Vor Memmo waren meine Notizen überall in PDFs verstreut. Jetzt sammelt ein Arbeitsbereich alles an einem Ort – ich sehe genau, was noch zu lernen ist.
This book introduces machine learning methods in finance. It presents a unified treatment of machine learning and various statistical and computational disciplines in quantitative finance, such as financial econometrics and discrete time stochastic control, with an emphasis on how theory and hypothesis tests inform the choice of algorithm for financial data modeling and decision making. With the trend towards increasing computational resources and larger datasets, machine learning has grown into an important skillset for the finance industry. This book is written for advanced graduate students and academics in financial econometrics, mathematical finance and applied statistics, in addition to quants and data scientists in the field of quantitative finance.
Machine Learning in Finance: From Theory to Practice is divided into three parts, each part covering theory and applications. The first presents supervised learning for cross-sectional data from both a Bayesianand frequentist perspective. The more advanced material places a firm emphasis on neural networks, including deep learning, as well as Gaussian processes, with examples in investment management and derivative modeling. The second part presents supervised learning for time series data, arguably the most common data type used in finance with examples in trading, stochastic volatility and fixed income modeling. Finally, the third part presents reinforcement learning and its applications in trading, investment and wealth management. Python code examples are provided to support the readers' understanding of the methodologies and applications. The book also includes more than 80 mathematical and programming exercises, with worked solutions available to instructors. As a bridge to research in this emergent field, the final chapter presents the frontiers of machine learning in finance from a researcher's perspective, highlighting how many well-known concepts in statistical physics are likelyto emerge as important methodologies for machine learning in finance.
Vor Memmo waren meine Notizen überall in PDFs verstreut. Jetzt sammelt ein Arbeitsbereich alles an einem Ort – ich sehe genau, was noch zu lernen ist.
Memmos Zusammenfassungen sind Gold wert vor Prüfungen. Ich muss nicht zwei Wochen vorher 800 Seiten neu lesen – nur die wichtigsten Teile.
Der KI-Chat hat mich schon mehr als einmal am Abend vor einer Prüfung gerettet. Ich frage einfach so lange, bis ich es kapiere – ohne auf eine Antwort in einer Lerngruppe warten zu müssen.
Die Quizzes treffen genau das, was ich wissen muss. Memmo merkt sich, wo ich Schwierigkeiten habe – so übe ich nur das, was sich lohnt.
Lernkarten mit Spaced Repetition sind Magie. Memmo weiß, wann ich etwas vergessen könnte und zeigt es mir wieder.
Die KI-Podcasts sind mein Favorit. Ich höre sie auf dem Weg zur Uni und bekomme eine Wiederholung, ohne am Computer sitzen zu müssen.
Handbok i kvalitativa metoder
281 kr
Hållbar utveckling: en introduktion för ingenjörer och andra problemlösare
334 kr
Brymans Samhällsvetenskapliga metoder
390 kr
Projektledning
491 kr
Den orättvisa hälsan: om socioekonomiska skillnader i hälsa och livslängd
326 kr
Organizational Leadership
429 kr
Vetenskapsteori för nybörjare
196 kr
På väg mot läraryrket
172 kr
Det sociala livet i skolan: Socialpsykologiska perspektiv
253 kr
Betygsättningens didaktik
151 kr
Personality
402 kr
Studying Leadership
404 kr
Managing Innovation
477 kr
Introduktion till samhällsvetenskaplig metod
347 kr
The Psychology of Sex and Gender
698 kr
Evidens och kunskap för socialt arbete
207 kr
Introduction to Leadership
605 kr