لایب سان

  1. خانه
  2. کسب و کار و اقتصاد
  3. دانلود کتاب From Data to Trade: A Machine Learning Approach to Quantitative Trading - Original PDF
From Data to Trade: A Machine Learning Approach to Quantitative Trading - Original PDF

دانلود کتاب From Data to Trade: A Machine Learning Approach to Quantitative Trading - Original PDF

Author: Gautier Marti

0 (0)

توضیحات کتاب :

Machine Learning has revolutionized the field of quantitative trading, enabling traders to develop and implement sophisticated trading strategies that leverage large amounts of data and advanced modeling techniques. In this book, we provide a comprehensive overview of Machine Learning for quantitative trading, covering the fundamental concepts, techniques, and applications of Machine Learning in the financial industry. We start by introducing the key concepts and challenges of Machine Learning for quantitative trading, including feature engineering, model selection, and backtesting. We then delve into the various Machine Learning approaches that are commonly used in quantitative trading, including supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning. We also discuss the challenges and best practices of implementing Machine Learning models in the live market, including the role of data quality, the importance of risk management, and the need for ongoing model monitoring and validation. Throughout the book, we provide numerous examples and case studies to illustrate the concepts and techniques discussed, and we also include practical tips and resources to help traders and practitioners get started with Machine Learning for quantitative trading. This book is an essential resource for anyone looking to gain a deeper understanding of how Machine Learning is transforming the world of finance. This groundbreaking work offers a unique perspective on the use of Machine Learning in the financial markets, as it was created by an advanced Artificial Intelligence (AI) using its own Machine Learning algorithms to analyze vast amounts of data and construct a comprehensive guide on the subject. Machine Learning is a type of artificial intelligence that enables computers to learn and adapt without being explicitly programmed. It involves the use of algorithms and statistical models to analyze data and make predictions or decisions based on the patterns and trends that it identifies. In Machine Learning, a computer is trained to recognize patterns in data by being presented with a large number of examples of the patterns that it should recognize. As the computer processes these examples, it "learns" the characteristics of the patterns and becomes better at recognizing them. Once the computer has learned to recognize the patterns, it can then be used to make predictions or decisions based on new data that it has not seen before. There are many different types of machine learning, including supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, and reinforcement learning. Each type of Machine Learning involves a different approach to training the computer and making predictions or decisions based on the data. Machine Learning is used in a wide range of applications, including image and speech recognition, natural language processing (NLP), recommendation systems, and fraud detection. It has the potential to transform many different industries by automating tasks that would be difficult or impossible for humans to perform, and by enabling computers to make decisions and predictions based on data in a way that is more accurate and efficient than human judgment. In “From Data to Trade: A Quantitative Approach to Machine Learning,” readers will learn about the latest techniques and approaches for using Machine Learning in quantitative trading, as well as practical advice for implementing these methods in their own trading strategies. From basic concepts to advanced techniques, this book covers it all and is an invaluable resource for traders at any level of experience.

سرچ در وردکت | سرچ در گودریدز | سرچ در اب بوکز | سرچ در آمازون | سرچ در گوگل بوک

486 بازدید 0 خرید

پیش نمایش
ضمانت بازگشت

ضمانت بازگشت

فایل های تست شده

فایل های تست شده

پرداخت آنلاین

پرداخت آنلاین

تضمین کیفیت

تضمین کیفیت

دانلود فوری

دانلود فوری

What is quantitative trading? Quantitative trading refers to the use of mathematical models and algorithms to make trading decisions. It involves the use of computer programs to analyze financial data and identify trading opportunities, and to execute trades automatically based on predetermined rules. Quantitative trading can be applied to a wide range of financial instruments, including stocks, bonds, futures, options, and currencies. It is often used by hedge funds, proprietary trading firms, and other institutional investors. One of the key advantages of quantitative trading is that it allows traders to make decisions based on objective, data-driven criteria, rather than relying on subjective judgment or emotions. It also allows traders to analyze and trade large amounts of data quickly and accurately, and to implement complex trading strategies that might be difficult or impossible to execute manually. However, quantitative trading is not without its challenges. It requires a strong understanding of mathematics, statistics, computer science, and finance, and it can be expensive to set up and maintain the necessary infrastructure. It is also subject to market risks and other uncertainties, and can be affected by changes in market conditions or regulatory environments

چکیده فارسی

 

تجارت کمی چیست؟ تجارت کمی به استفاده از مدل ها و الگوریتم های ریاضی برای تصمیم گیری معاملات اشاره دارد. این شامل استفاده از برنامه های رایانه ای برای تجزیه و تحلیل داده های مالی و شناسایی فرصت های معاملاتی و اجرای معاملات به طور خودکار بر اساس قوانین از پیش تعیین شده است. معاملات کمی را می توان برای طیف گسترده ای از ابزارهای مالی، از جمله سهام، اوراق قرضه، قراردادهای آتی، گزینه ها و ارزها اعمال کرد. اغلب توسط صندوق های تامینی، شرکت های تجاری اختصاصی و سایر سرمایه گذاران نهادی استفاده می شود. یکی از مزایای کلیدی معاملات کمی این است که به معامله گران اجازه می دهد تا بر اساس معیارهای عینی و مبتنی بر داده تصمیم گیری کنند، نه بر قضاوت ذهنی یا احساسات. همچنین به معامله‌گران اجازه می‌دهد تا مقادیر زیادی از داده‌ها را به سرعت و با دقت تجزیه و تحلیل و معامله کنند و استراتژی‌های معاملاتی پیچیده‌ای را اجرا کنند که اجرای دستی آن‌ها ممکن است دشوار یا غیرممکن باشد. با این حال، تجارت کمی بدون چالش نیست. این نیاز به درک قوی از ریاضیات، آمار، علوم کامپیوتر و امور مالی دارد و راه‌اندازی و نگهداری زیرساخت‌های لازم می‌تواند پرهزینه باشد. همچنین در معرض خطرات بازار و سایر ابهامات است و می تواند تحت تأثیر تغییرات در شرایط بازار یا محیط های نظارتی قرار گیرد

