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從建構交易策略到使用Python的機器人投¸êÅU問 機器學習和¸ê料科學將在未來幾年ÅãµÛ改Åܪ÷¿Ä業¡C³z¹L本實用指南¡AÁ×ÀI基ª÷¡B投¸ê和¹s售»È¦æ以及ª÷¿Ä科技公司的專業人士將學到如何建構對¸Ó¦æ業極為Ãö«n的ML演算法¡C您將研究ML概念和20多個案例研究¡A包括了監督式¡B«D監督式和強化學習¡A以及¦Û然»y¨¥³B理(natural language processing, NLP)¡C 分析師¡B交易員¡B研究人員和¶}發人員ÁÙ將深入研究投¸ê組合管理¡B演算法交易¡Bl生性商品定價¡B¶B欺偵測¡B¸ê產價格¹w測¡B情緒分析和²á天機器人¶}發¡C您將探索現實生活中的問ÃD¡A並學習以程式碼和範例作為後盾的科學上合理的¸Ñ決方案¡C 本書包括¡G ‧基於°j歸的監督式學習交易策略和l生性商品定價模型 ‧基於分Ãþ的監督式學習信用¹H約·ÀI¹w測»P¶B欺偵測模型 ‧投¸ê組合管理»P收益率曲線建構中的°維技³N及實例研究 ‧利用演算法和分群技³N尋找交易策略和投¸ê組合管理中相似物件的案例研究 ‧建立交易策略的強化學習模型和技巧¡Al生性商品Á×ÀI和投¸ê組合管理 ‧使用Python函式庫(例如NLTK和Scikit-learn)的NLP技³N
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