Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках. Практикум — Книга посвящена практике применения машинного обучения с целью создания мощных алгоритмических стратегий для успешной торговли на финансовых рынках. Изложены базовые принципы работы с данными: оценивание наборов данных, доступ к данным через API на языке Python, доступ к финансовым данным на платформе Quandl и управление ошибками предсказания. Рассмотрены построение и тренировка алгоритмических моделей с помощью Python-библиотек pandas, Seaborn, StatsModels и sklearn и построение, оценка и интерпретация моделей AR(p), MA(q) и ARIMA(p, d, q) с использованием библиотеки StatsModels. Описано применение библиотеки PyMC3 для байесового машинного обучения, библиотек NLTK, sklearn (Scikit-learn) и spaCy для назначения отметок финансовым новостям и классифицирования документов, библиотеки Keras для создания, настройки и оценки нейронных сетей прямого распространения, рекуррентных и сверточных сетей. Показано, как применять трансферное обучение к данным спутниковых снимков для предсказания экономической активности и как эффективно использовать подкрепляемое обучение для достижения оптимальных результатов торговли. Для финансовых аналитиков и программистов на языке Python. Название: Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках. Практикум Автор: Стефан Янсен Издательство: БXВ Год: 2020 Страниц: 559 Формат: PDF Размер: 12,39 МБ Качество: отличное Язык: русский Скачать Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках. Практикум Скачать с katfile.com Скачать с oxy.st Скачать с turb.cc