Machine Learning for Risk Measurement with Python : From Classical Metrics to Predictive Risk Signals

Sprache: Englisch

Verlag: Independently Published Aug 2026, 2026

9798193088967

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Artikelbeschreibung vom Verkäufer

Neuware - Reactive PublishingRisk measurement sits at the core of modern finance, yet traditional metrics often lag behind the complexity of today's markets. Machine Learning for Risk Measurement with Python bridges that gap.This book takes you from classical risk measures, Value-at-Risk, Expected Shortfall, volatility modeling, and stress testing, into the next generation of predictive risk signals powered by machine learning. You will learn how to move beyond static, backward-looking calculations and build models that anticipate risk rather than merely report it.Using clear Python implementations, the book covers: - Core classical risk metrics and their practical limitations- Feature engineering for risk-sensitive data- Supervised and unsupervised approaches for detecting emerging risk patterns- Model validation, backtesting, and stability under changing market regimes- Interpretable machine learning techniques that keep risk models transparent and defensibleWritten for quantitative analysts, risk managers, data scientists in finance, and Python-fluent practitioners, the material emphasizes practical application over abstract theory. Every major concept is grounded in code you can adapt, extend, and deploy.Whether you are modernizing an existing risk framework or building predictive capabilities from the ground up, this book provides a structured path from established metrics to forward-looking risk signals.

Bestandsnummer des Verkäufers 9798193088967

Titel
Machine Learning for Risk Measurement with Python : From Classical Metrics to Predictive Risk Signals
Autor
James Preston
Verlag
Independently Published Aug 2026
Veröffentlichungsjahr
2026
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-13
9798193088967
Artikelgewicht
483 Gramm
Abmessungen
229x152x25 mm

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