Økonomi og ledelse
"Statistical Learning for Trading: A Machine Learning Approach to Market Dynamics" is an insightful exploration of the profound intersection between financial markets and advanced learning techniques. Crafted for traders, analysts, and enthusiasts, this book unravels the complexities of financial data through the lens of machine learning and quantitative finance. It offers a comprehensive journey from foundational principles to sophisticated algorithms, empowering readers with the knowledge to harness data-driven strategies for informed trading decisions.
The book meticulously covers key topics such as exploratory data analysis, supervised and unsupervised learning, time series forecasting, and risk management. By integrating real-world applications and case studies, it bridges the gap between theory and practice, demonstrating how these techniques can revolutionize trading strategies. Whether you are a novice stepping into the world of finance or a seasoned practitioner seeking to enhance your expertise, this text delivers essential insights and tools to thrive in the dynamic realm of modern financial markets.
© 2024 HiTeX Press (E-bok): 6610000650798
Utgivelsesdato
E-bok: 7. oktober 2024
Tagger
Over 900 000 lydbøker og e-bøker
Eksklusive nyheter hver uke
Lytt og les offline
Kids Mode (barnevennlig visning)
Avslutt når du vil
For deg som vil lytte og lese ubegrenset.
219 kr /måned
Lytt så mye du vil
Over 900 000 bøker
Nye eksklusive bøker hver uke
Avslutt når du vil
For deg som ønsker å dele historier med familien.
Fra 289 kr /måned
Lytt så mye du vil
Over 900 000 bøker
Nye eksklusive bøker hver uke
Avslutt når du vil
289 kr /måned
For deg som lytter og leser ofte.
189 kr /måned
Lytt opptil 50 timer per måned
Over 900 000 bøker
Nye eksklusive bøker hver uke
Avslutt når du vil
For deg som lytter og leser av og til.
149 kr /måned
Lytt opp til 20 timer per måned
Over 900 000 bøker
Nye eksklusive bøker hver uke
Avslutt når du vil
Kos deg med ubegrenset tilgang til mer enn 700 000 titler.
Norsk
Norge
