Transformers & Temporal Neural Networks for Financial Time-Series
Lingua: inglese
Editore: Independently published, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.California Books
Venditore AbeBooks dal 27 ottobre 2023
Condizione: Nuovo
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Codice articolo I-9798189456299
- Titolo
- Transformers & Temporal Neural Networks for Financial Time-Series
- Autore
- Preston, James
- Editore
- Independently published
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798189456299
Master the architectures driving modern quantitative finance and time-series forecasting.
Transformers & Temporal Neural Networks for Financial Time-Series provides a rigorous, practical breakdown of advanced deep learning models tailored specifically for non-stationary, noisy financial data. Designed for quantitative analysts, data scientists, and financial engineers, this book bridges the gap between deep learning theory and real-world market application.
Financial data presents unique challenges, concept drift, low signal-to-noise ratios, and complex temporal dependencies, that traditional econometric models often struggle to capture. This guide walks you through applying sequence-based models and attention mechanisms to overcome these obstacles.
Inside, you will explore:
-
Temporal Modeling Fundamentals: Understand the strengths and limitations of Recurrent Neural Networks (RNNs), LSTMs, and GRUs when processing sequentially ordered market data.
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Attention & Transformer Architectures: Adapt multi-head attention mechanisms, positional encoding, and specialized Transformers (such as Temporal Fusion Transformers and Informer architectures) to financial forecasting.
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Feature Engineering & Preprocessing: Prepare raw financial inputs, handle non-stationarity, and construct robust features while avoiding lookahead bias.
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Model Training & Evaluation: Implement specialized loss functions, backtesting frameworks, and validation techniques tailored to time-series data.
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Practical Implementation: Develop reproducible code patterns for training, tuning, and evaluating models on real-world datasets.
Whether you are looking to enhance predictive accuracy, model multi-horizon temporal patterns, or modernize your quantitative pipeline, this text delivers a structured, code-focused approach to deep learning in finance.
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Diritto di recesso
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Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.
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In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).
Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.
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 California Books, Fort Wayne, Indiana, 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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