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Autore: Jan Novotny, Paul A. Bilokon, Aris Galiotos, Frederic Deleze
Casa editrice: Wiley
Anno di pubblicazione: 2019
Acquista su AmazonDescrizione prodotto
Machine Learning and Big Data with kdb +/ q offre un accesso pratico al database kdb + potente, ma non intuitivo, e al linguaggio di programmazione q. Progettati idealmente per gestire la velocità e il volume dei dati finanziari ad alta frequenza presso le istituzioni di vendita e acquisto, questi strumenti sono diventati di fatto lo standard; questo libro fornisce le conoscenze di base necessarie ai professionisti per lavorare in modo efficace con questo approccio in rapida evoluzione al trading analitico.
La discussione segue la naturale progressione dello sviluppo della strategia di lavoro per consentire l'apprendimento pratico in una sfera familiare, illustrando il contrasto di efficienza e capacità tra il linguaggio q e altri approcci di programmazione. Piuttosto che un riferimento di tipo "bibbia" onnicomprensivo, questo libro è progettato con un focus sulla praticità del mondo reale per aiutarti a prendere rapidamente il passo e diventare produttivo con il linguaggio.
Scopri perché kdb + / q è la soluzione ideale per i dati ad alta frequenza
Immergiti nella "carne" della programmazione q per risolvere problemi economici pratici
Eseguire operazioni quotidiane tra cui regressioni di base, cointegrazione, stima della volatilità, modellistica e altro.
Impara le tecniche avanzate dall'impatto sul mercato e le analisi di microstruttura alle tecniche di apprendimento automatico comprese le reti neurali
Il database kdb + e il suo linguaggio di programmazione sottostante q offrono velocità e capacità senza precedenti. Man mano che gli algoritmi di negoziazione e i modelli finanziari diventano sempre più complessi rispetto ai mercati che cercano di prevedere, comprendono una gamma sempre più ampia di dati: più variabili, più metriche, più reattività e del tutto più "parti mobili".
I linguaggi di programmazione tradizionali non riescono sempre più a soddisfare la crescente velocità e il volume di dati e mancano della necessaria flessibilità richiesta dalla modellistica finanziaria all'avanguardia. L'apprendimento automatico e i big data con KDB + / Q aprono la tecnologia e appiattiscono la curva di apprendimento per aiutarti ad adottare rapidamente un set di strumenti più efficace.