9781108792899 - machine learning for asset managers (elements in quantitative finance) de lópez de prado, marcos m (28 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press, 2020
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Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press, 2020
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Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press, 2020
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Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press, 2020
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Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press, GB, 2020
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Paperback. Condición: New. Successful investment strategies are specific implementations of general theories. An investment strategy that lacks a theoretical justification is likely to be false. Hence, an asset manager should concentrate her efforts on developing a theory rather than on backtesting potential trading rules. The p…urpose of this Element is to introduce machine learning (ML) tools that can help asset managers discover economic and financial theories. ML is not a black box, and it does not necessarily overfit. ML tools complement rather than replace the classical statistical methods. Some of ML's strengths include (1) a focus on out-of-sample predictability over variance adjudication; (2) the use of computational methods to avoid relying on (potentially unrealistic) assumptions; (3) the ability to "learn" complex specifications, including nonlinear, hierarchical, and noncontinuous interaction effects in a high-dimensional space; and (4) the ability to disentangle the variable search from the specification search, robust to multicollinearity and other substitution effects.
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Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press, GB, 2020
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Paperback. Condición: New. Successful investment strategies are specific implementations of general theories. An investment strategy that lacks a theoretical justification is likely to be false. Hence, an asset manager should concentrate her efforts on developing a theory rather than on backtesting potential trading rules. The p…urpose of this Element is to introduce machine learning (ML) tools that can help asset managers discover economic and financial theories. ML is not a black box, and it does not necessarily overfit. ML tools complement rather than replace the classical statistical methods. Some of ML's strengths include (1) a focus on out-of-sample predictability over variance adjudication; (2) the use of computational methods to avoid relying on (potentially unrealistic) assumptions; (3) the ability to "learn" complex specifications, including nonlinear, hierarchical, and noncontinuous interaction effects in a high-dimensional space; and (4) the ability to disentangle the variable search from the specification search, robust to multicollinearity and other substitution effects.
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Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press, Cambridge, 2020
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Paperback. Condición: new. Paperback. Successful investment strategies are specific implementations of general theories. An investment strategy that lacks a theoretical justification is likely to be false. Hence, an asset manager should concentrate her efforts on developing a theory rather than on backtesting potential trading r…ules. The purpose of this Element is to introduce machine learning (ML) tools that can help asset managers discover economic and financial theories. ML is not a black box, and it does not necessarily overfit. ML tools complement rather than replace the classical statistical methods. Some of ML's strengths include (1) a focus on out-of-sample predictability over variance adjudication; (2) the use of computational methods to avoid relying on (potentially unrealistic) assumptions; (3) the ability to learn complex specifications, including nonlinear, hierarchical, and noncontinuous interaction effects in a high-dimensional space; and (4) the ability to disentangle the variable search from the specification search, robust to multicollinearity and other substitution effects. The purpose of this Element is to introduce machine learning (ML) tools that can help asset managers discover economic and financial theories. ML is not a black box, and it does not necessarily overfit. ML tools complement rather than replace the classical statistical methods. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press 4/30/2020, 2020
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Paperback or Softback. Condición: New. Machine Learning for Asset Managers. Book.
Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press, 2020
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Librería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, IrlandaKennys Bookshop and Art Galleries Ltd.
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Condición: New. 2020. Paperback. . . . . .
Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press, 2020
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paperback. Condición: New.
Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press, 2020
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Condición: New. In.
Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press, 2020
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Librería: medimops, Berlin, Alemaniamedimops
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Condición: as new. Wie neu/Like new.
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Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press, 2020
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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Condición: As New. Unread book in perfect condition.
Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press, 2020
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Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
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Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press, 2020
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Editorial: Cambridge University Press CUP, 2020
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Editorial: Cambridge University Press, 2020
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Condición: New. 2020. Paperback. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Editorial: Cambridge Univ Pr, 2020
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Paperback. Condición: Brand New. 75 pages. 9.00x6.00x0.25 inches. In Stock.
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Editorial: Cambridge University Pr., 2020
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Condición: New. The purpose of this Element is to introduce machine learning (ML) tools that can help asset managers discover economic and financial theories. ML is not a black box, and it does not necessarily overfit. ML tools complement rather than replace the classical .
