AI in Finance for Beginners : Explore the Applications of AI in Algorithmic Trading, Fraud Detection, and Financial Forecasting
Lingua: inglese
Editore: Little Big Giant, 2025
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Discover how artificial intelligence is transforming the financial industry in this accessible guide tailored for beginners. Learn the fundamentals of AI and how it applies to finance, including data preparation, machine learning techniques, and building effective trading and forecasting strategies. Explore real-world uses such as algorithmic trading, fraud detection, and risk management. With clear explanations and practical insights, this book will give you a solid understanding of AI's role in modern finance and how it can be used responsibly and effectively. Understand key AI concepts and their relevance to finance Learn how to prepare and analyze financial data accurately Explore techniques for developing trading and forecasting models Gain insight into detecting financial fraud and anomalies Discover how AI is shaping risk management and regulatory practicesUnlock the power of AI to enhance your financial knowledge and decision-making skills.…
Codice articolo 9798295535505
- Titolo
- AI in Finance for Beginners : Explore the Applications of AI in Algorithmic Trading, Fraud Detection, and Financial Forecasting
- Autore
- Oliver Stanton
- Editore
- Little Big Giant
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798295535505
- Peso dell'articolo
- 263 grammi
- Dimensioni
- 191x140x13 mm
This book introduces A/B testing in clear, practical terms for adult readers who want to understand how online experiments drive better decisions in business, product design, and everyday problem solving. Using straightforward examples, it explains how small, controlled changes can answer real questions-such as which headline performs better, which layout increases sign-ups, or which feature improves retention. The focus is on building sound judgment, data literacy, and evidence-based decision making.
You'll learn how real organizations use experiments to reduce guesswork and measure impact. A famous large-scale web experiment once tested dozens of shades of blue and showed that tiny design changes can significantly affect user behavior-an example that illustrates why careful measurement matters and why intuition alone often fails.
Rather than presenting A/B testing as a perfect process, the book emphasizes the moments where learning happens: failures, setbacks, and course corrections. Each chapter highlights what didn't work, what the experiment revealed, and how teams adjusted their approach-showing how experiments turn mistakes into useful information.
Chapters walk you through forming testable hypotheses, choosing clear success metrics, setting up fair comparisons, and interpreting results without overclaiming. You'll also learn plain-language explanations of sample size, statistical noise, and common pitfalls.
The book includes short exercises and prompts that help you practice designing experiments, tracking outcomes, and communicating findings. It also covers basic ethical safeguards-how to avoid harming user experience, monitor unintended effects, and stop tests that create problems-so experimentation remains responsible as well as effective.
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