Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса

Скидка 5% на 5 книг
Скидка 10% на 10 книг
Скидка 12% на 20 книг
Скидка 15% на 50 книг

0 отзывов

Или поделитесь ссылкой

299 000 сум

Выберите тип книги:

Модель: Машинное обучение

Наличие: ● Нет в наличии

Добавить в корзину

Проголосуйте:

Рассрочка платежа

Месяцы

83 000 сум

Общая сумма

Заказать в рассрочку

Описание товара

Маркос Лопез де Прадо делится тем, что обычно скрывают - самыми прибыльными алгоритмами машинного обучения, которые он использовал на протяжении двух десятилетий, чтобы управлять большими пулами средств самых требовательных инвесторов.

Машинное обучение меняет практически каждый аспект нашей жизни, алгоритмы МО выполняют задачи, которые до недавнего времени доверяли только проверенным экспертам. В ближайшем будущем машинное обучение будет доминировать в финансах, гадание на кофейной гуще уйдет в прошлое, а инвестиции перестанут быть синоним азартных игр.

Воспользуйтесь шансом поучаствовать в «машинной революции», для этого достаточно познакомиться с первой книгой, в которой приведен полный и систематический анализ методов машинного обучения применительно к финансам: начиная со структур финансовых данных, маркировки финансового ряда, взвешиванию выборки, дифференцированию временного ряда... и заканчивая целой частью, посвященной правильному бэктестированию инвестиционных стратегий.

Об авторе
Маркос Лопез де Прадо управляет многомиллиардными фондами, используя алгоритмы МО и суперкомпьютеры. Он основал компанию Guggenheim Partners’ Quantitative Investment Strategies (QIS), где разработал высокоэффективные стратегии, позволяющие гарантировать максимальные возвраты на вложенный капитал с поправкой на риск, затем выкупил QIS и успешно развернул этот бизнес в 2018 году.
Маркос Лопез де Прадо входит в топ-10 самых читаемых авторов в области финансов благодаря десяткам научных статей, посвященных машинному обучению.

Характеристики

ISBN	978-5-4461-1154-1
Формат бумаги	А4
Тип обложки	Мягкая
Количество страниц	432
Страна происхождения	Россия
Год издания	2019
Издательство	Питер
Надпись	Кириллица
Язык	Русский