Telegram Group & Telegram Channel
@Python4finance_Machine_Learning_for_Financial_Risk_Management_with.pdf
3.6 MB
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/pl/Python4Finance/com.python4finance
24



tg-me.com/python4finance/787
Create:
Last Update:

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/pl/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

View MORE
Open in Telegram


Python4Finance Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.

Among the actives, Ascendas REIT sank 0.64 percent, while CapitaLand Integrated Commercial Trust plummeted 1.42 percent, City Developments plunged 1.12 percent, Dairy Farm International tumbled 0.86 percent, DBS Group skidded 0.68 percent, Genting Singapore retreated 0.67 percent, Hongkong Land climbed 1.30 percent, Mapletree Commercial Trust lost 0.47 percent, Mapletree Logistics Trust tanked 0.95 percent, Oversea-Chinese Banking Corporation dropped 0.61 percent, SATS rose 0.24 percent, SembCorp Industries shed 0.54 percent, Singapore Airlines surrendered 0.79 percent, Singapore Exchange slid 0.30 percent, Singapore Press Holdings declined 1.03 percent, Singapore Technologies Engineering dipped 0.26 percent, SingTel advanced 0.81 percent, United Overseas Bank fell 0.39 percent, Wilmar International eased 0.24 percent, Yangzijiang Shipbuilding jumped 1.42 percent and Keppel Corp, Thai Beverage, CapitaLand and Comfort DelGro were unchanged.

Python4Finance from pl


Telegram Python4Finance
FROM USA