کتاب Data Analytics for Finance Using Python (تجزیه و تحلیل داده ها برای امور مالی با استفاده از پایتون) به بررسی کاربردهای تجزیه و تحلیل داده‌ها در حوزه مالی با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون می‌پردازد.
این کتاب به خوانندگان آموزش می‌دهد که چگونه می‌توانند با بهره‌گیری از ابزارها و کتابخانه‌های پایتون، داده‌های مالی را جمع‌آوری، پردازش و تحلیل کنند. همچنین، نویسنده به بررسی روش‌هایی مانند تحلیل سری‌زمانی، پیش‌بینی قیمت‌ها، و ارزیابی ریسک فعالیت‌های مالی می‌پردازد. هدف این کتاب فراهم کردن دانش لازم برای تحلیلگران و متخصصان مالی است تا بتوانند تصمیم‌گیری‌های بهتری بر اساس داده‌های موجود انجام دهند.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Data Analytics for Finance Using Python را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب Data Analytics for Finance Using Python:
در چشم‌انداز مالی پرشتاب و به سرعت در حال تغییر امروز، تحلیل داده‌ها به ابزاری ضروری برای اتخاذ تصمیمات سرمایه‌گذاری آگاهانه و هدایت موفقیت کسب‌وکار تبدیل شده است. با افزایش دست به داده‌های مالی، حرفه‌ای‌های صنعت مالی به تحلیل داده‌ها روی آورده‌اند تا از مزیت رقابتی برخوردار شوند جلوتر از منحنی بمانند.
کتاب Data Analytics for Finance Using Python برای ارائه یک راهنمای جامع برای حرفه‌ای‌های مالی، پژوهشگران و دانشجویان در زمینه کاربرد تحلیل داده‌ها در مالی طراحی شده است. این کتاب طیف وسیعی از موضوعات را پوشش می‌دهد، از اصول پیش‌پردازش داده‌ها و تج‌سازی تا مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین و تکنیک‌های آماری استنباطی برای پیش‌بینی قیمت سهام.
کتاب Data Analytics for Finance Using Python پایه‌ای قوی برای یادگیری ماشین و کاربرد آن در مالی فراهم می‌کند. این کتاب بر روی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و کاربرد آن‌ها در رشته مالی تأکید دارد. مفاهیم پیشرفته یادگیری ماشین به روشنی در کاربرد عملیک نظری آن ها بحث می‌شود. موضوعات پوشش داده شده در به عنوان یک راهنمای گام‌به‌گام برای کاربرد ابزارهای یادگیری ماشین در مالی عمل می‌کند.
موضوعات پیشرفته یادگیری ماشین که در کتاب Data Analytics for Finance Using Python پوشش داده شده به شرح زیر است:
فصل ۱: مدیریت پرتفوی سرمایه‌گذاری سهام با استفاده از کلاستربندی K-means
فصل ۲: پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از مدل ARIMA
فصل ۳: استراتژی سرمایه‌گذاری سهام با استفاده از مدل رگرسیون لجستیک
فصل ۴: پیش‌بینی تصمیمات خرید و فروش سهام با استفاده از مدل گوسی ناوی بیس با استفاده از برنامه‌نویسی پون
فصل ۵: تکنیک جنگل تصادفی به عنوان ابزاری برای تصمیمگیری در مورد تجارت سهام
فصل ۶: مدیریت سهام و تکنیک درخت تصمیم برای سرمایه‌گذاری مناسب
صل ۷: آمار توصیفی برای ریسک سهام و مدیریت آن
فصل ۸: پیش‌بینی سهام با استفاده از مدل رگرسیون چندگانه
فصل ۹: آزمون F برای ارزیابی ریسک سهام
فصل ۱۰: آزمون T برای ارزیابی ریسک سهفصل ۱۱: آزمون Z برای ارزیابی ریسک سهام
فصل ۱۲: مدل یادگیری ماشینکتور پشتیبان پیش‌بینی بورس
فصل ۱۳: تحلیل ریسک بورس با استفاده از بصری‌سازی
فصل ۱۴: پردازش زبان طبیعی برای تحلیل احساسات در بورس
فصل ۱۵: LSTM برای پیش‌ب قیمت سهام
این کتاب به استفاده و کاربرد ابزارها و تکنیک‌های یادگیری ماشین در حوزه مالی می‌پردازد تا عملکرد پژوهشگران و تحلیلگران را بیشتر بهبود بخشد. این موضوعات برای دانشجویان، پژوهشگران و بسیاری دیگر از کاربران این فناوری‌ها مفید خواهد بود.
این کتاب کالیستی برای جمع‌آوری یادگیری ماشین و رشته مالی است درک عمیقی از موضوع توسعه یابد. علاوه بر این، ما تخصص و دانش جمعی خود را در این کتاب ارائه می‌دهیم و به خوانندگان چشم‌انداز منحصر به فرد وویایی در مورد مالی و علوم کامپیوتر و مهندسی ارائه می‌دهیم.
سرفصل‌های کتاب Data Analytics for Finance Using Python:
- Cover
- Half Title
- Series
- Title
- Copyright
- Contents
- Preface
- Authors
- Chapter 1 Stock Investments Portfolio Management by Applying K-Means Clustering
- Chapter 2 Predicting Stock Price Using the ARIMA Model
- Chapter 3 Stock Investment Strategy Using a Logistic Regression Model
- Chapter 4 Predicting Stock Buying and Selling Decisions by Applying the Gaussian Naive Bayes Model Using Python Programming
- Chapter 5 The Random Forest Technique Is a Tool for Stock Trading Decisions
- Chapter 6 Applying Decision Tree Classifier for Buying and Selling Strategy with Special Reference to MRF Stock
- Chapter 7 Descriptive Statistics for Stock Risk Assessment
- Chapter 8 Stock Investment Strategy Using a Regression Model
- Chapter 9 Comparing Stock Risk Using F-Test
- Chapter 10 Stock Risk Analysis Using t-Test
- Chapter 11 Stock Investment Strategy Using a Z-Score
- Chapter 12 Applying a Support Vector Machine Model Using Python Programming
- Chapter 13 Data Visualization for Stock Risk Comparison and Analysis
- Chapter 14 Applying Natural Language Processing for Stock Investors Sentiment Analysis
- Chapter 15 Stock Prediction Applying LSTM
جهت دانلود کتاب Data Analytics for Finance Using Python می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.