61 de 71. Libro 61 de 71 - Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics
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Editorial: Taylor & Francis Ltd, 2023
Serie: Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics, Libro 61 de 71. Libro 61 de 71 - Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics
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Librería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de AmericaKennys Bookstore
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Idioma: Inglés
Editorial: T&F/CRC PRESS, 2024
Serie: Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics, Libro 61 de 71. Libro 61 de 71 - Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics
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- Edición internacional
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Idioma: Inglés
Editorial: TAYLOR & FRANCIS NP EXCLUSIVE(CBS), 2023
Serie: Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics, Libro 61 de 71. Libro 61 de 71 - Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics
- Tapa blanda
- Edición internacional
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Editorial: Taylor & Francis Ltd, London, 2023
Serie: Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics, Libro 61 de 71. Libro 61 de 71 - Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics
- Tapa blanda
Librería: AussieBookSeller, Truganina, VIC, AustraliaAussieBookSeller
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Paperback. Condición: new. Paperback. Machine learning (ML) is progressively reshaping the fields of quantitative finance and algorithmic trading. ML tools are increasingly adopted by hedge funds and asset managers, notably for alpha signal generation and stocks selection. The technicality of the subject can make it hard for non…-specialists to join the bandwagon, as the jargon and coding requirements may seem out-of-reach. Machine learning for factor investing: Python version bridges this gap. It provides a comprehensive tour of modern ML-based investment strategies that rely on firm characteristics.The book covers a wide array of subjects which range from economic rationales to rigorous portfolio back-testing and encompass both data processing and model interpretability. Common supervised learning algorithms such as tree models and neural networks are explained in the context of style investing and the reader can also dig into more complex techniques like autoencoder asset returns, Bayesian additive trees and causal models.All topics are illustrated with self-contained Python code samples and snippets that are applied to a large public dataset that contains over 90 predictors. The material is available online so that readers can reproduce and enhance the examples at their convenience. If you have even a basic knowledge of quantitative finance, this combination of theoretical concepts and practical illustrations will help you learn quickly and deepen your financial and technical expertise. Machine learning (ML) is progressively reshaping the fields of quantitative finance and algorithmic trading. ML tools are increasingly adopted by hedge funds and asset managers, notably for alpha signal generation and stocks selection. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.

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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2023
Serie: Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics, Libro 61 de 71. Libro 61 de 71 - Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics
- Tapa blanda
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino UnidoRevaluation Books
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Paperback. Condición: Brand New. 368 pages. 10.00x7.00x0.47 inches. In Stock.

Idioma: Inglés
Editorial: CRC Press, 2023
Serie: Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics, Libro 61 de 71. Libro 61 de 71 - Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics
- Tapa blanda
Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
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Envío por EUR 48,99Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Condición: New. Guillaume Coqueret is associate professor of finance and data science at EMLYON Business School. His recent research revolves around applications of machine learning tools in financial economics. Tony Guida is co-head of Systemati.

Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2023
Serie: Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics, Libro 61 de 71. Libro 61 de 71 - Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics
- Tapa blanda
- Primera edición
Librería: BestAroundDeals, Grand Rapids, MI, Estados Unidos de AmericaBestAroundDeals
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EUR 188,36
Envío por EUR 8,73Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Soft cover. Condición: New. 1st Edition.

Idioma: Inglés
Editorial: Taylor and Francis Ltd, GB, 2023
Serie: Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics, Libro 61 de 71. Libro 61 de 71 - Chapman and Hall/CRC Financial Mathematics
- Tapa blanda
- Primera edición
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino UnidoRarewaves.com UK
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EUR 122,04
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Paperback. Condición: New. 1st. Machine learning (ML) is progressively reshaping the fields of quantitative finance and algorithmic trading. ML tools are increasingly adopted by hedge funds and asset managers, notably for alpha signal generation and stocks selection. The technicality of the subject can make it hard for non-speci…alists to join the bandwagon, as the jargon and coding requirements may seem out-of-reach. Machine learning for factor investing: Python version bridges this gap. It provides a comprehensive tour of modern ML-based investment strategies that rely on firm characteristics.The book covers a wide array of subjects which range from economic rationales to rigorous portfolio back-testing and encompass both data processing and model interpretability. Common supervised learning algorithms such as tree models and neural networks are explained in the context of style investing and the reader can also dig into more complex techniques like autoencoder asset returns, Bayesian additive trees and causal models.All topics are illustrated with self-contained Python code samples and snippets that are applied to a large public dataset that contains over 90 predictors. The material is available online so that readers can reproduce and enhance the examples at their convenience. If you have even a basic knowledge of quantitative finance, this combination of theoretical concepts and practical illustrations will help you learn quickly and deepen your financial and technical expertise.

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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2023
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- Tapa blanda
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Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino UnidoRevaluation Books
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Paperback. Condición: Brand New. 368 pages. 10.00x7.00x0.47 inches. In Stock. This item is printed on demand.

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Editorial: Taylor & Francis Ltd, 2023
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