Навчання шляхом зміцнення у фінансах


Код: 17866354847
1134 грн
Ціна вказана з доставкою в Україну
Товар є в наявності
ЯК ЕКОНОМИТИ НА ДОСТАВКЕ?
Замовляйте велику кількість товарів у цього продавця
Інформація
  • Час доставки: 7-10 днів
  • Стан товару: новий
  • Доступна кількість: 15

Оплачивая «Обучение путем укрепления финансов» данное изделие из «Программирование» вы можете быть уверены, что после оформления заказа, доставки в Украину, вы получите именно то, что заказывали, в оговоренные сроки и европейского качества.

Навчання шляхом зміцнення фінансів. Вступ із використанням Python

Автор: yves J. Hilpisch

Видавець: Helion

Рік випуску: 2025

Переклад: tomasz Walczak

Формат: 165x235

Значення: soft

сторінки: 184

Книга - це нова

ви можете знайти Antional!

Навчання шляхом зміцнення виявилося проривним рішенням. Одним з найцікавіших алгоритмів є глибоке навчання Q (DQL), який може бути використаний для зміни умов прийняття рішень. У багатьох випадках DQL має ефективність недосяжної для людини. Не дивно, що використання цього типу алгоритмів у фінансовій галузі здається надзвичайно привабливим варіантом.

Ця книга є стислим ознайомленням з основними питаннями та аспектами навчання шляхом зміцнення та алгоритмів DQL. Це оцінить як вчені, так і практикуючі, які шукають ефективні алгоритми, корисні для роботи з фінансами. Ви знайдете багато цікавих прикладів у Python, представленому у вигляді найцікавіших алгоритмів, готових до самомодифікації та тестування.

in the book, among others:

  • teaching by strengthening
  • algorithm DQL
  • ACTORITY ALGORITM Algorithms in Python
  • Solving problems of algorithmic trade, dynamic hedging and dynamic allocation of funds in the asset

This book perfectly Заповнює розрив між теорією та практикою завдяки яскравим поясненням та детальним кодом у Python! Державний університет

Д -р Ів Дж. Хілпіш керує сертифікатом у Python для фінансів, піонерської навчальної ініціативи. Він також є творцем DX Analytics, бібліотекою фінансової аналітики. Він регулярно організовує конференції та завантажувальні кемпи у глобальних фінансових центрах щодо застосувань Python, а також штучного інтелекту в області кількісних фінансів та алгоритмічної торгівлі.