The Financial Data Science Handbook : Tools, Techniques, and Best Practices
Lingua: inglese
Editore: Nobletrex Press, 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 - 'The Financial Data Science Handbook: Tools, Techniques, and Best Practices'Financial data science now sits at the core of investment research, systematic trading, and risk management. This handbook is written for quantitative analysts, data scientists, and technically minded finance professionals who want to move beyond ad hoc spreadsheets and black-box models toward rigorous, production-grade workflows. Blending mathematical clarity with implementation detail, it provides a single, coherent reference for building, evaluating, and deploying data-driven strategies in modern markets.Readers will progress from the mathematical foundations of linear algebra, probability, and optimization to a full machine learning stack tailored to financial data: feature engineering on time-ordered panels, robust validation, and interpretable models. Along the way, the book covers market microstructure, multi-asset pricing intuition, portfolio and risk management, and time series forecasting, all underpinned by realistic backtesting practices. Advanced chapters introduce deep learning, transformers, graph methods, and alternative data, while the closing sections emphasize MLOps, monitoring, and model governance so that models remain reliable, auditable, and compliant in production.A working knowledge of Python and basic statistics is recommended, but all key concepts are developed from first principles with reproducible patterns in mind. Structured as a practical, LaTeX-friendly reference, the handbook is designed both for systematic study and for selective consultation when tackling sp. …
Codice articolo 9798896652328
- Titolo
- The Financial Data Science Handbook : Tools, Techniques, and Best Practices
- Autore
- Victor Trex
- Editore
- Nobletrex Press
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798896652328
- Peso dell'articolo
- 499 grammi
- Dimensioni
- 229x152x19 mm
"The Financial Data Science Handbook: Tools, Techniques, and Best Practices"
Financial data science now sits at the core of investment research, systematic trading, and risk management. This handbook is written for quantitative analysts, data scientists, and technically minded finance professionals who want to move beyond ad hoc spreadsheets and black-box models toward rigorous, production-grade workflows. Blending mathematical clarity with implementation detail, it provides a single, coherent reference for building, evaluating, and deploying data-driven strategies in modern markets.
Readers will progress from the mathematical foundations of linear algebra, probability, and optimization to a full machine learning stack tailored to financial data: feature engineering on time-ordered panels, robust validation, and interpretable models. Along the way, the book covers market microstructure, multi-asset pricing intuition, portfolio and risk management, and time series forecasting, all underpinned by realistic backtesting practices. Advanced chapters introduce deep learning, transformers, graph methods, and alternative data, while the closing sections emphasize MLOps, monitoring, and model governance so that models remain reliable, auditable, and compliant in production.
A working knowledge of Python and basic statistics is recommended, but all key concepts are developed from first principles with reproducible patterns in mind. Structured as a practical, LaTeX-friendly reference, the handbook is designed both for systematic study and for selective consultation when tackling sp
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