This book introduces reinforcement learning with mathematical theory and practical examples from quantitative finance using the TensorFlow library. Reinforcement Learning for Finance begins by describing methods for training neural networks. Next, it discusses CNN and RNN – two kinds of neural networks used as deep learning networks in reinforcement learning. Further, the book dives into

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Produktinformationen

Technische Daten

Erscheinungsdatum

27.12.2022

Sprache

Englisch

EAN

9781484288344

Herausgeber

APRESS

Sonderedition

Nein

Autor

Samit Ahlawat

Seitenanzahl

423

Einbandart

Broschiert

Buch Untertitel

Solve Problems in Finance with CNN and RNN Using the TensorFlow Library

Autorenporträt

Samit Ahlawat is a Senior Vice President in Quantitative Research, Capital Modeling at J.P. Morgan Chase in New York, US. In his current role, he is responsible for building trading strategies for asset management and for building risk management models. His research interests include artificial intelligence, risk management and algorithmic trading strategies. He has given CQF institute talks on artificial intelligence, has authored several research papers in finance and holds a patent for facial recognition technology. In his spare time, he contributes to open source code.

Schlagwörter

Reinforcement Learning, TensorFlow, RlPy Libraries, Algorithms

Thema-Inhalt

UYQM - Maschinelles Lernen UMX - Programmier- und Skriptsprachen, allgemein UYQ - Künstliche Intelligenz

Höhe

235 mm

Breite

15.5 cm

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Reinforcement Learning for Finance

Samit Ahlawat (Broschiert, Englisch)

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