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题名:
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金融机器学习和数据科学实践 [ 专著] jin rong ji qi xue xi he shu ju ke xue shi jian / (印)哈里姆·塔特萨特，(印)萨赫勒·普瑞，(美)布拉德·卢卡博著 , 杜春晓译 |
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ISBN:
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978-7-5198-6963-2 价格： CNY128.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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429页 图 24cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 中国电力出版社 出版日期： 2022 |
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内容提要:
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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贷违约概率，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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主题词:
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机器学习 应用 |
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中图分类法:
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F830.49 版次： 5 |
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主要责任者:
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塔特萨特 ta te sa te 著 |
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主要责任者:
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普瑞 pu rui 著 |
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主要责任者:
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卢卡博 lu ka bo 著 |
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次要责任者:
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杜春晓 du chun xiao 译 |