Machine learning algorithmic trading di stefan jansen (65 risultati)
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Da: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, U.S.A.World of Books (was SecondSale)
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Da: Better World Books Ltd, Dunfermline, Regno UnitoBetter World Books Ltd
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Condizione: Good. Former library copy. Pages intact with minimal writing/highlighting. The binding may be loose and creased. Dust jackets/supplements are not included. Includes library markings. Stock photo provided. Product includes identifying sticker. Better World Books: Buy Books. Do Good.
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Da: thebookforest.com, San Rafael, CA, U.S.A.thebookforest.com
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Da: McCord Books, NORWALK, IA, U.S.A.McCord Books
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paperback. Condizione: Very Good. Light cover wear, text is unmarked.
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Da: medimops, Berlin, Germaniamedimops
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Condizione: very good. Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages.
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Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.GreatBookPrices
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Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.California Books
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Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.GreatBookPrices
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Da: medimops, Berlin, Germaniamedimops
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Condizione: good. Befriedigend/Good: Durchschnittlich erhaltenes Buch bzw. Schutzumschlag mit Gebrauchsspuren, aber vollständigen Seiten. / Describes the average WORN book or dust jacket that has all the pages present.
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Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.Books Puddle
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Paperback or Softback. Condizione: New. Machine Learning for Algorithmic Trading - Second Edition. Book.
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Da: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Regno UnitoRarewaves.com USA
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Paperback. Condizione: New. Explore effective trading strategies in real-world markets using NumPy, spaCy, pandas, scikit-learn, and KerasKey FeaturesImplement machine learning algorithms to build, train, and validate algorithmic modelsCreate your own algorithmic design process to apply probabilistic machine learning approaches…to trading decisionsDevelop neural networks for algorithmic trading to perform time series forecasting and smart analyticsBook DescriptionThe explosive growth of digital data has boosted the demand for expertise in trading strategies that use machine learning (ML). This book enables you to use a broad range of supervised and unsupervised algorithms to extract signals from a wide variety of data sources and create powerful investment strategies.This book shows how to access market, fundamental, and alternative data via API or web scraping and offers a framework to evaluate alternative data. You'll practice the ML work?ow from model design, loss metric definition, and parameter tuning to performance evaluation in a time series context. You will understand ML algorithms such as Bayesian and ensemble methods and manifold learning, and will know how to train and tune these models using pandas, statsmodels, sklearn, PyMC3, xgboost, lightgbm, and catboost. This book also teaches you how to extract features from text data using spaCy, classify news and assign sentiment scores, and to use gensim to model topics and learn word embeddings from financial reports. You will also build and evaluate neural networks, including RNNs and CNNs, using Keras and PyTorch to exploit unstructured data for sophisticated strategies.Finally, you will apply transfer learning to satellite images to predict economic activity and use reinforcement learning to build agents that learn to trade in the OpenAI Gym.What you will learnImplement machine learning techniques to solve investment and trading problemsLeverage market, fundamental, and alternative data to research alpha factorsDesign and fine-tune supervised, unsupervised, and reinforcement learning modelsOptimize portfolio risk and performance using pandas, NumPy, and scikit-learnIntegrate machine learning models into a live trading strategy on QuantopianEvaluate strategies using reliable backtesting methodologies for time seriesDesign and evaluate deep neural networks using Keras, PyTorch, and TensorFlowWork with reinforcement learning for trading strategies in the OpenAI GymWho this book is forHands-On Machine Learning for Algorithmic Trading is for data analysts, data scientists, and Python developers, as well as investment analysts and portfolio managers working within the finance and investment industry. If you want to perform efficient algorithmic trading by developing smart investigating strategies using machine learning algorithms, this is the book for you. Some understanding of Python and machine learning techniques is mandatory.
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Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.California Books
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Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
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Da: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Regno UnitoPBShop.store UK
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