مخططات تعلم الآلة وعلم البيانات للتمويل - تأليف Hariom Tatsat & Sahil Puri & Brad Lookabaugh (غلاف ورقي)

حول الكتاب ستحدث تقنيات تعلم الآلة وعلوم البيانات تحولاً جذرياً في القطاع المالي خلال السنوات القليلة القادمة. ومن خلال هذا الدليل العملي، سيتعلم المتخصصون في صناديق التحوط، والبنوك الاستثمارية والتجزئة، وشركات التكنولوجيا المالية كيفية بناء خوارزميات تعلم الآلة (ML) الضرورية لهذا القطاع. ستستعرض مفاهيم تعلم الآلة وأكثر من 20 دراسة حالة في التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز، بالإضافة إلى معالجة اللغات الطبيعية (NLP). ملخص الكتاب خلال العقود القليلة القادمة، ستحدث تقنيات تعلم الآلة وعلوم البيانات تحولاً في القطاع المالي. سيتعلم المحللون والمتداولون والباحثون والمطورون من خلال هذا الكتاب العملي كيفية بناء خوارزميات تعلم الآلة الضرورية لهذا القطاع. ستستعرض مفاهيم تعلم الآلة وأكثر من 20 دراسة حالة في التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز، بالإضافة إلى معالجة اللغات الطبيعية (NLP). يعد هذا الكتاب مثالياً للمهنيين العاملين في صناديق التحوط، وبنوك الاستثمار والتجزئة، وشركات التكنولوجيا المالية، كما يتعمق في إدارة المحافظ الاستثمارية، والتداول الخوارزمي، وتسعير المشتقات، وكشف الاحتيال، والتنبؤ بأسعار الأصول، وتحليل المشاعر، وتطوير روبوتات الدردشة. ستستكشف مشكلات واقعية يواجهها الممارسون، وتتعلم حلولاً سليمة علمياً مدعومة بالأكواد البرمجية والأمثلة. يغطي هذا الكتاب: نماذج التعلم الخاضع للإشراف القائمة على الانحدار لاستراتيجيات التداول، وتسعير المشتقات، وإدارة المحافظ الاستثمارية؛ ونماذج التعلم الخاضع للإشراف القائمة على التصنيف للتنبؤ بمخاطر التعثر الائتماني، وكشف الاحتيال، واستراتيجيات التداول؛ وتقنيات تقليل الأبعاد مع دراسات حالة في إدارة المحافظ الاستثمارية، واستراتيجية التداول، وبناء منحنى العائد؛ بالإضافة إلى الخوارزميات وتقنيات التجميع لإيجاد الكائنات المتشابهة، مع دراسات حالة في استراتيجيات التداول وإدارة المحافظ الاستثمارية؛ ونماذج وتقنيات التعلم المعزز المستخدمة في بناء استراتيجيات التداول. التحوط بالمشتقات، وإدارة المحافظ، وتقنيات معالجة اللغات الطبيعية NLP باستخدام مكتبات Python مثل NLTK و scikit-learn لتحويل النصوص إلى تمثيلات ذات دلالة.

نبذة عن المؤلف يعمل Hariom Tatsat حالياً نائباً للرئيس في قسم التحليلات الكمية في أحد البنوك الاستثمارية في نيويورك. يمتلك Hariom خبرة واسعة كخبير كمي في مجالات النمذجة التنبؤية، وتسعير الأدوات المالية، وإدارة المخاطر في العديد من البنوك الاستثمارية والمؤسسات المالية العالمية. حصل على درجة الماجستير من UC Berkeley ودرجة البكالوريوس من IIT Kharagpur (الهند). كما حصل Hariom أيضاً على شهادة FRM (مدير مخاطر مالية) وشهادة CQF (شهادة في التمويل الكمي)، وهو مرشح لمستوى CFA 3. يعمل Sahil Puri باحثاً كمياً في قسم التحليلات في P.I.M.C.O. ويتضمن عمله اختبار فرضيات النماذج وإيجاد استراتيجيات لفئات متعددة من الأصول. وقد طبق Sahil تقنيات متعددة تعتمد على الإحصاء وتعلم الآلة في مجموعة واسعة من المشكلات؛ ومن الأمثلة على ذلك: توليد سمات النصوص، وتحديد الشذوذ في المنحنيات، والكشف عن عوامل المخاطر غير الخطية، والتنبؤ بالسلاسل الزمنية. حصل على درجة الماجستير من UC Berkeley ودرجة البكالوريوس من Delhi College of Engineering (الهند).