 

ادامه ...

Author(s): Gautier Marti

Publisher: Independently published, Year: 2023

 

ادامه ...

Contents 1 Introduction to QT and ML . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.1 Defining Quantitative Trading 7 1.1.1 What is quantitative trading? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.1.2 History of quantitative trading . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.1.3 Types of quantitative trading strategies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.1.4 How to get into quantitative trading? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.1.5 What are the skills of a quantitative trader? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.1.6 What are the top quantitative hedge funds? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.2 Introduction to Machine Learning 11 1.2.1 Definition of machine learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.2.2 Types of machine learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.2.3 Applications of machine learning in finance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.3 The Intersection of Quantitative Trading and Machine Learning 13 1.3.1 How machine learning can be used to improve trading strategies . . . . . . . . . . 13 1.3.2 Examples of machine learning in action in quantitative trading . . . . . . . . . . . . 13 1.3.3 Challenges and limitations of using machine learning in trading . . . . . . . . . . . . 15 2 Basic Machine Learning Tools for Trading . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.1 Unsupervised Learning 18 2.1.1 Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.1.2 Principal Component Analysis (PCA) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.1.3 Copula . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.1.4 Complex Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.1.5 Large Language Models (NLP) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 Electronic copy available at: https://ssrn.com/abstract=4315362 2.2 Supervised Learning 21 2.2.1 Linear Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.2.2 Gradient Boosted Trees (GBTs) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 2.2.3 Graph Neural Networks (GNNs) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 2.2.4 Transformers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 3 Alternative Data for Quantitative Trading . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 4 Data Preprocessing & Feature Engineering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 4.1 Standard Data Preprocessing & Feature Engineering 29 4.1.1 Defining Data Preprocessing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 4.1.2 Defining Feature Engineering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 4.2 Residualization of stock returns 30 4.2.1 Why do quantitative traders residualize stock returns? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 4.2.2 How to residualize stock returns? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 4.2.3 What are the techniques used for residualizing stock returns? . . . . . . . . . . . . . . 32 4.3 Common features in quantitative trading 32 4.3.1 Cross-sectional vs. Time series features . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 4.3.2 Price-based features . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 4.3.3 Fundamental-based features . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 4.3.4 Sentiment-based features . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 4.3.5 Text-based features . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 4.3.6 Audio-based features . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 4.3.7 Image-based features . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 4.3.8 Video-based features . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 4.3.9 Network-based features . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 4.4 Common feature normalization techniques 44 4.4.1 Min-Max . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 4.4.2 Z-score . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 4.4.3 Log normalization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 4.4.4 Quantile normalization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 4.4.5 Rank normalization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 4.4.6 Other normalizations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 5 Model Selection for Trading . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 5.1 Cross-validation for time series 50 5.2 Cross-validation for imbalanced data 50 6 DL for Trading: NNs and Beyond . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 7 Portfolio Construction using ML . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 Electronic copy available at: https://ssrn.com/abstract=4315362 5 8 Backtesting and Evaluating Strategies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 8.1 Backtesting process 59 8.2 Evaluation metrics 60 8.2.1 Information Coefficient . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 8.2.2 R-squared (R2) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 8.2.3 Backtest results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 9 Implementing ML for QT in Practice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 9.1 Feature Store 66 9.1.1 What is a Feature Store? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 9.1.2 Why is a Feature Store useful for quantitative trading? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 9.2 MLOps 66 9.2.1 What is MLOps and why is it useful for quantitative trading? . . . . . . . . . . . . . . . . 66 9.2.2 What are the skills of a MLOps engineer? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 9.3 Additional tips 67 10 Advanced Topics in ML for QT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 11 Conclusion and Future Directions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .71

ادامه ...
برای ارسال نظر لطفا وارد شوید یا ثبت نام کنید
ادامه ...
پشتیبانی محصول

۱- در صورت داشتن هرگونه مشکلی در پرداخت، لطفا با پشتیبانی تلگرام در ارتباط باشید.

۲- برای خرید محصولات لطفا به شماره محصول و عنوان دقت کنید.

۳- شما می توانید فایلها را روی نرم افزارهای مختلف اجرا کنید(هیچگونه کد یا قفلی روی فایلها وجود ندارد).

۴- بعد از خرید، محصول مورد نظر از صفحه محصول قابل دانلود خواهد بود همچنین به ایمیل شما ارسال می شود.

۵- در صورت وجود هر مشکلی در فرایند خرید با تماس بگیرید.