Python4Finance | Telegram Webview: python4finance/787 -

Telegram Group & Telegram Channel

@Python4finance_Machine_Learning_for_Financial_Risk_Management_with.pdf

دانلود کتاب «یادگیری ماشین برای مدیریت ریسک مالی در پایتون» به انگلیسی «Machine Learning for Financial Risk Management with Python»
آنچه در این کتاب می خوانید:
در فصل اول مفاهیم اصلی مدیریت ریسک برسی می شود.
فصل دوم به مفاهیم سری های زمانی می پردازد.
در فصل سوم مدلهای یادگیری عمیق برای سری های زمانی معرفی می شود.
فصل چهارم به پیش بینی تلاطم (volatility) اختصاص دارد.
در فصل پنجم به کمک مدلهای یاگیری ماشین، کارایی مدلهای ریسک سنتی بهبود می یابد.
در فصل ششم تلاش شده است تا رویکرد جامع یادگیری ماشین برای تخمین ریسک اعتباری معرفی شود.
فصل هفتم به معرفی مدل (Gaussian Mixture) برای نقدینگی می پردازد.
فصل هشتم ریسک عملیاتی را پوشش می دهد.
فصل نهم هم ریسک حاکمیت شرکتی را بررسی می کند.
و نهایتا در فصل دهم از داده های مصنوعی برای برآورد ریسک های مالی مختلف استفاده می شود.

پی نوشت: از تاخیر زیادی که این مدت در ارائه محتوا پیش آمد پوزش می خواهم و از عزیزانی که پیگیر این موضوع بودند متشکرم. ان شاء الله با سبک تر شدن حجم کارهای پایان سال بیشتر فعال خواهم بود 🤲.

عضویت در کانال پایتون برای مالی
www.tg-me.com/in/Python4Finance/com.python4finance

❤24

www.tg-me.com/in/Python4Finance/com.python4finance/787

7.53K viewsMar 12, 2022 at 13:36

tg-me.com/python4finance/787

Create: 2022-03-12
Last Update: 2025-07-09 01:18:09

دانلود کتاب «یادگیری ماشین برای مدیریت ریسک مالی در پایتون» به انگلیسی «Machine Learning for Financial Risk Management with Python»
آنچه در این کتاب می خوانید:
در فصل اول مفاهیم اصلی مدیریت ریسک برسی می شود.
فصل دوم به مفاهیم سری های زمانی می پردازد.
در فصل سوم مدلهای یادگیری عمیق برای سری های زمانی معرفی می شود.
فصل چهارم به پیش بینی تلاطم (volatility) اختصاص دارد.
در فصل پنجم به کمک مدلهای یاگیری ماشین، کارایی مدلهای ریسک سنتی بهبود می یابد.
در فصل ششم تلاش شده است تا رویکرد جامع یادگیری ماشین برای تخمین ریسک اعتباری معرفی شود.
فصل هفتم به معرفی مدل (Gaussian Mixture) برای نقدینگی می پردازد.
فصل هشتم ریسک عملیاتی را پوشش می دهد.
فصل نهم هم ریسک حاکمیت شرکتی را بررسی می کند.
و نهایتا در فصل دهم از داده های مصنوعی برای برآورد ریسک های مالی مختلف استفاده می شود.

پی نوشت: از تاخیر زیادی که این مدت در ارائه محتوا پیش آمد پوزش می خواهم و از عزیزانی که پیگیر این موضوع بودند متشکرم. ان شاء الله با سبک تر شدن حجم کارهای پایان سال بیشتر فعال خواهم بود 🤲.

عضویت در کانال پایتون برای مالی
www.tg-me.com/in/Python4Finance/com.python4finance

BY Python4Finance

Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/python4finance/787

Open in Telegram

Python4Finance Telegram | DID YOU KNOW?

Date: 2025-07-09| Python4Finance

The lead from Wall Street offers little clarity as the major averages opened lower on Friday and then bounced back and forth across the unchanged line, finally finishing mixed and little changed.The Dow added 33.18 points or 0.10 percent to finish at 34,798.00, while the NASDAQ eased 4.54 points or 0.03 percent to close at 15,047.70 and the S&P 500 rose 6.50 points or 0.15 percent to end at 4,455.48. For the week, the Dow rose 0.6 percent, the NASDAQ added 0.1 percent and the S&P gained 0.5 percent.The lackluster performance on Wall Street came on uncertainty about the outlook for the markets following recent volatility.

Telegram Auto-Delete Messages in Any Chat

Some messages aren’t supposed to last forever. There are some Telegram groups and conversations where it’s best if messages are automatically deleted in a day or a week. Here’s how to auto-delete messages in any Telegram chat. You can enable the auto-delete feature on a per-chat basis. It works for both one-on-one conversations and group chats. Previously, you needed to use the Secret Chat feature to automatically delete messages after a set time. At the time of writing, you can choose to automatically delete messages after a day or a week. Telegram starts the timer once they are sent, not after they are read. This won’t affect the messages that were sent before enabling the feature.

Python4Finance from in

Telegram Python4Finance
FROM USA