Apprendimento automatico e scienze dei dati per i mercati finanziari: Una guida alle pratiche contemporanee

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Titolo originale:

Machine Learning and Data Sciences for Financial Markets: A Guide to Contemporary Practices

Contenuto del libro:

Sfruttando gli sforzi di ricerca di oltre sessanta esperti del settore, questo libro passa in rassegna le pratiche all'avanguardia dell'apprendimento automatico per i mercati finanziari.

Invece di considerare l'apprendimento automatico come un nuovo campo, gli autori esplorano la connessione tra le conoscenze sviluppate dalla finanza quantitativa negli ultimi quarant'anni e le tecniche generate dall'attuale rivoluzione guidata dalle scienze dei dati e dall'intelligenza artificiale. Il testo è strutturato su tre aree principali: Interazioni con gli investitori e i proprietari di asset", che riguarda i robo-advisor e la formazione dei prezzi, "Intermediazione del rischio", che discute la copertura dei derivati, la costruzione del portafoglio e l'apprendimento automatico per l'ottimizzazione dinamica, e "Connessioni con l'economia reale", che esplora il nowcasting, i dati alternativi e l'etica degli algoritmi.

Accessibile a un vasto pubblico, questa preziosa risorsa consentirà ai professionisti di includere le tecniche di apprendimento automatico nelle loro pratiche quantitative quotidiane, mentre gli studenti potranno sviluppare l'intuizione e apprezzare gli strumenti tecnici e le motivazioni dell'apprendimento.