Bewertung:
Das Buch hat gemischte Kritiken erhalten. Einige Leser finden es verwirrend, langweilig und wenig tiefgründig, während andere die Einblicke in die Finanzwelt und das maschinelle Lernen im Handel schätzen.
Vorteile:Es bietet nützliche Informationen über Anwendungen des maschinellen Lernens im Finanzbereich, Handelsstrategien und Risikomanagement. Es ist aufschlussreich für diejenigen, die etwas über den Aktienmarkt und die Unterscheidung zwischen Aktiva und Passiva lernen wollen.
Nachteile:Viele Leser finden es verwirrend, langweilig und übermäßig kompliziert. Es wird bemängelt, dass das Buch zu kurz sei und nicht genügend Informationen enthalte. Außerdem gibt es einen Schreibfehler im Titel.
(basierend auf 4 Leserbewertungen)
Machine Learning in Finance: Use Machine Learning Techniques for Day Trading and Value Trading in the Stock Market
Sind Sie ein Enthusiast des maschinellen Lernens und suchen nach einer praktischen Anwendung für den Alltag? Oder versuchen Sie einfach, Software für maschinelles Lernen in Ihre Handelsentscheidungen einzubeziehen?
Dieses Buch ist Ihre Antwort.
Während maschinelles Lernen und Finanzen im Allgemeinen als getrennte Bereiche betrachtet wurden, befasst sich dieses Buch mit verschiedenen Anwendungen des maschinellen Lernens in der Finanzwelt. Ob es darum geht, den besten Zeitpunkt für den Kauf einer Aktie in einem Day-Trading-Szenario vorherzusagen oder den langfristigen Wert einer Aktie zu bestimmen - Finanzkennzahlen und gesunder Menschenverstand wurden schon immer als zuverlässige Indikatoren verwendet.
Aber wie sieht es im Vergleich dazu mit fortgeschrittenen Algorithmen des maschinellen Lernens wie Clustering und Regression aus? Wann wäre der beste Zeitpunkt, diese einzusetzen?
Während maschinelles Lernen und Finanzwesen im Allgemeinen als getrennte Bereiche betrachtet wurden, befasst sich dieses Buch mit verschiedenen Anwendungen des maschinellen Lernens in der Finanzwelt. Ob es darum geht, den besten Zeitpunkt für den Kauf einer Aktie in einem Day-Trading-Szenario vorherzusagen oder den langfristigen Wert einer Aktie zu bestimmen - Finanzkennzahlen und gesunder Menschenverstand wurden schon immer als zuverlässige Indikatoren verwendet.
Aber wie sieht es im Vergleich dazu mit fortgeschrittenen Algorithmen des maschinellen Lernens wie Clustering und Regression aus? Wann wäre der beste Zeitpunkt, diese einzusetzen?
Was in diesem Buch enthalten ist:
⬤ Was ist Financial Machine Learning.
⬤ Entwicklung einer Handelsstrategie für Aktien.
⬤ Maschinelles Lernen zur Bestimmung des aktuellen Werts von Aktien.
⬤ Optimaler Zeitpunkt zum Kauf von Aktien.
⬤ Maschinenlernender Algorithmus zur Vorhersage des Verkaufszeitpunkts einer Aktie.
⬤ Bestimmen des Wertes einer Penny-Aktie.
⬤ Handelsautomatisierungssoftware.
⬤ Schlussfolgerung.
| ISBN: | 9781922300058 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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