High-performance Algorithmic Trading using Machine Learning
Lingua: inglese
Editore: BPB Publications, IN, 2025
- Brossura
- Nuovo

Da: Rarewaves USA, HEBRON, KY, U.S.A.Rarewaves USA
Venditore AbeBooks dal 10 giugno 2025
Condizione: Nuovo
EUR 54,27
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Aggiungi al carrelloCodice articolo LU-9789365893892
- Titolo
- High-performance Algorithmic Trading using Machine Learning
- Autore
- Franck Bardol
- Editore
- BPB Publications, IN
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 9365893895
- ISBN 13
- 9789365893892
Machine learning is not just an advantage; it is becoming standard practice among top-performing trading firms. As traditional strategies struggle to navigate noise, complexity, and speed, ML-powered systems extract alpha by identifying transient patterns beyond human reach. This shift is transforming how hedge funds, quant teams, and algorithmic platforms operate, and now, these same capabilities are available to advanced practitioners.
This book is a practitioner’s blueprint for building production-grade ML trading systems from scratch. It goes far beyond basic return-sign classification tasks, which often fail in live markets, and delivers field-tested techniques used inside elite quant desks. It covers everything from the fundamentals of systematic trading and ML's role in detecting patterns to data preparation, backtesting, and model lifecycle management using Python libraries. You will learn to implement supervised learning for advanced feature engineering and sophisticated ML models. You will also learn to use unsupervised learning for pattern detection, apply ultra-fast pattern matching to chartist strategies, and extract crucial trading signals from unstructured news and financial reports. Finally, you will be able to implement anomaly detection and association rules for comprehensive insights.
By the end of this book, you will be ready to design, test, and deploy intelligent trading strategies to institutional standards.
What you will learn
● Build end-to-end machine learning pipelines for trading systems.
● Apply unsupervised learning to detect anomalies and regime shifts.
● Extract alpha signals from financial text using modern NLP.
● Use AutoML to optimize features, models, and parameters.
● Design fast pattern detectors from signal processing techniques.
● Backtest event-driven strategies using professional-grade tools.
● Interpret ML results with clear visualizations and plots.
Who this book is for
This book is for robo traders, algorithmic traders, hedge fund managers, portfolio managers, Python developers, engineers, and analysts who want to understand, master, and integrate machine learning into trading strategies. Readers should understand basic automated trading concepts and have some beginner experience writing Python code.
Table of Contents
1. Algorithmic Trading and Machine Learning in a Nutshell
2. Data Feed, Backtests, and Forward Testing
3. Optimizing Trading Systems, Metrics, and Automated Reporting
4. Implement Trading Strategies
5. Supervised Learning for Trading Systems
6. Improving Model Capability with Features
7. Advanced Machine Learning Models for Trading
8. AutoML and Low-Code for Trading Strategies
9. Unsupervised Learning Methods for Trading
10. Unsupervised Learning with Pattern Matching
11. Trading Signals from Reports and News
12. Advanced Unsupervised Learning, Anomaly Detection, and Association Rules
Appendix: APIs and Libraries for each chapter
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HEBRON, KY, U.S.A.
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Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
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Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a Rarewaves USA, Coral Springs, Florida, U.S.A., senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
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