Deep Learning in Quantitative Trading
Lingua: inglese
Editore: Cambridge University Press, GB, 2025
- Brossura
- Nuovo
Da: Rarewaves USA, HEBRON, KY, U.S.A.Rarewaves USA
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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-9781009707114
- Titolo
- Deep Learning in Quantitative Trading
- Autore
- Zihao Zhang, Stefan Zohren
- Editore
- Cambridge University Press, GB
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1009707116
- ISBN 13
- 9781009707114
- Peso dell'articolo
- 307 grammi
- Dimensioni
- 15.24 x 1.07 x 22.86 cm
- Serie
- Libro 7 di 7: Elements in Quantitative Finance
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Rarewaves USA
HEBRON, KY, U.S.A.
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