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『簡體書』金融中的机器学习:理论与实践

書城自編碼: 4164778
分類: 簡體書→大陸圖書→經濟经济通俗读物
作者: 马修·F.狄克逊 伊戈尔·霍尔珀林 保罗·比罗肯
國際書號(ISBN): 9787300326436
出版社: 中国人民大学出版社
出版日期: 2026-01-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 653

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內容簡介:
本书分为三个部分,每部分都涵盖理论和应用。第一部分从贝叶斯和频数论的角度提出了横截面数据的监督学习。该部分强调神经网络,包括深度学习以及高斯过程,并提供投资管理和衍生模型的示例。第二部分介绍了时间序列数据的监督学习,时间序列数据可以说是金融中最常用的数据类型,并举例说明了交易、随机波动性和固定收益建模。第三部分介绍了强化学习及其在交易、投资和财富管理中的应用。本文提供了Python代码示例,以帮助读者理解方法和应用程序。
關於作者:
马修·狄克逊(Matthew Dixon)博士,金融风险管理师(FRM),是伊利诺伊理工学院应用数学助理教授。他已经发表了20多篇关于机器学习和定量金融方面的文章,并被《彭博市场》和英国《金融时报》援引为金融科技领域的人工智能专家。 伊戈尔·哈珀林(Igor Halperin)博士是纽约大学金融工程教授,也是美国富达投资集团(富达基金)(Fidelity Investments)的人工智能研究员。伊戈尔在机器学习、定量金融和理论物理方面发表了50多篇文章。 保罗·比洛克(Paul Bilokon)博士是Thalesian有限公司的首席执行官和创始人。保罗在数理逻辑、随机过滤理论方面贡献突出,他是英国计算机学会、工程学会和欧洲复杂系统学会的成员。

 

 

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