Aprendizaje automático y ciencias de datos para mercados financieros: Guía de prácticas contemporáneas

Título original:

Machine Learning and Data Sciences for Financial Markets: A Guide to Contemporary Practices

Contenido del libro:

Aprovechando los esfuerzos de investigación de más de sesenta expertos en la materia, este libro revisa las prácticas de vanguardia en aprendizaje automático para los mercados financieros.

En lugar de considerar el aprendizaje automático como un campo nuevo, los autores exploran la conexión entre los conocimientos desarrollados por las finanzas cuantitativas en los últimos cuarenta años y las técnicas generadas por la actual revolución impulsada por las ciencias de los datos y la inteligencia artificial. El texto se estructura en torno a tres áreas principales: 'Interacciones con inversores y propietarios de activos', que abarca los robo-advisors y la formación de precios 'Intermediación de riesgos', que analiza la cobertura de derivados, la construcción de carteras y el aprendizaje automático para la optimización dinámica y 'Conexiones con la economía real', que explora el nowcasting, los datos alternativos y la ética de los algoritmos.

Accesible a un público amplio, este valioso recurso permitirá a los profesionales incluir técnicas basadas en el aprendizaje automático en sus prácticas cuantitativas cotidianas, mientras que los estudiantes desarrollarán la intuición y llegarán a apreciar las herramientas técnicas y la motivación para el teo.