![[समीक्षा] Machine Learning for Algorithmic Trading (Stefan Jansen) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2548160/c1a-085k3-kp59pkjzapo4-pkufug.jpg)
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Machine Learning for Algorithmic Trading (Stefan Jansen)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Machine-Learning-for-Algorithmic-Trading-Stefan-Jansen.html
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Machine+Learning+for+Algorithmic+Trading+Stefan+Jansen+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/B08D9SP6MB/
#वैकल्पिकवित्तीयडेटा #अल्फाकारकइंजीनियरिंग #म्यूचुअलइन्फॉर्मेशन #समयश्रृंखलाबैकटेस्टिंग #जोखिमसमायोजितपोर्टफोलियो #MachineLearningforAlgorithmicTrading
स्टेफन यान्सेन की यह तकनीकी पुस्तक मशीन लर्निंग, वित्तीय डेटा विश्लेषण और व्यवस्थित ट्रेडिंग के संगम पर केंद्रित है. इसका उद्देश्य पाठक को यह समझाना है कि बाजार, कंपनी संबंधी और वैकल्पिक डेटा से ऐसे पूर्वानुमान संकेत कैसे निकाले जाएं जिन्हें नियम-आधारित निवेश रणनीतियों में बदला जा सके. पुस्तक केवल किसी मॉडल से अगली कीमत का अनुमान लगाने तक सीमित नहीं रहती. यह डेटा प्राप्ति, डेटा की गुणवत्ता, फीचर इंजीनियरिंग, मॉडल चयन, संकेतों के आर्थिक मूल्यांकन, पोर्टफोलियो निर्माण और बैकटेस्टिंग को एक जुड़ी हुई शोध प्रक्रिया के रूप में रखती है. इसमें पायथन आधारित उदाहरणों के माध्यम से पर्यवेक्षित, अप्रेक्षित और डीप लर्निंग विधियों के उपयोग पर चर्चा की गई है. विशेष महत्व इस बात को दिया गया है कि वित्तीय बाजारों में शोर बहुत अधिक, संबंध बदलते रहने वाले और ओवरफिटिंग का जोखिम गंभीर होता है. इसलिए पुस्तक का केंद्रीय दृष्टिकोण केवल भविष्यवाणी की सटीकता नहीं, बल्कि यथार्थवादी लागतों और जोखिम के बाद टिकाऊ, व्यापार योग्य संकेतों की खोज है.
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स्टेफन यान्सेन की यह तकनीकी पुस्तक मशीन लर्निंग, वित्तीय डेटा विश्लेषण और व्यवस्थित ट्रेडिंग के संगम पर केंद्रित है. इसका उद्देश्य पाठक को यह समझाना है कि बाजार, कंपनी संबंधी और वैकल्पिक डेटा से ऐसे पूर्वानुमान संकेत कैसे निकाले जाएं जिन्हें नियम-आधारित निवेश रणनीतियों में बदला जा सके. पुस्तक केवल किसी मॉडल से अगली कीमत का अनुमान लगाने तक सीमित नहीं रहती. यह डेटा प्राप्ति, डेटा की गुणवत्ता, फीचर इंजीनियरिंग, मॉडल चयन, संकेतों के आर्थिक मूल्यांकन, पोर्टफोलियो निर्माण और बैकटेस्टिंग को एक जुड़ी हुई शोध प्रक्रिया के रूप में रखती है. इसमें पायथन आधारित उदाहरणों के माध्यम से पर्यवेक्षित, अप्रेक्षित और डीप लर्निंग विधियों के उपयोग पर चर्चा की गई है. विशेष महत्व इस बात को दिया गया है कि वित्तीय बाजारों में शोर बहुत अधिक, संबंध बदलते रहने वाले और ओवरफिटिंग का जोखिम गंभीर होता है. इसलिए पुस्तक का केंद्रीय दृष्टिकोण केवल भविष्यवाणी की सटीकता नहीं, बल्कि यथार्थवादी लागतों और जोखिम के बाद टिकाऊ, व्यापार योग्य संकेतों की खोज है.
