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Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements
OUTILS D'APPRENTISSAGE PROFOND pour PRÉDIRE LES MOUVEMENTS DU MARCHÉ BOURSIER
Ce livre fournit un aperçu complet des recherches et des développements actuels dans le domaine des modèles d'apprentissage profond pour la prévision des marchés boursiers dans les pays développés et en voie de développement.
L'ouvrage se penche sur le domaine de l'apprentissage profond et aborde les défis, les opportunités et la transformation de l'analyse des marchés boursiers. L'apprentissage profond permet de prévoir les tendances du marché avec une précision accrue. Avec les progrès de l'apprentissage profond, de nouvelles opportunités de styles, d'outils et de techniques évoluent et englobent des perspectives basées sur les données avec des théories et des applications pratiques. Apprenez à concevoir, former et appliquer des modèles prédictifs avec une attention rigoureuse aux détails. Ce livre permet d'acquérir des compétences en matière de pensée critique et de cultiver des approches perspicaces de l'analyse des marchés.
Le livre : détaille le développement d'un modèle d'ensemble pour la prédiction des marchés boursiers, combinant la mémoire à long terme et la moyenne mobile intégrée autorégressive ; explique l'expansion rapide des technologies de l'informatique quantique dans les systèmes financiers ; fournit une vue d'ensemble des techniques d'apprentissage profond pour la prévision des tendances des marchés boursiers et examine leur efficacité à travers différents cadres temporels et conditions de marché ; explore les applications et les implications de divers modèles pour la causalité, la volatilité et la co-intégration dans les marchés boursiers, offrant des perspectives aux investisseurs et aux décideurs politiques.
Public
Ce livre s'adresse à un large public de chercheurs en technologie financière, en génie logiciel financier, en intelligence artificielle, aux investisseurs professionnels, aux institutions d'investissement et aux sociétés de gestion d'actifs.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)