Публикации по теме 'finance'
Вникая в код: учебник ИИ в современном банковском деле
€ a $ прислушивается к Code: AI’s Playbook in Modern Banking
Банковский ландшафт претерпевает глубокие изменения благодаря интеграции технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Представьте себе мир, в котором ваш банк понимает ваши потребности еще до того, как вы их озвучите, где транзакции происходят в мгновение ока и где инвестиционные стратегии точно соответствуют вашим финансовым устремлениям. Этот футуристический сценарий становится реальностью, поскольку..
Эффективное машинное обучение
В AIB мы используем машинное обучение для решения множества задач. В этом сообщении блога мы обсудим один подход для эффективной работы с большим и постоянно растущим набором данных. В предлагаемом алгоритме после того, как данные были использованы в процессе обучения, их влияние будет сохраняться, и модель может быть обновлена без необходимости извлечения старых данных. Таким образом, после обработки данных от них можно отказаться. Ниже мы также покажем, как мы потенциально можем..
Наука о данных в финансах может стать отличной возможностью
Я одновременно занимался наукой о данных и финансами, но не знал, что наука о данных может применяться в финансах.
Сегодня я собираюсь поделиться своими знаниями о науке о данных и финансах или о том и другом вместе.
В финансах есть несколько подобластей, где нужны алгоритмы науки о данных:
Оценка рисков Прогноз будущих цен на акции Торговые алгоритмы Обнаружение мошенничества Анализ рынка Анализ временных рядов Оценка волатильности
и многое другое....
Создание модифицированного преобразования Фишера для прибыльной торговли.
Как создать индикатор трансформации Фишера для прибыльной торговли на рынках.
Мы знаем, что финансовые отчеты обычно не распределяются, что делает большинство статистических анализов не совсем точными. Однако мы можем преобразовать данные, чтобы сделать их более нормальными. Один из способов сделать это - использовать преобразование Фишера. В этой статье мы обсудим модифицированную версию преобразования Фишера и применим ее к торговле посредством тестирования двух различных, но все..
Базовый механизм рекомендаций по облигациям с нуля
Типичной проблемой для многих финансовых фирм является идея взаимозаменяемости инструментов. Если вы маркетмейкер облигаций, у вас может быть клиент, который говорит, что хочет 5-летний выпуск GM, но ликвидности нет, что вы можете предложить вместо этого? Если вы менеджер по инвестициям, возможно, вам нужен долг автомобильной промышленности, чтобы привести свой портфель в соответствие с желаниями клиента, вы думаете, что GM — лучший выпуск для клиента, но он недоступен, так чем вы можете..
Регрессия PCA на данных ETF
Цель
Наша цель в этом упражнении — применить модель анализа основных компонентов (PCA) , чтобы определить количество вариаций, демонстрируемых компонентами набора данных, а также провести регрессию по результатам PCA. и сравнение их с моделью LASSO .
Импорт данных Величина вариации, объясняемая каждым компонентом
8 методов улучшения анализа данных: метрики классификации
Введение в метрики для использования в вашем следующем проекте анализа данных
Используя метрики классификации, вы можете оптимизировать свои модели для конкретных наборов данных и гарантировать, что их можно обобщить на другие наборы данных. В анализе данных метрика классификации — это способ измерить, насколько хорошо работает классификатор. Перекрестная проверка — это распространенный способ измерить, насколько точны…
