在人工智能的幫助下,金融風險管理正在迅速發展。在這本實用的書中,開發人員、程序員、工程師、金融分析師、風險分析師以及定量和算法分析師將研究基於python的機器學習和深度學習模型,以評估金融風險。構建基於人工智能的金融建模技能,您將學習如何用ML模型取代傳統的金融風險模型。

作者Abdullah Karasan在深入探討使用Python在金融風險建模中使用ML模型的實際方法之前,幫助您探索金融風險建模背後的理論。有了這本書,你將:

回顧經典的時間序列應用,並與深度學習模型進行比較

利用支持向量回歸、神經網絡和深度學習,探索波動率模型來衡量風險程度

使用ML技術改進市場風險模型(VaR和ES),包括流動性維度

使用聚類和貝葉斯方法進行信用風險分析

用高斯混合模型和Copula模型捕捉流動性風險的不同方麵

使用機器學習模型進行欺詐檢測

使用機器學習模型預測股價崩盤並確定其決定因素

"> 【幹貨書】機器學習的金融風險管理與Python,194頁pdf - 專知VIP

在人工智能的幫助下,金融風險管理正在迅速發展。在這本實用的書中,開發人員、程序員、工程師、金融分析師、風險分析師以及定量和算法分析師將研究基於python的機器學習和深度學習模型,以評估金融風險。構建基於人工智能的金融建模技能,您將學習如何用ML模型取代傳統的金融風險模型。

作者Abdullah Karasan在深入探討使用Python在金融風險建模中使用ML模型的實際方法之前,幫助您探索金融風險建模背後的理論。有了這本書,你將:

回顧經典的時間序列應用,並與深度學習模型進行比較

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使用ML技術改進市場風險模型(VaR和ES),包括流動性維度

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用高斯混合模型和Copula模型捕捉流動性風險的不同方麵

使用機器學習模型進行欺詐檢測

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“機器學習是近20多年興起的一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法複雜度理論等多門學科。機器學習理論主要是設計和分析一些讓可以自動“學習”的算法。機器學習算法是一類從數據中自動分析獲得規律,並利用規律對未知數據進行預測的算法。因為學習算法中涉及了大量的統計學理論,機器學習與統計推斷學聯係尤為密切,也被稱為統計學習理論。算法設計方麵,機器學習理論關注可以實現的,行之有效的學習算法。很多推論問題屬於無程序可循難度,所以部分的機器學習研究是開發容易處理的近似算法。” ——中文維基百科

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