Bewertung:
Das Buch hat gemischte Kritiken erhalten. Einige Leser loben den praktischen Ansatz und die Gliederung, während andere die Tiefe, die visuelle Qualität und den Preis kritisieren. Es wird als nützlich für Anfänger angesehen, aber möglicherweise enttäuschend für diejenigen, die eine tiefer gehende Erkundung der KI im Finanzwesen erwarten.
Vorteile:Praktisch mit Python-Beispielen, gut strukturiert und geschrieben, gute Qualität für Anfänger, deckt mehrere KI-Modelle ab.
Nachteile:Mangelnde Tiefe der Themen, schlechte visuelle Qualität und Abbildungen, hoher Preis im Vergleich zur Papierversion, einige Probleme mit der inhaltlichen Genauigkeit und den Erklärungen, nicht geeignet für diejenigen, die mit Finanzen nicht vertraut sind.
(basierend auf 8 Leserbewertungen)
Artificial Intelligence in Finance: A Python-Based Guide
Die breite Einführung von KI und maschinellem Lernen revolutioniert heute viele Branchen. Sobald diese Technologien mit der programmatischen Verfügbarkeit von historischen und Echtzeit-Finanzdaten kombiniert werden, wird sich auch die Finanzbranche grundlegend verändern. In diesem praktischen Buch erfahren Sie, wie Sie KI und maschinelles Lernen nutzen können, um statistische Ineffizienzen auf den Finanzmärkten zu entdecken und durch algorithmischen Handel auszunutzen.
Der Autor Yves Hilpisch zeigt Praktikern, Studenten und Akademikern aus den Bereichen Finanzen und Datenwissenschaft praktische Wege auf, wie maschinelles Lernen und Deep-Learning-Algorithmen im Finanzbereich eingesetzt werden können. Dank zahlreicher in sich geschlossener Python-Beispiele können Sie alle im Buch vorgestellten Ergebnisse und Zahlen nachvollziehen.
In fünf Teilen hilft Ihnen dieses Handbuch:
⬤ Lernen Sie zentrale Begriffe und Algorithmen der KI kennen, einschließlich der jüngsten Durchbrüche auf dem Weg zu künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI) und Superintelligenz (SI)
⬤ Verstehen Sie, warum datengesteuerte Finanzen, KI und maschinelles Lernen einen nachhaltigen Einfluss auf die Finanztheorie und -praxis haben werden.
⬤ Neuronale Netze und Reinforcement Learning anwenden, um statistische Ineffizienzen auf den Finanzmärkten zu entdecken.
⬤ Identifizierung und Ausnutzung wirtschaftlicher Ineffizienzen durch Backtesting und algorithmischen Handel - die automatische Ausführung von Handelsstrategien.
⬤ Verstehen Sie, wie KI die Wettbewerbsdynamik in der Finanzbranche beeinflussen wird und was die mögliche Entstehung einer finanziellen Singularität bewirken könnte.
| ISBN: | 9781492055433 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
| Seitenzahl: | 474 |
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