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Paperback. Condizione: New. Take your financial skills to the next level by mastering cutting-edge mathematical and statistical financial applicationsKey FeaturesExplore advanced financial models used by the industry and ways of solving them using PythonBuild state-of-the-art infrastructure for modeling, visualization, trading,…and moreEmpower your financial applications by applying machine learning and deep learningBook DescriptionThe second edition of Mastering Python for Finance will guide you through carrying out complex financial calculations practiced in the industry of finance by using next-generation methodologies. You will master the Python ecosystem by leveraging publicly available tools to successfully perform research studies and modeling, and learn to manage risks with the help of advanced examples.You will start by setting up your Jupyter notebook to implement the tasks throughout the book. You will learn to make efficient and powerful data-driven financial decisions using popular libraries such as TensorFlow, Keras, Numpy, SciPy, and scikit-learn. You will also learn how to build financial applications by mastering concepts such as stocks, options, interest rates and their derivatives, and risk analytics using computational methods. With these foundations, you will learn to apply statistical analysis to time series data, and understand how time series data is useful for implementing an event-driven backtesting system and for working with high-frequency data in building an algorithmic trading platform. Finally, you will explore machine learning and deep learning techniques that are applied in finance.By the end of this book, you will be able to apply Python to different paradigms in the financial industry and perform efficient data analysis.What you will learnSolve linear and nonlinear models representing various financial problemsPerform principal component analysis on the DOW index and its componentsAnalyze, predict, and forecast stationary and non-stationary time series processesCreate an event-driven backtesting tool and measure your strategiesBuild a high-frequency algorithmic trading platform with PythonReplicate the CBOT VIX index with SPX options for studying VIX-based strategiesPerform regression-based and classification-based machine learning tasks for predictionUse TensorFlow and Keras in deep learning neural network architectureWho this book is forIf you are a financial or data analyst or a software developer in the financial industry who is interested in using advanced Python techniques for quantitative methods in finance, this is the book you need! You will also find this book useful if you want to extend the functionalities of your existing financial applications by using smart machine learning techniques. Prior experience in Python is required.
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Paperback. Condizione: New. Take your financial skills to the next level by mastering cutting-edge mathematical and statistical financial applicationsKey FeaturesExplore advanced financial models used by the industry and ways of solving them using PythonBuild state-of-the-art infrastructure for modeling, visualization, trading,…and moreEmpower your financial applications by applying machine learning and deep learningBook DescriptionThe second edition of Mastering Python for Finance will guide you through carrying out complex financial calculations practiced in the industry of finance by using next-generation methodologies. You will master the Python ecosystem by leveraging publicly available tools to successfully perform research studies and modeling, and learn to manage risks with the help of advanced examples.You will start by setting up your Jupyter notebook to implement the tasks throughout the book. You will learn to make efficient and powerful data-driven financial decisions using popular libraries such as TensorFlow, Keras, Numpy, SciPy, and scikit-learn. You will also learn how to build financial applications by mastering concepts such as stocks, options, interest rates and their derivatives, and risk analytics using computational methods. With these foundations, you will learn to apply statistical analysis to time series data, and understand how time series data is useful for implementing an event-driven backtesting system and for working with high-frequency data in building an algorithmic trading platform. Finally, you will explore machine learning and deep learning techniques that are applied in finance.By the end of this book, you will be able to apply Python to different paradigms in the financial industry and perform efficient data analysis.What you will learnSolve linear and nonlinear models representing various financial problemsPerform principal component analysis on the DOW index and its componentsAnalyze, predict, and forecast stationary and non-stationary time series processesCreate an event-driven backtesting tool and measure your strategiesBuild a high-frequency algorithmic trading platform with PythonReplicate the CBOT VIX index with SPX options for studying VIX-based strategiesPerform regression-based and classification-based machine learning tasks for predictionUse TensorFlow and Keras in deep learning neural network architectureWho this book is forIf you are a financial or data analyst or a software developer in the financial industry who is interested in using advanced Python techniques for quantitative methods in finance, this is the book you need! You will also find this book useful if you want to extend the functionalities of your existing financial applications by using smart machine learning techniques. Prior experience in Python is required.
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Da: Rarewaves.com UK, London, Regno UnitoRarewaves.com UK
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Da: Buchpark, Trebbin, GermaniaBuchpark
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Condizione: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book provides a systematic overview of watermarking and steganography methods for triangle meshes related to computer graphics and security. The significance of this research has been well recognized by the growing body of work on wat…ermarking, steganography and steganalysis of 3D meshes. With the evolution of the CAD industry and real-world end-user applications such as virtual reality (VR) and 3D printing, 3D meshes have attracted world-wide attention. Besides, the flexible data structure of 3D geometry provides enough space to embed secret information, making it ideal for applications such as copyright protection and covert communication. Our goal of the book is to allow readers to systematically understand 3D mesh information hiding technology and its applications as a whole. The book outlines comprehensive techniques, including handcrafted and deep learning-based techniques, digital and physical techniques in the literature and provides standard evaluation metricsfor triangle meshes. The up-to-date geometrical deep learning and 3D printing-related algorithms are also covered. Offering a rich blend of ideas and algorithms, the book is up-to-date and self-contained. It is an excellent reference resource for users who are seeking 3D mesh watermarking and steganography algorithms, as well as for graduate students and researchers wanting to grasp the frontiers of triangular mesh processing on data hiding.
Triangle Mesh Watermarking and Steganography
Zhou, Hang; Chen, Kejiang; Ma, Zehua; Wang, Feng; Zhang, Weiming
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Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno UnitoRia Christie Collections
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Triangle Mesh Watermarking and Steganography
Zhou, Hang; Chen, Kejiang; Ma, Zehua; Wang, Feng; Zhang, Weiming
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Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno UnitoRia Christie Collections
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Triangle Mesh Watermarking and Steganography
Zhou, Hang; Chen, Kejiang; Ma, Zehua; Wang, Feng; Zhang, Weiming
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Triangle Mesh Watermarking and Steganography
Zhou, Hang; Chen, Kejiang; Ma, Zehua; Wang, Feng; Zhang, Weiming
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