Machine Learning for Algorithmic Trading (2020) - Stefan Jansen
Стремительный рост цифровых данных повысил спрос на опыт в торговых стратегиях, использующих машинное обучение. Это исправленное и расширенное издание учит создавать и оценивать сложные модели обучения с учителем, без учителя и обучения с подкреплением.
Книга знакомит с комплексным машинным обучением для торгового процесса, от разработки идеи до оптимизации моделей, реализации стратегии и тестирования на исторических данных. Автор иллюстрирует стратегии на примерах, начиная от линейных моделей и ансамблей деревьев до методов глубокого обучения из передовых исследований.
Чему вы научитесь:
✔️Использовать рыночные, фундаментальные и альтернативные текстовые и графические данные;
✔️Оценивать альфа-факторы, используя статистику, альфа-линзы и значения SHAP;
✔️Тестировать и оценивать торговые стратегии на основе машинного обучения с помощью Zipline и Backtrader;
✔️Оптимизировать анализ рисков портфеля и производительности с помощью pandas, NumPy и pyfolio;
✔️Создадите стратегию парной торговли, основанную на коинтеграции для американских акций и ETF.
Достоинства:
➕Актуальность материала;
➕Глубокое погружение в тему.
Скачать книгу...
Стремительный рост цифровых данных повысил спрос на опыт в торговых стратегиях, использующих машинное обучение. Это исправленное и расширенное издание учит создавать и оценивать сложные модели обучения с учителем, без учителя и обучения с подкреплением.
Книга знакомит с комплексным машинным обучением для торгового процесса, от разработки идеи до оптимизации моделей, реализации стратегии и тестирования на исторических данных. Автор иллюстрирует стратегии на примерах, начиная от линейных моделей и ансамблей деревьев до методов глубокого обучения из передовых исследований.
Чему вы научитесь:
✔️Использовать рыночные, фундаментальные и альтернативные текстовые и графические данные;
✔️Оценивать альфа-факторы, используя статистику, альфа-линзы и значения SHAP;
✔️Тестировать и оценивать торговые стратегии на основе машинного обучения с помощью Zipline и Backtrader;
✔️Оптимизировать анализ рисков портфеля и производительности с помощью pandas, NumPy и pyfolio;
✔️Создадите стратегию парной торговли, основанную на коинтеграции для американских акций и ETF.
Достоинства:
➕Актуальность материала;
➕Глубокое погружение в тему.
Скачать книгу...