Uczenie maszynowe w finansach: Wykorzystanie technik uczenia maszynowego w day tradingu i tradingu wartościowym na giełdzie

Opinie czytelników

Książka otrzymała mieszane recenzje, niektórzy czytelnicy uważają ją za zagmatwaną, nudną i pozbawioną głębi, podczas gdy inni doceniają jej wgląd w finanse i uczenie maszynowe w handlu.

Zawiera przydatne informacje na temat zastosowań uczenia maszynowego w finansach, strategiach handlowych i zarządzaniu ryzykiem. Jest wnikliwy dla tych, którzy uczą się o giełdzie i rozróżniają aktywa i pasywa.

Wielu czytelników uważa ją za zagmatwaną, nudną i zbyt skomplikowaną. Pojawiają się skargi, że książka jest zbyt krótka i nie zawiera wystarczającej ilości informacji. Ponadto w tytule jest błąd ortograficzny.

(na podstawie 4 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Machine Learning in Finance: Use Machine Learning Techniques for Day Trading and Value Trading in the Stock Market

Zawartość książki:

Czy jesteś entuzjastą uczenia maszynowego i szukasz praktycznego zastosowania na co dzień? A może po prostu próbujesz włączyć oprogramowanie do uczenia maszynowego do swoich decyzji handlowych?

Ta książka jest odpowiedzią.

Podczas gdy uczenie maszynowe i finanse były generalnie postrzegane jako odrębne byty, ta książka analizuje kilka zastosowań uczenia maszynowego w świecie finansów. Niezależnie od tego, czy chodzi o przewidywanie najlepszego momentu na zakup akcji w scenariuszu day tradingu, czy też o określenie długoterminowej wartości akcji, wskaźniki finansowe i zdrowy rozsądek zawsze były wykorzystywane jako wiarygodne wskaźniki.

Jak jednak mają się one do zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego, takich jak klastrowanie i regresja? Kiedy najlepiej z nich skorzystać?

Podczas gdy uczenie maszynowe i finanse były generalnie postrzegane jako odrębne byty, ta książka analizuje kilka zastosowań uczenia maszynowego w świecie finansów. Niezależnie od tego, czy chodzi o przewidywanie najlepszego momentu na zakup akcji w scenariuszu daytradingu, czy też o określenie długoterminowej wartości akcji, wskaźniki finansowe i zdrowy rozsądek zawsze były wykorzystywane jako wiarygodne wskaźniki.

Jak jednak mają się one do zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego, takich jak klastrowanie i regresja? Kiedy najlepiej z nich skorzystać?

Co zawiera ta książka:

⬤ Czym jest finansowe uczenie maszynowe.

⬤ Opracowanie strategii handlowej dla akcji.

⬤ Uczenie maszynowe w celu określenia bieżącej wartości akcji.

⬤ Optymalny czas na zakup akcji.

⬤ Algorytm uczenia maszynowego do przewidywania, kiedy sprzedać akcje.

⬤ Określanie wartości akcji groszowych.

⬤ Oprogramowanie do automatyzacji handlu.

⬤ Podsumowanie.