Machine Learning Models in Quantitative Finance (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: Independently Published, 2025
- Brossura
- Nuovo
Da: CitiRetail, Stevenage, Regno UnitoCitiRetail
Venditore AbeBooks dal 29 giugno 2022
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Paperback. Reactive Publishing Machine Learning Models in Quantitative Finance: A Practical Guide to Forecasting, Pricing, and Signal GenerationBy Vincent BisetteUnlock the power of machine learning in financial markets, without needing a PhD in data science.This hands-on guide delivers a focused, tactical approach to integrating machine learning into quantitative finance. Designed for analysts, traders, and finance professionals, this book demystifies the process of applying ML to real-world financial data for forecasting, pricing models, and signal generation.Inside, you'll discover: Practical ML models tailored for time series, options pricing, and strategy developmentStep-by-step implementation using Python and ExcelTechniques to engineer features, reduce overfitting, and optimize model performanceCase studies on using random forests, XGBoost, and neural networks for alpha generationHow to build ML pipelines that integrate seamlessly with existing quant workflowsFinance moves fast. So should your models. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. …
Codice articolo 9798280005969
- Titolo
- Machine Learning Models in Quantitative Finance (Paperback)
- Autore
- Reactive Publishing
- Editore
- Independently Published
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798280005969
Machine Learning Models in Quantitative Finance: A Practical Guide to Forecasting, Pricing, and Signal Generation
By Vincent Bisette
Unlock the power of machine learning in financial markets, without needing a PhD in data science.
This hands-on guide delivers a focused, tactical approach to integrating machine learning into quantitative finance. Designed for analysts, traders, and finance professionals, this book demystifies the process of applying ML to real-world financial data for forecasting, pricing models, and signal generation.
Inside, you’ll discover:
-
Practical ML models tailored for time series, options pricing, and strategy development
-
Step-by-step implementation using Python and Excel
-
Techniques to engineer features, reduce overfitting, and optimize model performance
-
Case studies on using random forests, XGBoost, and neural networks for alpha generation
-
How to build ML pipelines that integrate seamlessly with existing quant workflows
Finance moves fast. So should your models.
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