Descripción
En las próximas décadas, el aprendizaje automático y la ciencia de datos transformarán la industria financiera. Con este libro práctico, analistas, comerciantes, investigadores y desarrolladores aprenderán a construir algoritmos de aprendizaje automático cruciales para la industria. Examinará los conceptos de ML y más de 20 estudios de caso en aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo, junto con el procesamiento del lenguaje natural (NLP).
Ideal para profesionales que trabajan en fondos de cobertura, bancos de inversión y minoristas, y empresas de tecnología financiera, este libro también profundiza en la gestión de carteras, el comercio algorítmico, la fijación de precios de derivados, la detección de fraudes, la predicción del precio de los activos, el análisis de sentimientos y el desarrollo de chatbots. Explorará problemas de la vida real a los que se enfrentan los profesionales y aprenderá soluciones científicamente sólidas respaldadas por código y ejemplos.
Este libro cubre:
- Modelos de regresión de aprendizaje supervisado para estrategias comerciales, fijación de precios de derivados y gestión de carteras
- Modelos de clasificación de aprendizaje supervisado para la predicción del riesgo de incumplimiento crediticio, la detección de fraudes y las estrategias comerciales
- Técnicas de reducción de dimensionalidad con estudios de caso en gestión de carteras, estrategia comercial y construcción de curvas de rendimiento
- Algoritmos y técnicas de agrupamiento para encontrar objetos similares, con estudios de caso en estrategias comerciales y gestión de carteras
- Modelos y técnicas de aprendizaje por refuerzo utilizados para construir estrategias comerciales, cobertura de derivados y gestión de carteras
- Técnicas de PNL utilizando bibliotecas de Python como NLTK y scikit-learn para transformar texto en representaciones significativas
Autor: Hariom Tatsat, Sahil Puri, Brad Lookabaugh
Editorial: O'Reilly Media
Publicado: 12/01/2020
Páginas: 432
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.45 libras
Tamaño: 9.10h x 7.00w x 1.00d
ISBN13: 9781492073055
ISBN10: 1492073059
Categorías BISAC:
- Computadoras | Lenguajes | Python
- Negocios y Economía | Finanzas | General
- Computadoras | Ciencia de Datos | Modelado y Diseño de Datos
Sobre el Autor
Hariom Tatsat actualmente trabaja como Vicepresidente en la división de Análisis Cuantitativo de un banco de inversión en Nueva York. Hariom tiene una amplia experiencia como Cuantitativo en las áreas de modelado predictivo, fijación de precios de instrumentos financieros y gestión de riesgos en varios bancos de inversión y organizaciones financieras globales. Completó su maestría en UC Berkeley y su licenciatura en IIT Kharagpur (India). Hariom también ha completado FRM (Financial Risk Manager), CQF (Certificate in Quantitative Finance) y es candidato para el nivel 3 de CFA.
Sahil Puri trabaja como Investigador Cuantitativo en la División de Análisis de P.I.M.C.O. Su trabajo implica probar las suposiciones del modelo y encontrar estrategias para múltiples clases de activos. Sahil ha aplicado múltiples técnicas estadísticas y de aprendizaje automático a una amplia variedad de problemas; ejemplos incluyen: generación de características de texto, etiquetado de anomalías de curvas, detección de factores de riesgo no lineales y predicción de series de tiempo. Completó su maestría en UC Berkeley y su licenciatura en Delhi College of Engineering (India).