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Provides a comprehensive guide to deep learning in quantitative trading, merging foundational theory with hands-on applications.
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Deep Learning In Quantitative Trading
Editore:
Cambridge University Press, 2025
ISBN 10: 1009707124
ISBN 13: 9781009707121
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Deep Learning In Quantitative Trading
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Deep Learning in Quantitative Trading (Hardcover)
Editore:
Cambridge University Press, Cambridge, 2025
ISBN 10: 1009707124
ISBN 13: 9781009707121
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Hardcover. Condizione: new. Hardcover. This Element provides a comprehensive guide to deep learning in quantitative trading, merging foundational theory with hands-on applications. It is organized into two parts. The first part introduces the fundamentals of financial time-series and supervised learning, exploring various network architectures, from feedforward to state-of-the-art. To ensure robustness and mitigate overfitting on complex real-world data, a complete workflow is presented, from initial data analysis to cross-validation techniques tailored to financial data. Building on this, the second part applies deep learning methods to a range of financial tasks. The authors demonstrate how deep learning models can enhance both time-series and cross-sectional momentum trading strategies, generate predictive signals, and be formulated as an end-to-end framework for portfolio optimization. Applications include a mixture of data from daily data to high-frequency microstructure data for a variety of asset classes. Throughout, they include illustrative code examples and provide a dedicated GitHub repository with detailed implementations. This Element provides a comprehensive guide to deep learning in quantitative trading, merging foundational theory with hands-on applications. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Codice articolo 9781009707121
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Deep Learning in Quantitative Trading
Editore:
Cambridge University Press, GB, 2025
ISBN 10: 1009707124
ISBN 13: 9781009707121
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Da: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Regno Unito
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Hardback. Condizione: New. This Element provides a comprehensive guide to deep learning in quantitative trading, merging foundational theory with hands-on applications. It is organized into two parts. The first part introduces the fundamentals of financial time-series and supervised learning, exploring various network architectures, from feedforward to state-of-the-art. To ensure robustness and mitigate overfitting on complex real-world data, a complete workflow is presented, from initial data analysis to cross-validation techniques tailored to financial data. Building on this, the second part applies deep learning methods to a range of financial tasks. The authors demonstrate how deep learning models can enhance both time-series and cross-sectional momentum trading strategies, generate predictive signals, and be formulated as an end-to-end framework for portfolio optimization. Applications include a mixture of data from daily data to high-frequency microstructure data for a variety of asset classes. Throughout, they include illustrative code examples and provide a dedicated GitHub repository with detailed implementations. Codice articolo LU-9781009707121
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Deep Learning in Quantitative Trading (Elements in Quantitative Finance)
Da: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
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Deep Learning In Quantitative Trading
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
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Deep Learning In Quantitative Trading
Editore:
Cambridge University Press, 2025
ISBN 10: 1009707124
ISBN 13: 9781009707121
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Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
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Deep Learning in Quantitative Trading (Elements in Quantitative Finance)
Da: Books Puddle, Woodside, NY, U.S.A.
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Deep Learning in Quantitative Trading (Elements in Quantitative Finance)
Da: Kennys Bookstore, Olney, MD, U.S.A.
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Deep Learning in Quantitative Trading (Elements in Quantitative Finance)
Print on DemandDa: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
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