Искусственный интеллект и машинное обучение в трейдинге, Суков Я.

Искусственный интеллект и машинное обучение в трейдинге, Суков Я.
 
   Книга написана для трёх архетипов, каждый из которых представляет значительную часть аудитории, заинтересованной в понимании новых реалий финансовых рынков. Независимо от того, на каком уровне вы находитесь, книга предложит инструменты и инсайты, соответствующие вашему опыту.
Книга построена как гибрид теоретического руководства и практического пособия. После каждой философской главы вы будете получать конкретный инструмент — фрагмент кода, архитектуру модели или аналитическую методику, которую можно применить уже сегодня. Это не книга, которую читают и забывают — это тренажёр для формирования нового типа мышления.




Исторические котировки: Летопись рыночных баталий.
Это самый доступный вид данных. Каждая свеча (минутная, часовая, дневная) — это сжатая битва между быками и медведями. Структура OHLCV (Open, High, Low, Close, Volume) — стандарт де-факто в финансовом анализе. Однако этого недостаточно для хорошего ML, поскольку OHLCV теряет информацию о внутрипериодной волатильности и порядке тиков. Две свечи с одинаковыми OHLCV могут быть полностью разными: первая — цена плавно выросла от О до С, вторая — скакнула вверх, упала вниз, потом снова вверх. Разная микроструктура порождает разные торговые последствия.

Решение: использовать тиковые данные (каждая сделка) или свечи нестандартной агрегации — например, по объёму, а не по времени ("тик-свечи" по 1000 сделок). Такой подход позволяет сохранить информацию о реальной активности рынка, а не о произвольных временных интервалах.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
Предисловие.
Почему искусственный интеллект меняет финансовые рынки.
От интуитивного трейдинга к алгоритмическому принятию решений.
Для кого написана эта книга.
Какие навыки вы получите после прочтения.
ЧАСТЬ I. РЕВОЛЮЦИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА ФИНАНСОВЫХ РЫНКАХ.
Глава 1. Эволюция трейдинга: от биржевых ям до автономных алгоритмов.
Практикум: Техническая практика к Главе 1.
Навык 1. Убейте в себе «интуитивного трейдера» на бумаге.
Навык 2. Скачайте свой первый «не-человеческий» датасет.
Навык 3. Поймите свою скорость.
Задание на подумать.
Глава 2. Что такое искусственный интеллект в трейдинге.
Практикум: Техническая практика к Главе 2.
Навык 1. Увидеть разницу между классическим правилом и ML.
Навык 2. Диагностика переобучения Домашнее задание.
Глава 3. Архитектура интеллектуальной торговой системы.
Практикум: Архитектура и реализация к Главе 3.
Минимальный код гипотетической системы.
Реальное задание для читателя.
Итог Части I (Главы 1-3).
ЧАСТЬ II. ДАННЫЕ - ТОПЛИВО ДЛЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА.
Глава 4. Финансовые данные как основа машинного обучения.
Практикум: Работа с данными к Главе 4.
Скачивание и визуализация данных.
Распознавание спуфинга (концептуально).
Глава 5. Сбор и хранение рыночной информации.
Подключение к WebSocket Binance.
Практикум: Сбор и хранение данных к Главе 5.
Скрипт для сбора исторических данных.
Простой пайплайн очистки.
Задание читателю.
Глава 6. Очистка и подготовка данных: От мусорного ведра к золотому слитку.
Практикум: Полный пайплайн подготовки данных.
Задание читателю.
Глава 7. Альтернативные источники данных: Глаза за пределами рынка.
Практикум: Сбор альтернативных данных на практике.
Навык 1. Парсинг новостей и сентимент-анализ.
Навык 2. Интеграция альтернативных признаков в основную модель.
Задание читателю.
Итог Части II (Главы 4-7).
ЧАСТЬ III. ОСНОВЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ТРЕЙДЕРОВ.
Глава 8. Введение в машинное обучение: Как машины учатся видеть паттерны.
Глава 9. Статистика и вероятность для алгоритмического трейдинга: Искусство неопределённости.
Итог Части III (Главы 8-9).
ЧАСТЬ IV. АЛГОРИТМЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ТРЕЙДИНГА.
Глава 10. Классические алгоритмы машинного обучения: от молотка до лазера.
Глава 11. Метрики качества прогнозов: от наивных до профитных.
Итог Части IV (Главы 10-11).
ЧАСТЬ V. ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ НА ФИНАНСОВЫХ РЫНКАХ.
Глава 12. Нейронные сети для прогнозирования цен: искусственный мозг на службе арбитража.
Глава 13. Рекуррентные сети и временные ряды: когда последовательность имеет значение.
Итог Части V (Главы 12-13).
ЧАСТЬ VI. НОВЕЙШИЕ АРХИТЕКТУРЫ И ГЕНЕРАТИВНЫЙ ИИ.
Глава 14. Трансформеры и новые архитектуры: от внимания к предвидению.
Глава 15. Генеративный искусственный интеллект в финансах.
Итог Части VI (Главы 14-15).
ЧАСТЬ VII. АНАЛИЗ РЫНКА С ПОМОЩЬЮ ИИ.
Глава 16. Прогнозирование движения цен: от миллисекунд до десятилетий.
Глава 17. Анализ настроений рынка (Sentiment Analysis).
Итог Части VII (Главы 16-17).
ЧАСТЬ VIII. УГЛУБЛЁННЫЙ АНАЛИЗ РЫНКА С ПОМОЩЬЮ ИИ.
Глава 18. Распознавание рыночных режимов: хамелеон в мире алгоритмов.
Глава 19. Обнаружение аномалий: детектор лжи и манипуляций.
Итог Части VIII (Главы 18-19).
ЧАСТЬ IX. СОЗДАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТОРГОВЫХ СТРАТЕГИЙ.
Глава 20. Алгоритмический трейдинг нового поколения.
Глава 21. Обучение с подкреплением в трейдинге.
Итог Части IX (Главы 20-21).
ЧАСТЬ X. РИСК-МЕНЕДЖМЕНТ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА.
Глава 24. Интеллектуальное управление капиталом: от интуиции к математике.
Глава 25. ИИ для контроля портфельных рисков.
Глава 26. Предсказание кризисов и экстремальных событий.
Итог Части X (Главы 24-26).
ЧАСТЬ XI. ПРАКТИЧЕСКАЯ РАЗРАБОТКА АI-ТРЕЙДЕРА.
Глава 27. Инструменты современного квант-разработчика.
Глава 28. Построение первой ML-стратегии.
Итог Части XI (Главы 27-28).
ЧАСТЬ XII. БЭКТЕСТИРОВАНИЕ, ВАЛИДАЦИЯ И РАЗВЁРТЫВАНИЕ.
Глава 29. Бэктестинг и валидация: искусство проверки перед битвой.
Глава 30. Развертывание торгового робота: от кода на ноутбуке до системы 24/7.
Итог Части XII (Главы 29-30).
ЧАСТЬ XIII. БУДУЩЕЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ФИНАНСАХ.
Глава 31. Автономные инвестиционные системы.
Глава 32. Агентный ИИ и финансовые рынки.
Итог Части XIII (Главы 31-32).


Ниже можно купить эту книгу, если она есть в продаже, и похожие книги по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить книги


Купить .



Хештеги: #учебник по финансам :: #финансы :: #Суков :: #трейдинг