The modern financial industry has been required to deal with large and diverse portfolios in a variety of asset classes often with limited market data available. Financial Signal Processing and Machine Learning unifies a number of recent advances made in signal processing and machine learning for the design and management of investment portfolios and financial engineering. This book bridges the gap between these disciplines, offering the latest information on key topics including characterizing statistical dependence and correlation in high dimensions, constructing effective and robust risk measures, and their use in portfolio optimization and rebalancing. The book focuses on signal processing approaches to model return, momentum, and mean reversion, addressing theoretical and implementation aspects. It highlights the connections between portfolio theory, sparse learning and compressed sensing, sparse eigen-portfolios, robust optimization, non-Gaussian data-driven risk measures, graphical models, causal analysis through temporal-causal modeling, and large-scale copula-based approaches.

Key features:

Highlights signal processing and machine learning as key approaches to quantitative finance.
Offers advanced mathematical tools for high-dimensional portfolio construction, monitoring, and post-trade analysis problems.
Presents portfolio theory, sparse learning and compressed sensing, sparsity methods for investment portfolios. including eigen-portfolios, model return, momentum, mean reversion and non-Gaussian data-driven risk measures with real-world applications of these techniques.
Includes contributions from leading researchers and practitioners in both the signal and information processing communities, and the quantitative finance community.

Informazioni sull?autore

Ali N. Akansu, Electrical and Computer Engineering Department, New Jersey Institute of Technology (NJIT), USA
Dr. Akansu is a Professor of Electrical and Computer Engineering at NJIT, USA. Prof. Akansu was VP R&D at IDT Corporation and the founding President and CEO of PixWave, Inc. He has sat on the board of an investment fund and has been an academic visitor at David Sarnoff Research Center, IBM T.J. Watson Research Center, and GEC-Marconi Electronic Systems.Prof. Akansu was a Visiting Professor at Courant Institute of Mathematical Sciences of New York University performing research on Quantitative Finance. He is a Fellow of the IEEE and was the Lead Guest Editor of the recent special issue of IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing on Signal Processing Methods in Finance and Electronic Trading.

Sanjeev R. Kulkarni, Department of Electrical Engineering, Princeton University, USA
Dr. Kulkarni is currently Professor of Electrical Engineering at Princeton University, and Director of Princeton’s Keller Center. He is an affiliated faculty member of the Department of Operations Research and Financial Engineering and the Department of Philosophy, and has taught a broad range of courses across a number of departments (Electrical Engineering, Computer Science, Philosophy, and Operations Research & Financial Engineering). He has received 7 E-Council Excellence in Teaching Awards. He spent 1998 with Susquehanna International Group and was a regular consultant there from 1997 to 2001, working on statistical arbitrage and analysis of firm-wide stock trading. Prof. Kulkarni is a Fellow of the IEEE.

Dmitry Malioutev, IBM Research, USA
Dr. Dmitry Malioutov is a research staff member in the machine learning group of the Cognitive Algorithms department at IBM Research. Dmitry received the Ph.D. and the S.M. degrees in Electrical Engineering and Computer Science from MIT where he was part of the Laboratory for Information and Decision Systems. Prior to joining IBM, Dmitry had spent several years as an applied researcher in high-frequency trading in DRW Trading, Chicago, and as a postdoctoral researcher in Microsoft Research, Cambridge, UK. His research interests include interpretable machine learning; sparse signal representation; inference and learning in graphical models, message passing algorithms; Statistical risk modeling, robust covariance estimation; portfolio optimization. Dr. Malioutov received the 2010 IEEE Signal Processing Society best 5-year paper award, and a 2006 IEEE ICASSP student paper award, and the MIT Presidential fellowship. Dr. Malioutov serves on the IEEE-SPS machine learning for signal processing technical committee, and is an associate editor of the IEEE Transactions on Signal Processing, and a guest editor of the IEEE Journal on Selected Topics in Signal Processing.

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Descrizione libreria

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Diritto di recesso

Hai il diritto di recedere dal presente contratto, senza indicarne le ragioni, entro 14 giorni.

Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui

tu acquisisci, o un terzo designato diverso dal vettore e da te acquisisce, il possesso fisico dell'ultimo bene o l'ultimo lotto o pezzo.

Per esercitare il diritto di recesso, sei tenuto a informare Ria Christie Collections, Suite B; (inside) ARUN House; ARUN, Arundel Road; Uxbridge Ind Est, UB8 2RR, Uxbridge, United Kingdom, +44 7727654838, della tua decisione di recedere dal presente contratto tramite una dichiarazione esplicita (ad esempio lettera inviata per posta, fax o posta elettronica). A tal fine puoi utilizzare il modulo tipo di recesso, ma non e' obbligatorio. Puoi anche compilare e inviare elettronicamente il modulo tipo di recesso o qualsiasi altra esplicita dichiarazione sul nostro sito web, dalla sezione "Ordini" nel "Mio Account". Nel caso scegliessi questa opzione, ti trasmetteremo senza indugio una conferma di ricevimento su un supporto durevole (ad esempio per posta elettronica).

Per rispettare il termine di recesso, � sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso.

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Se recedi dal presente contratto, ti saranno rimborsati tutti i pagamenti che hai effettuato a nostro favore, compresi i costi di consegna (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di consegna diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto). Potremo trattenere dal rimborso le somme derivanti da una diminuzione del valore del prodotto risultante da una tua non necessaria manipolazione.

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