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Machine Learning and Data Sciences for Financial Markets: A Guide to Contemporary Practices
Dieses Buch stützt sich auf die Forschungsarbeit von mehr als sechzig Experten auf diesem Gebiet und gibt einen Überblick über die neuesten Praktiken des maschinellen Lernens für Finanzmärkte.
Die Autoren betrachten das maschinelle Lernen nicht als neues Gebiet, sondern untersuchen die Verbindung zwischen dem Wissen, das in den letzten vierzig Jahren in der quantitativen Finanzwirtschaft entwickelt wurde, und den Techniken, die durch die aktuelle Revolution der Datenwissenschaften und der künstlichen Intelligenz entstanden sind. Der Text ist in drei Hauptbereiche gegliedert: Interaktionen mit Anlegern und Vermögenseigentümern", in dem Robo-Advisors und Preisbildung behandelt werden, "Risikovermittlung", in dem Derivat-Hedging, Portfoliokonstruktion und maschinelles Lernen für dynamische Optimierung erörtert werden, und "Verbindungen zur Realwirtschaft", in dem Nowcasting, alternative Daten und die Ethik von Algorithmen untersucht werden.
Diese unschätzbare Ressource, die einem breiten Publikum zugänglich ist, wird es Praktikern ermöglichen, Techniken des maschinellen Lernens in ihre täglichen quantitativen Praktiken einzubeziehen, während Studenten Intuition entwickeln und die technischen Werkzeuge und die Motivation für die Thematik zu schätzen lernen.
| ISBN: | 9781316516195 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2023 |
| Seitenzahl: | 741 |
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