机器学习和数据科学金融蓝图/Machine Learning and Data Science Blueprints for Finance,施普林格国际出版社,2020年4月出版。

在接下来的几十年中,机器学习和数据科学将改变金融业。通过这本实用书籍,分析师、交易员、研究人员和开发人员将学习到如何构建对该行业至关重要的机器学习算法。你可以在有监督、无监督和强化学习以及自然语言处理(NLP)中研究ML概念和20多个案例研究。本书非常适合对冲基金、投资和零售银行以及金融科技公司的专业人士使用,它还深入研究了投资组合管理,算法交易,衍生产品定价,欺诈检测,资产价格预测,情绪分析以及机器人顾问和聊天机器人开发。您将探索从业人员面临的现实问题,并学习由代码和示例支持的科学合理的解决方案。

  • 用于交易策略、衍生品定价和投资组合管理的监督学习回归模型
  • 用于信用违约风险预测、欺诈检测和交易策略的监督学习分类模型
  • 用于投资组合管理、交易策略、收益率曲线施工的降维技术
  • 在交易策略与案例研究和投资组合管理的寻找相似对象的算法和聚类技术
  • 强化学习模型和技术用于建立交易策略,衍生品对冲,和投资组合管理
  • 使用Python库(如NLTK和scikit-learn)将文本转换为有意义的表示的NLP技术

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