Zanim poznałem Memmo, moje notatki były rozrzucone po PDF-ach. Teraz obszar roboczy zbiera wszystko w jednym miejscu — widzę dokładnie, co jeszcze muszę powtórzyć.
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.
Zanim poznałem Memmo, moje notatki były rozrzucone po PDF-ach. Teraz obszar roboczy zbiera wszystko w jednym miejscu — widzę dokładnie, co jeszcze muszę powtórzyć.
Podsumowania Memmo to złoto przed egzaminami. Nie muszę czytać 800 stron dwa tygodnie wcześniej — tylko to, co najważniejsze.
Czat AI uratował mnie niejeden raz w noc przed egzaminem. Pytam, dopóki nie zrozumiem — i nie muszę czekać na odpowiedź od grupy studyjnej.
Quizy trafiają w punkt, jeśli chodzi o to, co muszę wiedzieć. Memmo śledzi, na czym się zacinam — więc ćwiczę tylko to, co naprawdę się liczy.
Fiszki z powtórkami rozłożonymi w czasie to magia. Memmo wie, kiedy mam coś zapomnieć i przypomina mi o tym.
Podcasty AI to mój faworyt. Słucham w drodze do szkoły i powtarzam materiał, nie siedząc przed komputerem.
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