金融AI｜人工智慧的金融應用<啃書> 價格比較,價格查詢,價格歷史信息

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金融AI｜人工智慧的金融應用<啃書> 歷史價格(單位:新台幣)

金融AI｜人工智慧的金融應用<啃書> 描述

運用Python的學習指南「全面且直觀的作法，本書必定是金融從業人員與學者的重要參考。」 —Abdullah Karasan 資料科學家兼顧問「針對期望解決各種計量金融問題的機器學習從業人員，這是一本出色的指南」 —Tim Nugent Refinitiv資深研究科學家 AI與機器學習的廣泛運用，讓許多行業發生突破性變革。一旦將程式取得的歷史和即時金融資料，與這些新技術相結合，金融業也產生巨大變化。有了這本金融實務書籍，您將學會使用AI與機器學習，察覺出金融市場統計無效率的情況，進而透過演算法交易以運用獲利。作者Yves Hilpisch針對從業人員、學生與學者，就金融與資料科學實務面，說明機器學習與深度學習演算法於金融業的應用。書中提供豐富的Python示例，讓您能夠複製書中呈現的所有結果。本書分為五個部分，協助您： ‧學習AI主要概念與演算法，包括「通用人工智慧」(AGI)與「超級智慧」(SI)方面取得的最新突破 ‧了解「資料驅動金融」、「AI」與「機器學習」對金融理論與實務產生長遠影響的原因 ‧運用「類神經網路」與「增強式學習」，察覺金融市場統計無效率的情況 ‧以「回測」與「演算法交易」辨別經濟無效率的情況並利用機會，自動執行交易策略 ‧理解AI影響金融業未來競爭動態的程度，以及預想金融奇點到來時可能產生的情境作者簡介 Yves J. Hilpisch 博士是The AI Machine暨The Python Quants的創辦人兼CEO，集團致力將開源技術應用於金融資料科學、人工智慧、演算法交易與計算金融相關方面。Yves還是《Python for Finance》、《Python for Algorithmic Trading》、《Derivatives Analytics with Python》與《Listed Volatility and Variance Derivatives》的作者，並於Certificate in Quantitative Finance(CQF)講授AI能力的演算法交易相關課程。書籍目錄第一部分機器智慧第一章人工智慧第二章超級智慧第二部分金融與機器學習第三章規範金融第四章資料驅動金融第五章機器學習第六章 AI第一的金融第三部分統計無效率第七章密集神經網路第八章循環神經網路第九章增強式學習第四部分演算法交易第十章向量化回測第十一章風險管理第十二章執行與部署第五部分展望第十三章 AI式競爭第十四章金融奇點第六部分附錄附錄A 互動的類神經網路附錄B 類神經網路類別附錄C 卷積神經網路