Deep Learning in Quantitative Trading (eBook)

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Zhang ZihaoZohren Stefan
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Prezzo:
€ 18,61
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Lingua: Inglese
Editore: Cambridge University Press
Collana: Elements in Quantitative Finance
Codice EAN: 9781009707084
Anno pubblicazione: 2025
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Note legali

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Descrizione

This Element provides a comprehensive guide to deep learning in quantitative trading, merging foundational theory with hands-on applications. It is organized into two parts. The first part introduces the fundamentals of financial time-series and supervised learning, exploring various network architectures, from feedforward to state-of-the-art. To ensure robustness and mitigate overfitting on complex real-world data, a complete workflow is presented, from initial data analysis to cross-validation techniques tailored to financial data. Building on this, the second part applies deep learning methods to a range of financial tasks. The authors demonstrate how deep learning models can enhance both time-series and cross-sectional momentum trading strategies, generate predictive signals, and be formulated as an end-to-end framework for portfolio optimization. Applications include a mixture of data from daily data to high-frequency microstructure data for a variety of asset classes. Throughout, they include illustrative code examples and provide a dedicated GitHub repository with detailed implementations.