Blueprints de aprendizado de máquina e ciência de dados para finanças

Blueprints De Aprendizado De Máquina E Ciência De Dados Para Finanças O Aprendizado De Máquina E A Ciência De Dados Transformarão Significativamente O Setor Financeiro Nos Próximos Anos. Com Este Guia Prático, Os Profissionais De Fundos De Hedge, Investi Mentos E Bancos De Varejo, Bem Como As Fintechs, Aprenderão A Criar Algoritmos De Am (Aprendizado De Máquina) Cruciais Para O Setor. Você Examinará Conceitos De Am E Mais De Vinte Estudos De Caso Sobre Aprendizado Supervisionado, Não Supervisionado E Por Reforço, Bem Como Sobre O Processamento De Linguagem Natural (Pln). Analistas, Traders, Pesquisadores E Desenvolvedores Também Mergulharão Na Gestão De Portfólios, No Trading Algorítmico, Na Precificação De Derivativos, Na Detecção De Fraudes, Na Previ São De Preços De Ativos, Na Análise De Sentimento E No Desen Volvimento De Chatbots. Você Explorará Problemas Da Vida Real E Aprenderá Soluções Cientificamente Sólidas E Sustentadas Por Códigos E Exemplos. Este Livro Inclui: Modelos De Aprendizado Supervisionado Baseado Em Regressão Para Estratégias De Tradings E Precificação De Derivativos. Modelos De Aprendizado Supervisionado Baseado Em Classificação Para A Previsão De Risco De Inadimplência De Cré Dito E Detecção De Fraudes. Técnicas De Redução De Dimensionalidade, Com Estudos De Caso Sobre Gestão De Portfólios E Criação De Uma Yield Curve. Estudos De Caso Usando Algoritmos E Técnicas De Agrupamento Para Encontrar Objetos Semelhantes Em Estratégias De Trading E Gestão De Portfólios. Modelos De Aprendizado Por Reforço E Técnicas Para Desenvolver Estratégias De Trading, Hedge De Derivativos E Gestão Portfólios. Técnicas De Pln Usando Bibliotecas Python, Como Nltk E Scikit-Learn.