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Editorial: Cambridge University Press, GB, 2020
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Librería: Rarewaves USA United, OSWEGO, IL, Estados Unidos de AmericaRarewaves USA United
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Paperback. Condición: New. Successful investment strategies are specific implementations of general theories. An investment strategy that lacks a theoretical justification is likely to be false. Hence, an asset manager should concentrate her efforts on developing a theory rather than on backtesting potential trading rules. The p…urpose of this Element is to introduce machine learning (ML) tools that can help asset managers discover economic and financial theories. ML is not a black box, and it does not necessarily overfit. ML tools complement rather than replace the classical statistical methods. Some of ML's strengths include (1) a focus on out-of-sample predictability over variance adjudication; (2) the use of computational methods to avoid relying on (potentially unrealistic) assumptions; (3) the ability to "learn" complex specifications, including nonlinear, hierarchical, and noncontinuous interaction effects in a high-dimensional space; and (4) the ability to disentangle the variable search from the specification search, robust to multicollinearity and other substitution effects.
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Editorial: Cambridge University Press, Cambridge, 2020
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Paperback. Condición: new. Paperback. Successful investment strategies are specific implementations of general theories. An investment strategy that lacks a theoretical justification is likely to be false. Hence, an asset manager should concentrate her efforts on developing a theory rather than on backtesting potential trading r…ules. The purpose of this Element is to introduce machine learning (ML) tools that can help asset managers discover economic and financial theories. ML is not a black box, and it does not necessarily overfit. ML tools complement rather than replace the classical statistical methods. Some of ML's strengths include (1) a focus on out-of-sample predictability over variance adjudication; (2) the use of computational methods to avoid relying on (potentially unrealistic) assumptions; (3) the ability to learn complex specifications, including nonlinear, hierarchical, and noncontinuous interaction effects in a high-dimensional space; and (4) the ability to disentangle the variable search from the specification search, robust to multicollinearity and other substitution effects. The purpose of this Element is to introduce machine learning (ML) tools that can help asset managers discover economic and financial theories. ML is not a black box, and it does not necessarily overfit. ML tools complement rather than replace the classical statistical methods. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
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Editorial: Cambridge University Pr. Apr 2020, 2020
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Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
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Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware - Successful investment strategies are specific implementations of general theories. An investment strategy that lacks a theoretical justification is likely to be false. Hence, an asset manager should concentrate her efforts on developing a theory rather than on backtesting potential trading…rules. The purpose of this Element is to introduce machine learning (ML) tools that can help asset managers discover economic and financial theories. ML is not a black box, and it does not necessarily overfit. ML tools complement rather than replace the classical statistical methods. Some of ML's strengths include (1) a focus on out-of-sample predictability over variance adjudication; (2) the use of computational methods to avoid relying on (potentially unrealistic) assumptions; (3) the ability to 'learn' complex specifications, including nonlinear, hierarchical, and noncontinuous interaction effects in a high-dimensional space; and (4) the ability to disentangle the variable search from the specification search, robust to multicollinearity and other substitution effects.
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Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Pr., 2020
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Librería: preigu, Osnabrück, Alemaniapreigu
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EUR 24,05
Envío por EUR 70,00Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Taschenbuch. Condición: Neu. Machine Learning for Asset Managers | Marcos M. López de Prado | Taschenbuch | Kartoniert / Broschiert | Englisch | 2020 | Cambridge University Pr. | EAN 9781108792899 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
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Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press, GB, 2020
- Tapa blanda
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino UnidoRarewaves.com UK
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EUR 25,66
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Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge Univ Pr, 2020
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Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino UnidoRevaluation Books
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EUR 21,59
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Paperback. Condición: Brand New. 75 pages. 9.00x6.00x0.25 inches. In Stock. This item is printed on demand.
Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press, 2020
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Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino UnidoMajestic Books
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EUR 37,79
Envío por EUR 7,58Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Condición: New. Print on Demand.
Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press, 2020
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Librería: Biblios, frankfurt am main, HESSE, AlemaniaBiblios
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EUR 38,41
Envío por EUR 9,95Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Condición: New. PRINT ON DEMAND.
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Idioma: Inglés
Editorial: Cambridge University Press, Cambridge, 2020
- Tapa blanda
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Librería: CitiRetail, Stevenage, Reino UnidoCitiRetail
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