ما در آیتی هلو از شهریور ۱۴۰۲ کارمون رو با عشق به کتاب و یادگیری شروع کردیم. تخصص ما چاپ کتابهای تخصصی به زبان اصلیه و با استفاده از تکنولوژیهای روز و مواد اولیه باکیفیت، مطمئن میشیم که هر کتاب از نظر ظاهر و محتوا در بهترین سطح قرار بگیره.
هدفمون اینه که دسترسی به منابع علمی و آموزشی معتبر رو برای همه سادهتر کنیم و در این مسیر، همراه و همکار خوبی برای شما باشیم.
From Building Trading Strategies to Robo-Advisors Using Python
کتاب یادگیری ماشین در صنعت مالی منبعی جامع و کاربردی برای تحلیلگران مالی، معاملهگران، محققان و توسعهدهندگان نرمافزار است که به دنبال بهرهبرداری از یادگیری ماشین (ML) و علم داده برای تحول در صنعت مالی هستند. این کتاب با پوشش مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین و بیش از 20 مطالعه موردی در زمینههای یادگیری نظارتشده، یادگیری بدون نظارت، یادگیری تقویتی و پردازش زبان طبیعی (NLP)، شما را با ابزارها و تکنیکهای لازم برای حل چالشهای واقعی صنعت مالی آشنا میکند. این کتاب برای حرفهایهایی که در صندوقهای سرمایهگذاری (Hedge Funds)، بانکهای سرمایهگذاری و خردهفروشی و شرکتهای فینتک فعالیت میکنند، طراحی شده است و به موضوعات کلیدی مانند مدیریت پرتفوی، معاملات الگوریتمی، قیمتگذاری مشتقات، تشخیص تقلب، پیشبینی قیمت داراییها، تحلیل احساسات و توسعه چتبات میپردازد.
یادگیری نظارتشده: آموزش مدلهای مبتنی بر رگرسیون برای استراتژیهای معاملاتی، قیمتگذاری مشتقات و مدیریت پرتفوی، و مدلهای مبتنی بر طبقهبندی برای پیشبینی ریسک اعتباری، تشخیص تقلب و استراتژیهای معاملاتی.
یادگیری بدون نظارت: تکنیکهای کاهش ابعاد برای مدیریت پرتفوی، استراتژیهای معاملاتی و ساخت منحنی بازده، و الگوریتمهای خوشهبندی برای یافتن اشیاء مشابه در معاملات و مدیریت پرتفوی.
یادگیری تقویتی: مدلها و تکنیکهای توسعه استراتژیهای معاملاتی، هجینگ مشتقات و مدیریت پرتفوی.
پردازش زبان طبیعی (NLP): استفاده از کتابخانههای پایتون مانند NLTK و scikit-learn برای تبدیل متن به نمایشهای معنادار در تحلیل احساسات و توسعه چتبات.
مطالعات موردی واقعی: بیش از 20 مطالعه موردی با کد و مثالهای عملی برای حل مشکلات واقعی صنعت مالی.
پشتیبانی از کد: مثالهای کدنویسی در پایتون برای پیادهسازی الگوریتمهای یادگیری ماشین.
کتاب یادگیری ماشین در صنعت مالی با ساختاری منظم و پروژهمحور، شما را از مفاهیم پایه تا کاربردهای پیشرفته یادگیری ماشین در مالی هدایت میکند. این کتاب در چهار بخش و 10 فصل، موضوعات کلیدی زیر را پوشش میدهد:
بخش اول: چارچوب یادگیری ماشین
چشمانداز یادگیری ماشین در مالی: مروری بر کاربردهای یادگیری ماشین در صنعت مالی.
توسعه مدل یادگیری ماشین در پایتون: آموزش گامبهگام ساخت مدلهای ML با پایتون.
شبکههای عصبی مصنوعی: معرفی مفاهیم و کاربردهای شبکههای عصبی در مسائل مالی.
بخش دوم: یادگیری نظارتشده
مدلها و مفاهیم یادگیری نظارتشده: اصول اولیه یادگیری نظارتشده و کاربردهای آن در مالی.
