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Couverture de Machine Learning for Markets

Lire en ligne · Machine learning

Machine Learning for Markets

Le machine learning pour des marchés bruités et non stationnaires : labels et validation, boosting et réseaux de neurones, modèles de séquences sur le carnet d'ordres, texte et grands modèles de langage, apprentissage par renforcement pour l'exécution et la couverture, et l'ingénierie pour entraîner, servir et surveiller les modèles.

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Foundations for Noisy, Non-Stationary Data

  1. 1 Why Financial Machine Learning Is Different 8 exercices corrigés
  2. 2 Targets, Labels and Sample Weights 8 exercices corrigés
  3. 3 Validation 8 exercices corrigés
  4. 4 Linear and Regularised Baselines 8 exercices corrigés
  5. 5 Trees and Boosting 8 exercices corrigés
  6. 6 Feature Engineering, Selection and Importance 8 exercices corrigés

Deep Learning

  1. 7 Neural Networks for Noisy Tabular Data 8 exercices corrigés
  2. 8 Sequence Models on Order Books 8 exercices corrigés
  3. 9 Cross-Sectional Deep Models 8 exercices corrigés
  4. 10 Representation Learning 8 exercices corrigés
  5. 11 Probabilistic Models and Uncertainty 8 exercices corrigés
  6. 12 Online Learning and Drift 8 exercices corrigés

Text, Alternative Data and Generative Models

  1. 13 Text: From Bag of Words to Embeddings 8 exercices corrigés
  2. 14 Large Language Models in Finance 8 exercices corrigés
  3. 15 Alternative-Data Pipelines 8 exercices corrigés
  4. 16 Generative Models and Synthetic Data 8 exercices corrigés

Decisions

  1. 17 Reinforcement Learning Foundations 8 exercices corrigés
  2. 18 Reinforcement Learning for Execution and Market Making 8 exercices corrigés
  3. 19 Deep Hedging and Machine Learning in Pricing 8 exercices corrigés
  4. 20 Clustering, Regimes and Anomaly Detection 8 exercices corrigés
  5. 21 Interpretability and Model Governance 8 exercices corrigés
  6. 22 From Prediction to Portfolio 8 exercices corrigés

Machine-Learning Engineering

  1. 23 Training Infrastructure 8 exercices corrigés
  2. 24 Data and Feature Stores 8 exercices corrigés
  3. 25 Experiment Tracking and Reproducibility 8 exercices corrigés
  4. 26 Low-Latency Inference 8 exercices corrigés
  5. 27 Monitoring and Retraining 8 exercices corrigés
  6. 28 The Machine-Learning Team 8 exercices corrigés
  7. 29 Build: An Order-Book Model, End to End 8 exercices corrigés

29 chapitres — 29 en ligne pour l'instant, et d'autres publiés régulièrement. Le livre complet est déjà disponible en PDF gratuit à lire en ligne.