With the help of this book, you ll build smart algorithmic models using machine learning algorithms covering tasks such as time series forecasting, backtesting, trade predictions, and more using easy-to-follow examples. By the end, you ll be able to adopt a. Bestandsnummer des Verk�ufers 289693489

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Bibliografische Details

Titel: Hands-On Machine Learning for Algorithmic ...

Verlag: Packt Publishing

Erscheinungsdatum: 2018

Einband: Softcover

Zustand: New

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe:

Explore effective trading strategies in real-world markets using NumPy, spaCy, pandas, scikit-learn, and Keras

Key Features:

Implement machine learning algorithms to build, train, and validate algorithmic models
Create your own algorithmic design process to apply probabilistic machine learning approaches to trading decisions
Develop neural networks for algorithmic trading to perform time series forecasting and smart analytics

Book Description:

The explosive growth of digital data has boosted the demand for expertise in trading strategies that use machine learning (ML). This book enables you to use a broad range of supervised and unsupervised algorithms to extract signals from a wide variety of data sources and create powerful investment strategies.

This book shows how to access market, fundamental, and alternative data via API or web scraping and offers a framework to evaluate alternative data. You'll practice the ML workﬂow from model design, loss metric definition, and parameter tuning to performance evaluation in a time series context. You will understand ML algorithms such as Bayesian and ensemble methods and manifold learning, and will know how to train and tune these models using pandas, statsmodels, sklearn, PyMC3, xgboost, lightgbm, and catboost. This book also teaches you how to extract features from text data using spaCy, classify news and assign sentiment scores, and to use gensim to model topics and learn word embeddings from financial reports. You will also build and evaluate neural networks, including RNNs and CNNs, using Keras and PyTorch to exploit unstructured data for sophisticated strategies.

Finally, you will apply transfer learning to satellite images to predict economic activity and use reinforcement learning to build agents that learn to trade in the OpenAI Gym.

What You Will Learn:

Implement machine learning techniques to solve investment and trading problems
Leverage market, fundamental, and alternative data to research alpha factors
Design and fine-tune supervised, unsupervised, and reinforcement learning models
Optimize portfolio risk and performance using pandas, NumPy, and scikit-learn
Integrate machine learning models into a live trading strategy on Quantopian
Evaluate strategies using reliable backtesting methodologies for time series
Design and evaluate deep neural networks using Keras, PyTorch, and TensorFlow
Work with reinforcement learning for trading strategies in the OpenAI Gym

Who this book is for:

Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading is for data analysts, data scientists, and Python developers, as well as investment analysts and portfolio managers working within the finance and investment industry. If you want to perform efficient algorithmic trading by developing smart investigating strategies using machine learning algorithms, this is the book for you. Some understanding of Python and machine learning techniques is mandatory.

�ber die Autorin bzw. den Autor:

Stefan is the founder and CEO of Applied AI. He advises Fortune 500 companies, investment firms, and startups across industries on data & AI strategy, building data science teams, and developing end-to-end machine learning solutions for a broad range of business problems. Before his current venture, he was a partner and managing director at an international investment firm, where he built the predictive analytics and investment research practice. He was also a senior executive at a global fintech company with operations in 15 markets, advised Central Banks in emerging markets, and consulted for the World Bank. He holds Master's degrees in Computer Science from Georgia Tech and in Economics from Harvard and Free University Berlin, and a CFA Charter. He has worked in six languages across Europe, Asia, and the Americas and taught data science at Datacamp and General Assembly.

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Moluna GmbH
Engberdingdamm 27, Greven, 48268, Germany

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(1) Die nachstehenden Gesch�ftsbedingungen gelten f�r Vertr�ge, die Sie mit uns als Anbieter (Moluna GmbH) �ber die Internetplattformen AbeBooks schlie�en. Soweit nicht anders vereinbart, wird der Einbeziehung gegebenenfalls von Ihnen verwendeter eigener Bedingungen widersprochen.

(2) Verbraucher im Sinne der nachstehenden Regelungen ist jede nat�rliche Pe...

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Telefon: 02571/5698933
E-Mail: abe@moluna.de

Alternative Streitbeilegung:
Die Europ�ische Kommission stellt eine Plattform f�r die au�ergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter https://ec.europa.eu/odr.

Informationen zum Zustandekommen des Vertrages

Die technischen Schritte zum Vertragsschluss, der Vertragsschluss selbst und die Korrekturm�glichkeiten erfolgen nach Ma�gabe der Regelungen "Zustandekommen des Vertrages" unserer Allgemeinen Gesch�ftsbedingungen (Teil I.).

Vertragssprache, Vertragstextspeicherung

3.1. Vertragssprache ist deutsch .

3.2. Der vollst�ndige Vertragstext wird von uns nicht gespeichert. Vor Absenden der Bestellung k�nnen die Vertragsdaten �ber die Druckfunktion des Browsers ausgedruckt oder elektronisch gesichert werden. Nach Zugang der Bestellung bei uns werden die Bestelldaten, die gesetzlich vorgeschriebenen Informationen bei Fernabsatzvertr�gen und die Allgemeinen Gesch�ftsbedingungen nochmals per E-Mail an Sie �bersandt.

Wesentliche Merkmale der Ware oder Dienstleistung

Die wesentlichen Merkmale der Ware und/oder Dienstleistung finden sich im jeweiligen Angebot.

Preise und Zahlungsmodalit�ten

5.1. Die in den jeweiligen Angeboten angef�hrten Preise sowie die Versandkosten stellen Gesamtpreise dar. Sie beinhalten alle Preisbestandteile einschlie�lich aller anfallenden Steuern.

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5.3. Die Ihnen zur Verf�gung stehenden Zahlungsarten sind unter einer entsprechend bezeichneten Schaltfl�che auf unserer Internetpr�senz oder im jeweiligen Angebot ausgewiesen.

5.4. Soweit bei den einzelnen Zahlungsarten nicht anders angegeben, sind die Zahlungsanspr�che aus dem geschlossenen Vertrag sofort zur Zahlung f�llig.

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6.1. Die Lieferbedingungen, der Liefertermin sowie gegebenenfalls bestehende Lieferbeschr�nkungen finden sich unter einer entsprechend bezeichneten Schaltfl�che auf unserer Internetpr�senz oder im jeweiligen Angebot.

Soweit im jeweiligen Angebot oder unter der entsprechend bezeichneten Schaltfl�che keine andere Frist angegeben ist, erfolgt die Lieferung der Ware innerhalb von 3-5 Tagen nach Vertragsschluss (bei vereinbarter Vorauszahlung jedoch erst nach dem Zeitpunkt Ihrer Zahlungsanweisung).

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