Blueprints de Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados para Finanças O aprendizado de máquina e a ciência de dados transformarão significativamente o setor financeiro nos próximos anos. Com este guia prático. os profissionais de fundos de hedge. investi­mentos e bancos de varejo. bem como as fintechs. aprenderão a criar algoritmos de AM (aprendizado de máquina) cruciais para o setor. Você examinará conceitos de AM e mais de vinte estudos de caso sobre aprendizado supervisionado. não supervisionado e por reforço. bem como sobre o processamento de linguagem natural (PLN). Analistas. traders. pesquisadores e desenvolvedores também mergulharão na gestão de portfólios. no trading algorítmico. na precificação de derivativos. na detecção de fraudes. na previ­são de preços de ativos. na análise de sentimento e no desen­volvimento de chatbots. Você explorará problemas da vida real e aprenderá soluções cientificamente sólidas e sustentadas por códigos e exemplos. Este livro inclui: • Modelos de aprendizado supervisionado baseado em regressão para estratégias de tradings e precificação de derivativos. • Modelos de aprendizado supervisionado baseado em classificação para a previsão de risco de inadimplência de cré dito e detecção de fraudes. • Técnicas de redução de dimensionalidade. com estudos de caso sobre gestão de portfólios e criação de uma yield curve. • Estudos de caso usando algoritmos e técnicas de agrupamento para encontrar objetos semelhantes em estratégias de trading e gestão de portfólios. • Modelos de aprendizado por reforço e técnicas para desenvolver estratégias de trading. hedge de derivativos e gestão portfólios. • Técnicas de PLN usando bibliotecas Python. como NLTK e Scikit-learn Ver menos