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inglês | 2022 | ISBN: ‎ 1803243198 | 741 páginas | Verdadeiro PDF | 61,68 MB


Use bibliotecas Python modernas, como pandas, NumPy e scikit-learn, e métodos populares de aprendizado de máquina e aprendizado profundo para resolver problemas de modelagem financeira
A compra do livro impresso ou Kindle inclui um eBook gratuito no formato PDF
Características principais

  Explore receitas exclusivas para processamento e análise de dados financeiros com Python
  Aplicar abordagens clássicas e de aprendizado de máquina para análise de séries temporais financeiras
  Calcule vários indicadores de análise técnica e backtesting estratégias de negociação de backtest


Descrição do livro
Python é uma das linguagens de programação mais populares no setor financeiro, com uma enorme coleção de bibliotecas que o acompanham. Nesta nova edição do Python for Finance Cookbook, você explorará abordagens clássicas de finanças quantitativas para modelagem de dados, como GARCH, CAPM, modelos de fatores, bem como aprendizado de máquina moderno e soluções de aprendizado profundo.
Você usará bibliotecas Python populares que, em poucas linhas de código, fornecem os meios para processar, analisar e tirar conclusões rapidamente de dados financeiros. Nesta nova edição, foi dada mais ênfase à análise exploratória de dados para ajudá-lo a visualizar e entender melhor os dados financeiros. Ao fazer isso, você também aprenderá a usar o Streamlit para criar aplicativos da Web elegantes e interativos para apresentar os resultados de análises técnicas.
Usando as receitas deste livro, você se tornará proficiente na análise de dados financeiros, seja para projetos pessoais ou profissionais. Você também entenderá quais problemas potenciais esperar com essas análises e, mais importante, como superá-los.
O que você vai aprender

  Pré-processar, analisar e visualizar dados financeiros
  Explore a modelagem de séries temporais com modelos estatísticos (suavização exponencial, ARIMA) e de aprendizado de máquina
  Descubra algoritmos avançados de previsão de séries temporais, como Meta's Prophet
  Use simulações de Monte Carlo para avaliação de derivativos e avaliação de risco
  Explore a modelagem de volatilidade usando modelos GARCH univariados e multivariados
  Investigue várias abordagens para alocação de ativos
  Aprenda como abordar projetos de ML usando um exemplo de previsão padrão
  Explore modelos modernos de aprendizado profundo, como TabNet do Google, DeepAR da Amazon e NeuralProphet


Para quem é este livro
Este livro destina-se a analistas financeiros, analistas de dados e cientistas e desenvolvedores Python com familiaridade com conceitos financeiros. Você aprenderá como usar corretamente abordagens avançadas para análise, evitar possíveis armadilhas e erros comuns e chegar a conclusões corretas para uma ampla gama de problemas financeiros.
Conhecimento prático da linguagem de programação Python (particularmente bibliotecas como pandas e NumPy) é necessário.
Índice

  Adquirindo Dados Financeiros
  Pré-processamento de dados
  Visualizando Séries Temporais Financeiras
  Explorando dados de séries temporais financeiras
  Análise técnica e criação de painéis interativos
  Análise e previsão de séries temporais
  Abordagens baseadas em aprendizado de máquina para previsão de séries temporais
  Modelos multifatoriais
  Modelagem de volatilidade com modelos de classe GARCH
  Simulações de Monte Carlo em Finanças
  Alocação de ativos
  Estratégias de negociação de backtesting
  Aprendizado de máquina aplicado: identificando a inadimplência de crédito
  Conceitos avançados para projetos de aprendizado de máquina
  Aprendizado Profundo em Finanças










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