![[समीक्षा] Advances in Financial Machine Learning (Marcos Lopez de Prado) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2578943/c1a-085k3-ok895nz6b708-1ewxev.jpg)
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Advances in Financial Machine Learning (Marcos Lopez de Prado)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/1119482089?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Advances-in-Financial-Machine-Learning-Marcos-Lopez-de-Prado.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/advances-in-financial-machine-learning/id1643342200?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Advances+in+Financial+Machine+Learning+Marcos+Lopez+de+Prado+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/1119482089/
#ट्रिपलबैरियरलेबलिंग #फ्रैक्शनलडिफरेंशिएशन #पर्ज्डक्रॉसवैलिडेशन #मेटालेबलिंग #हाइरार्किकलरिस्कपैरिटी #AdvancesinFinancialMachineLearning
मार्कोस लोपेस दे प्राडो की एडवांसेज इन फाइनेंशियल मशीन लर्निंग मात्र एल्गोरिदमों की परिचयात्मक पुस्तक नहीं है, बल्कि वित्तीय बाजारों में मशीन लर्निंग के विश्वसनीय उपयोग की कार्यपद्धति है. यह क्वांटिटेटिव फाइनेंस, सांख्यिकी, डेटा इंजीनियरिंग और पोर्टफोलियो निर्माण के संगम पर लिखी गई तकनीकी पुस्तक है. इसका केंद्रीय प्रश्न है कि सामान्य मशीन लर्निंग पद्धतियां, जो स्वतंत्र और स्थिर डेटा वाले क्षेत्रों में उपयोगी हो सकती हैं, वित्तीय समय श्रेणियों पर अक्सर भ्रामक परिणाम क्यों देती हैं. लेखक का उत्तर डेटा के निर्माण, लेबलिंग, नमूना चयन, सत्यापन, बैकटेस्टिंग और जोखिम आवंटन की पूरी श्रृंखला में सुधार के रूप में आता है. पुस्तक विशेष रूप से ओवरफिटिंग, सूचना रिसाव और गलत प्रदर्शन माप जैसी समस्याओं को गंभीरता से लेती है. साथ ही, यह फ्रैक्शनल डिफरेंशिएशन, इवेंट आधारित सैंपलिंग, ट्रिपल बैरियर लेबलिंग, मेटा लेबलिंग और हाइरार्किकल रिस्क पैरिटी जैसे प्रभावशाली विचार प्रस्तुत करती है. इसका उद्देश्य भविष्यवाणी का आकर्षक डेमो बनाना नहीं, बल्कि ऐसे निवेश संकेत और पोर्टफोलियो बनाना है जिनकी जांच वास्तविक बाजार सीमाओं के अनुरूप की गई हो.
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मार्कोस लोपेस दे प्राडो की एडवांसेज इन फाइनेंशियल मशीन लर्निंग मात्र एल्गोरिदमों की परिचयात्मक पुस्तक नहीं है, बल्कि वित्तीय बाजारों में मशीन लर्निंग के विश्वसनीय उपयोग की कार्यपद्धति है. यह क्वांटिटेटिव फाइनेंस, सांख्यिकी, डेटा इंजीनियरिंग और पोर्टफोलियो निर्माण के संगम पर लिखी गई तकनीकी पुस्तक है. इसका केंद्रीय प्रश्न है कि सामान्य मशीन लर्निंग पद्धतियां, जो स्वतंत्र और स्थिर डेटा वाले क्षेत्रों में उपयोगी हो सकती हैं, वित्तीय समय श्रेणियों पर अक्सर भ्रामक परिणाम क्यों देती हैं. लेखक का उत्तर डेटा के निर्माण, लेबलिंग, नमूना चयन, सत्यापन, बैकटेस्टिंग और जोखिम आवंटन की पूरी श्रृंखला में सुधार के रूप में आता है. पुस्तक विशेष रूप से ओवरफिटिंग, सूचना रिसाव और गलत प्रदर्शन माप जैसी समस्याओं को गंभीरता से लेती है. साथ ही, यह फ्रैक्शनल डिफरेंशिएशन, इवेंट आधारित सैंपलिंग, ट्रिपल बैरियर लेबलिंग, मेटा लेबलिंग और हाइरार्किकल रिस्क पैरिटी जैसे प्रभावशाली विचार प्रस्तुत करती है. इसका उद्देश्य भविष्यवाणी का आकर्षक डेमो बनाना नहीं, बल्कि ऐसे निवेश संकेत और पोर्टफोलियो बनाना है जिनकी जांच वास्तविक बाजार सीमाओं के अनुरूप की गई हो.
