Machine Learning for Markets

Foundations for Noisy, Non-Stationary Data

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

Deep Learning

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

Text, Alternative Data and Generative Models

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

Decisions

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

Machine-Learning Engineering

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

कुल 29 अध्याय — अब तक 29 ऑनलाइन, और नए अध्याय नियमित रूप से प्रकाशित हो रहे हैं। पूरी किताब पहले से ही मुफ़्त PDF जिसे आप ऑनलाइन पढ़ सकते हैं के रूप में उपलब्ध है।