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金融机器学习和数据科学实践
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金融机器学习和数据科学实践
:(印) 哈里姆·塔特萨特, (印) 萨赫勒·普瑞, (美) 布拉德·卢卡博, 杜春晓
作者：
(印) 哈里姆·塔特萨特, (印) 萨赫勒·普瑞, (美) 布拉德·卢卡博, 杜春晓
出版社：
中国电力出版社
出版时间：
20220101
ISBN：
978-7-5198-6963-2
索书号：
F830.49/317
分类号：
F830.49
页数：
429页
价格：
CNY128.00
复本数：
在馆数：
累借天数：
累借次数：
本书主要内容有用监督学习回归模型开发算法交易策略和衍生品定价模型。用监督学习分类模型预测信货违约概率，检测欺诈行为。用降维技术解决投资组合管理和收益率曲线构造问题。为实现交易策略和管理投资组合，用降维和聚类技术寻找相似资产。用强化学习模型和技术开发交易策略、衍生品对冲策略，管理投资组合。用NLTK和scikit-learn等Python库解决金融领域自然语言处理问题。
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