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The AI Investor: Mastering Tomorrow’s Markets Today (eBook)
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The AI Investor: Mastering Tomorrow’s Markets Today (eBook)
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Malik Abualzait
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Malik Abualzait
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Prezzo:
€ 8,49
Compra EPUB
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Formato :
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EPUB |
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Sì Scopri di più |
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Compatibilità:
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Tutti i dispositivi
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Lingua:
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Inglese |
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Editore:
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Malik Abualzait |
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Codice EAN:
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9798232527914 |
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Anno pubblicazione:
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2025 |
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Descrizione
Transform Your Portfolio with Artificial Intelligence
In 1987, Renaissance Technologies' Medallion Fund achieved 66% annual returns—outperforming Warren Buffett and every traditional investment guru. Their secret? Artificial intelligence and data-driven investing.
That technology is now available to you.
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What Makes This Book Essential
While AI investing books often fall into two traps—dense academic theory or superficial hype—The AI Investor delivers practical, actionable strategies grounded in real-world implementation. Every concept connects to real application: which algorithms to use for specific tasks, where to source data, how to validate results, and what it actually costs.
You'll discover:
How AI eliminates human investing handicaps: Process millions of data points, operate without emotion, identify hidden patterns, and work 24/7
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Big Data strategies: Where to get quality data, how to clean it, and why data quality determines success or failure
Multi-asset AI applications: Stocks, ETFs, options, cryptocurrencies, and real estate—with tailored strategies for each asset class
Risk management frameworks: 22 specific risks organized into 6 categories, with mitigation strategies and governance templates
Portfolio optimization: Move beyond Modern Portfolio Theory's limitations using evolutionary algorithms, deep learning, and reinforcement learning
Complete implementation guide: 5-phase roadmap from data pipeline to live deployment, with cost breakdowns and time benchmarks
Real-world case studies: Successes (Renaissance Technologies, Two Sigma, Citadel) and failures (LTCM) with actionable lessons
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This book goes beyond concepts to deliver ready-to-use frameworks:
15 Battle-Tested Features: Complete table with calculations, interpretations, and Python code examples
Complete Cost Breakdown: 4 scenarios from $10K to $2M capital, detailing data costs, infrastructure, software, and trading expenses
Risk Management Checklist: Pre-deployment verification checklist with governance framework template
22-Risk Taxonomy: Organized by category (Algorithmic, Operational, Systemic, Data, Model, Leverage/Capital) with severity ratings
Troubleshooting Guide: 10 common implementation problems with symptoms, causes, solutions, and diagnostic questions
Tax Optimization Strategies: Wash sale rules, tax-loss harvesting, account type optimization, and quarterly payment management
Regulatory Compliance Guide: SEC, FINRA, MiFID II, GDPR requirements with compliance checkl
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