Artificial Intelligence in Finance: A Python-Based Guide epub

Name: Artificial Intelligence in Finance: A Python-Based Guide
ISBN: 9781492055433

por Yves Hilpisch

Publisher O'Reilly Media

O formato epub é um padrão aberto para e-books criado pelo International Digital Publishing Forum (IDPF).
O formato EPUB ganhou alguma popularidade como um formato independente de fornecedor para e-books como Artificial Intelligence in Finance: A Python-Based Guide - Yves Hilpisch baseado em XML. O EPUB foi projetado para refluir o conteúdo que pode adaptar sua apresentação ao leitor Artificial Intelligence in Finance: A Python-Based Guide, embora o EPUB agora também suporte conteúdo de layout fixo.
- EPUB 2 fornece todos os recursos de formatação e layout de XHTML 1.1 e CSS2.
- O EPUB 3 tornou-se oficialmente um padrão no final de outubro de 2011. O recente EPUB 3 define perfis HTML5, SVG e CSS para uso em publicações ricas.

Uma publicação EPUB é migrada como um único arquivo Artificial Intelligence in Finance: A Python-Based Guide ("documento portátil") que contém:

Um documento de pacote (arquivo OPF) que define todos os documentos que compõem uma publicação e seus recursos necessários, define a ordem de leitura e vincula metadados de nível de publicação e informações de navegação.
Um elemento de metadados que inclui e/ou se refere a metadados aplicáveis a toda a publicação e recursos específicos dentro dela.
Elemento manifesto: Identifica (via IRI) e descreve (via tipo de mídia MIME) o conjunto de recursos que compõem uma publicação EPUB.
Elemento de lombada: especifica a ordem de leitura padrão da publicação. (Uma lista ordenada de recursos de publicação (documentos de conteúdo EPUB).
O elemento Bindings define um conjunto de manipuladores personalizados para tipos de mídia não suportados pelo EPUB3. Se o leitor de livros Artificial Intelligence in Finance: A Python-Based Guide não for compatível com um tipo de mídia específico, ele poderá usar um script de fallback se for compatível.

todos os documentos com conteúdo
todos os outros recursos necessários para processar a Publicação.

O contêiner OCF é empacotado em um único arquivo ZIP físico contendo:

Tipo de arquivo Mime: application/epub+zip.
A pasta META-INF (arquivo contêiner apontando para a localização do arquivo.opf), assinaturas, criptografia, permissões são arquivos xml.
A pasta OEBPS armazena o conteúdo do livro. (Arquivos opf, ncx, html, svg, png, css, etc.)

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Descrição do livro

The widespread adoption of AI and machine learning is revolutionizing many industries today. Once these technologies are combined with the programmatic availability of historical and real-time financial data, the financial industry will also change fundamentally. With this practical book, you'll learn how to use AI and machine learning to discover statistical inefficiencies in financial markets and exploit them through algorithmic trading.

Author Yves Hilpisch shows practitioners, students, and academics in both finance and data science practical ways to apply machine learning and deep learning algorithms to finance. Thanks to lots of self-contained Python examples, you'll be able to replicate all results and figures presented in the book.

In five parts, this guide helps you:

Learn central notions and algorithms from AI, including recent breakthroughs on the way to artificial general intelligence (AGI) and superintelligence (SI)
Understand why data-driven finance, AI, and machine learning will have a lasting impact on financial theory and practice
Apply neural networks and reinforcement learning to discover statistical inefficiencies in financial markets
Identify and exploit economic inefficiencies through backtesting and algorithmic trading--the automated execution of trading strategies
Understand how AI will influence the competitive dynamics in the financial industry and what the potential emergence of a financial singularity might bring about

Número de páginas :475

Isbn 10 :1492055433

Isbn 13 :9781492055433

Encadernação Artificial Intelligence in Finance: A Python-Based Guide:Capa Comum

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