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Artificial Intelligence for Financial Markets

The Polymodel Approach

Thomas Barrau, Raphael Douady
Livre relié | Anglais | Financial Mathematics and Fintech
137,45 €
+ 274 points
Format
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Description

This book introduces the novel artificial intelligence technique of polymodels and applies it to the prediction of stock returns. The idea of polymodels is to describe a system by its sensitivities to an environment, and to monitor it, imitating what a natural brain does spontaneously. In practice this involves running a collection of non-linear univariate models. This very powerful standalone technique has several advantages over traditional multivariate regressions. With its easy to interpret results, this method provides an ideal preliminary step towards the traditional neural network approach.
The first two chapters compare the technique with other regression alternatives and introduces an estimation method which regularizes a polynomial regression using cross-validation. The rest of the book applies these ideas to financial markets. Certain equity return components are predicted using polymodels in very different ways, and a genetic algorithm is describedwhich combines these different predictions into a single portfolio, aiming to optimize the portfolio returns net of transaction costs. Addressed to investors at all levels of experience this book will also be of interest to both seasoned and non-seasoned statisticians.

Spécifications

Parties prenantes

Auteur(s) :
Editeur:

Contenu

Nombre de pages :
172
Langue:
Anglais
Collection :

Caractéristiques

EAN:
9783030973186
Date de parution :
01-06-22
Format:
Livre relié
Format numérique:
Genaaid
Dimensions :
156 mm x 234 mm
Poids :
439 g

Les avis