Deep Learning in Quantitative Trading (Hardcover)

Lingua: inglese

Editore: Cambridge University Press, Cambridge, 2025

1009707124 / 9781009707121

Serie: Libro 7 di 7 - Elements in Quantitative Finance

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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 our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability. …

Codice articolo 9781009707121

Titolo
Deep Learning in Quantitative Trading (Hardcover)
Autore
Zihao Zhang
Editore
Cambridge University Press, Cambridge
Anno di pubblicazione
2025
Condizione
new
Rilegatura
Hardcover
Lingua
inglese
ISBN 10
1009707124
ISBN 13
9781009707121
Serie
Libro 7 di 7: Elements in Quantitative Finance

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Truganina, VIC, Australia

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