معرفی و دانلود کتاب Deep Learning for Finance

Deep Learning for Finance by Sofien Kaabar
Deep Learning for Finance by Sofien Kaabar

یادگیری عمیق در دنیای مالی و تجارت به سرعت در حال افزایش است. اما برای بسیاری از معامله گران حرفه ای، این رشته به پیچیده و دشوار بودن شهرت دارد. این راهنمای عملی به شما می آموزد که چگونه با استفاده از پایتون یک مدل معاملاتی یادگیری عمیق را از ابتدا توسعه دهید، و همچنین به شما کمک می کند الگوریتم های معاملاتی را بر اساس یادگیری ماشین و یادگیری تقویتی ایجاد و آزمایش کنید.

Sofien Kaabar - نویسنده حوزه مالی، مشاور تجاری و استراتژیست بازار سازمانی - استراتژی های یادگیری عمیق را معرفی می کند که تجزیه و تحلیل های فنی و کمی را ترکیب می کند. این کتاب منحصر به فرد با ادغام مفاهیم یادگیری عمیق با تجزیه و تحلیل فنی، ایده های متفاوت و خلاقانه را در دنیای تجارت مالی ارائه می دهد. این راهنمای A-Z همچنین شامل مقدمه ای کامل بر تحلیل تکنیکال، ارزیابی الگوریتم های یادگیری ماشین و بهینه سازی الگوریتم است.

اهداف و مباحث این کتاب شامل موارد زیر می باشد:

  • درک و ایجاد مدل های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق
  • جزئیات یادگیری تقویتی را کاوش کنید و ببینید که چگونه در سری های زمانی استفاده می شود
  • درک چگونگی تفسیر معیارهای ارزیابی عملکرد
  • تحلیل تکنیکال را بررسی کنید و یاد بگیرید که چگونه در بازارهای مالی کار می کند
  • شاخص های فنی را در پایتون ایجاد کنید و آنها را با مدل های ML برای بهینه سازی ترکیب کنید
  • سودآوری و قابل پیش بینی بودن مدل ها را برای درک محدودیت ها و پتانسیل آنها ارزیابی کنید

همچنین این کتاب در ژانویه سال 2024 منتشر شد و در 12 فصل جمع آوری شده است که عبارتند از:

1. Introducing Data Science and Trading (معرفی علم داده و معامله)

2. Essential Probabilistic Methods for Deep Learning (روش‌های آماری ضروری برای یادگیری عمیق)

3. Descriptive Statistics and Data Analysis (آمار توصیفی و تجزیه و تحلیل داده ها)

4. Linear Algebra and Calculus for Deep Learning (جبر خطی و حساب دیفرانسیل و انتگرال برای یادگیری عمیق)

5. Introducing Technical Analysis (معرفی تحلیل تکنیکال)

6. Introductory Python for Data Science (پایتون مقدماتی برای علم داده)

7. Machine Learning Models for Time Series Prediction (مدل های یادگیری ماشین برای پیش بینی سری های زمانی)

8. Deep Learning for Time Series Prediction I (1 یادگیری عمیق برای پیش بینی سری های زمانی)

9. Deep Learning for Time Series Prediction II (2 یادگیری عمیق برای پیش بینی سری های زمانی)

10. Deep Reinforcement Learning for Time Series Prediction (یادگیری تقویتی عمیق برای پیش بینی سری های زمانی)

11. Advanced Techniques and Strategies (تکنیک ها و استراتژی های پیشرفته)

12. Market Drivers and Risk Management (محرک های بازار و مدیریت ریسک)

جهت دانلود رایگان کتاب به کانال تلگرام Computer Ebook (@itpdfbook) مراجعه نمایید.