在未来的几十年里，机器学习和数据科学将改变金融行业。通过这本实用的书，分析师、交易员、研究人员和开发人员将学习如何构建对行业至关重要的机器学习算法。您将研究ML概念、监督学习、非监督学习和强化学习中的20多个案例研究，以及自然语言处理(NLP)。
对于在对冲基金、投资和零售银行工作的专业人士，以及金融科技公司的理想，这本书也深入研究了投资组合管理、算法交易、衍生品定价、欺诈检测、资产价格预测、情绪分析和聊天机器人开发。您将探索实践者面临的现实问题，并学习由代码和示例支持的科学合理的解决方案。
https://www.oreilly.com/library/view/machine-learning-and/9781492073048/
这本书涵盖了:
基于监督学习回归模型的交易策略，衍生品定价和投资组合管理
用于信用违约风险预测，欺诈检测和交易策略的监督学习分类模型
在投资组合管理、交易策略和收益率曲线构建方面的案例研究的维数减少技术
寻找相似对象的算法和聚类技术，以及交易策略和投资组合管理中的案例研究
强化学习模型和技术用于建立交易策略，衍生品对冲，和投资组合管理
使用Python库(如NLTK和scikit-learn)将文本转换为有意义的表示的NLP技术
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