Utnytt maskinlæring for å utvikle og tilbakeprøve automatiserte handelsstrategier i reelle markeder ved bruk av verktøy som pandas, TA-Lib, scikit-learn, LightGBM, SpaCy, Gensim, TensorFlow 2, Zipline, backtrader, Alphalens og pyfolio. Ved kjøp av den trykte boken eller Kindle-utgaven får du også et gratis eBook i PDF-format. Nøkkelfunksjoner inkluderer muligheten til å designe, trene og evaluere maskinlæringsalgoritmer som danner grunnlaget for automatiserte handelsstrategier. Boken tilbyr en strukturert tilnærming til forskning og utvikling av strategier, som gjør at du kan bruke prediktiv modellering til å ta informerte handelsbeslutninger. Videre vil du lære hvordan du kan bruke naturlig språkprosessering (NLP) og dyp læring for å hente handelbare signaler fra både markedsdata og alternative datakilder. Den eksplosive veksten av digitale data har økt etterspørselen etter ekspertise innen handelsstrategier basert på maskinlæring. Denne reviderte og utvidede andre utgaven gir deg muligheten til å bygge og evaluere avanserte modeller innen både overvåket, ikke-overvåket og forsterkende læring. Boken gir en helhetlig introduksjon til maskinlæring for handelsprosessen, fra idé til implementering.
