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图书信息
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金融机器学习和数据科学实践
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| ISBN： | 9787519869632 |
定价： | ￥128.00 |
| 作者： | (印)哈里姆·塔特萨特，(印)萨赫勒·普瑞，(美)布拉德·卢卡博著 |
出版社： | 中国电力出版社 |
| 出版时间： | 2022年11月 |
开本： | 24cm |
| 页数： | 429页 |
中图法： | F830.49 |
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2026-04-07
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图书简介 | | 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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