رگرسیون در یادگیری نظارتشده (شامل مدلهای سری زمانی): مدلهای رگرسیون برای پیشبینی قیمتها، مدیریت پرتفوی و استراتژیهای معاملاتی.
طبقهبندی در یادگیری نظارتشده: مدلهای طبقهبندی برای تشخیص تقلب، پیشبینی ریسک اعتباری و معاملات الگوریتمی.
بخش سوم: یادگیری بدون نظارت
کاهش ابعاد در یادگیری بدون نظارت: تکنیکهایی مانند PCA برای مدیریت پرتفوی و ساخت منحنی بازده.
خوشهبندی در یادگیری بدون نظارت: الگوریتمهایی برای یافتن الگوهای مشابه در استراتژیهای معاملاتی و مدیریت پرتفوی.
بخش چهارم: یادگیری تقویتی و پردازش زبان طبیعی
یادگیری تقویتی: مدلهای RL برای توسعه استراتژیهای معاملاتی، هجینگ مشتقات و مدیریت پرتفوی.
پردازش زبان طبیعی (NLP): استفاده از NLP برای تحلیل احساسات و توسعه چتباتهای مالی.
کتاب یادگیری ماشین در صنعت مالی برای طیف گستردهای از حرفهایها و علاقهمندان مناسب است:
تحلیلگران مالی و معاملهگران: افرادی که میخواهند از یادگیری ماشین برای بهبود استراتژیهای معاملاتی و پیشبینی بازار استفاده کنند.
توسعهدهندگان نرمافزار: برنامهنویسانی که به دنبال پیادهسازی الگوریتمهای ML در پروژههای مالی هستند.
محققان مالی: افرادی که به تحلیل دادههای مالی و کشف الگوهای جدید علاقهمندند.
متخصصان فینتک: حرفهایهایی که در شرکتهای فینتک کار میکنند و نیاز به دانش ML دارند.
دانشجویان و علاقهمندان به علم داده: افرادی که میخواهند کاربردهای ML در صنعت مالی را یاد بگیرند.
طی چند دهه آینده، یادگیری ماشین و علم داده صنعت مالی را متحول خواهند کرد. از معاملات الگوریتمی و مدیریت پرتفوی گرفته تا تشخیص تقلب و تحلیل احساسات، الگوریتمهای ML به حرفهایهای مالی امکان میدهند تا تصمیمگیریهای دقیقتر و سریعتری داشته باشند. این کتاب با ارائه مطالعات موردی واقعی و کدهای پایتون، شما را برای حل چالشهای پیچیده مالی با استفاده از روشهای علمی و عملی آماده میکند.
یکی از نقاط قوت این کتاب، رویکرد پروژهمحور آن است. با بیش از 20 مطالعه موردی و مثالهای کدنویسی در پایتون، شما میتوانید مفاهیم یادگیری ماشین را در سناریوهای واقعی مالی پیادهسازی کنید. از پیشبینی قیمت داراییها تا توسعه چتباتهای مالی، این کتاب شما را با تجربهای عملی همراه میکند.
نویسنده این کتاب، یک متخصص برجسته در حوزه یادگیری ماشین و مالی است که تجربه گستردهای در کار با دادههای مالی و توسعه الگوریتمهای پیشرفته دارد. او با زبانی ساده و مثالهای عملی، مفاهیم پیچیده را به شکلی قابل فهم ارائه کرده است.
یادگیری ماشین در مالی: چشمانداز
توسعه مدل یادگیری ماشین در پایتون
شبکههای عصبی مصنوعی
یادگیری نظارتشده: مدلها و مفاهیم
یادگیری نظارتشده: رگرسیون (شامل مدلهای سری زمانی)
یادگیری نظارتشده: طبقهبندی
یادگیری بدون نظارت: کاهش ابعاد
یادگیری بدون نظارت: خوشهبندی
یادگیری تقویتی
پردازش زبان طبیعی
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران