Machine Learning Approaches in Financial Analytics (eBook)
XX, 483 Seiten
Springer-Verlag
978-3-031-61037-0 (ISBN)
This book addresses the growing need for a comprehensive guide to the application of machine learning in financial analytics. It offers a valuable resource for both beginners and experienced professionals in finance and data science by covering the theoretical foundations, practical implementations, ethical considerations, and future trends in the field. It bridges the gap between theory and practice, providing readers with the tools and knowledge they need to leverage the power of machine learning in the financial sector responsibly.
| Erscheint lt. Verlag | 28.9.2024 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Intelligent Systems Reference Library |
| Zusatzinfo | XX, 483 p. 105 illus., 88 illus. in color. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik | |
| Technik ► Bauwesen | |
| Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Finanzierung | |
| Schlagworte | Asset Allocation Strategies • Behavioral Finance • Big Data Finance and Economics • Blockchain and Applications • Deep Learning Models in Finance • Digital Financial Reporting • Evolutionary Computation for Financial Application • Evolutionary finance • Financial Prediction and Forecasting • financial risk management • Fuzzy Sets, Rough Sets • Granular Computing for Financial Application • Intelligent Trading Agents • Machine learning in finance • Neural Networks Modeling for Financial Application • Pricing of Structured Securities • Probabilistic Modeling/Inference • Semantic Web and Linked Data • Time Series Analysis • Trading systems & Trading Room Simulation |
| ISBN-10 | 3-031-61037-7 / 3031610377 |
| ISBN-13 | 978-3-031-61037-0 / 9783031610370 |
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