• صفحه اصلی
  • جستجوی پیشرفته
  • فهرست کتابخانه ها
  • درباره پایگاه
  • ارتباط با ما
  • تاریخچه

عنوان
Financial signal processing and machine learning /

پدید آورنده
edited by Ali N. Akansu, Sanjeev R. Kulkarni, Dmitry Malioutov

موضوع
Machine learning.,Signal processing-- Digital techniques.

رده
Q325
.
5

کتابخانه
کتابخانه مطالعات اسلامی به زبان‌های اروپایی

محل استقرار
استان: قم ـ شهر: قم

کتابخانه مطالعات اسلامی به زبان‌های اروپایی

تماس با کتابخانه : 32910706-025
مشاهده در قفسه مجازی
RIS Bibtex ISO

شابک

شابک
111874554X
شابک
1118745639
شابک
9781118745540
شابک
9781118745632
شابک اشتباه
9781118745670

شماره کتابشناسی ملی

شماره
dltt

عنوان و نام پديدآور

عنوان اصلي
Financial signal processing and machine learning /
نام عام مواد
[Book]
نام نخستين پديدآور
edited by Ali N. Akansu, Sanjeev R. Kulkarni, Dmitry Malioutov

مشخصات ظاهری

نام خاص و کميت اثر
1 online resource

یادداشتهای مربوط به کتابنامه ، واژه نامه و نمایه های داخل اثر

متن يادداشت
Includes bibliographical references and index

یادداشتهای مربوط به خلاصه یا چکیده

متن يادداشت
The modern financial industry has been required to deal with large and diverse portfolios in a variety of asset classes often with limited market data available. Financial Signal Processing and Machine Learning unifies a number of recent advances made in signal processing and machine learning for the design and management of investment portfolios and financial engineering. This book bridges the gap between these disciplines, offering the latest information on key topics including characterizing statistical dependence and correlation in high dimensions, constructing effective and robust risk measures, and their use in portfolio optimization and rebalancing. The book focuses on signal processing approaches to model return, momentum, and mean reversion, addressing theoretical and implementation aspects. It highlights the connections between portfolio theory, sparse learning and compressed sensing, sparse eigen-portfolios, robust optimization, non-Gaussian data-driven risk measures, graphical models, causal analysis through temporal-causal modeling, and large-scale copula-based approaches. Key features: -Highlights signal processing and machine learning as key approaches to quantitative finance. -Offers advanced mathematical tools for high-dimensional portfolio construction, monitoring, and post-trade analysis problems. -Presents portfolio theory, sparse learning and compressed sensing, sparsity methods for investment portfolios. including eigen-portfolios, model return, momentum, mean reversion and non-Gaussian data-driven risk measures with real-world applications of these techniques. -Includes contributions from leading researchers and practitioners in both the signal and information processing communities, and the quantitative finance community

موضوع (اسم عام یاعبارت اسمی عام)

موضوع مستند نشده
Machine learning.
موضوع مستند نشده
Signal processing-- Digital techniques.

مقوله موضوعی

موضوع مستند نشده
COM-- 000000

رده بندی ديویی

شماره
006
.
3/1
ويراست
23

رده بندی کنگره

شماره رده
Q325
.
5

نام شخص - (مسئولیت معنوی برابر )

مستند نام اشخاص تاييد نشده
Akansu, Ali N.,1958-
مستند نام اشخاص تاييد نشده
Kulkarni, Sanjeev
مستند نام اشخاص تاييد نشده
Malioutov, Dmitry

نام تنالگان _ (مسئولیت معنوی برابر)

مستند نام تنالگان تاييد نشده
Ohio Library and Information Network.

مبدا اصلی

تاريخ عمليات
20170417062906.7
قواعد فهرست نويسي ( بخش توصيفي )
pn

دسترسی و محل الکترونیکی

نام الکترونيکي
 مطالعه متن کتاب 

اطلاعات رکورد کتابشناسی

نوع ماده
[Book]

اطلاعات دسترسی رکورد

تكميل شده
Y

پیشنهاد / گزارش اشکال

اخطار! اطلاعات را با دقت وارد کنید
ارسال انصراف
این پایگاه با مشارکت موسسه علمی - فرهنگی دارالحدیث و مرکز تحقیقات کامپیوتری علوم اسلامی (نور) اداره می شود
مسئولیت صحت اطلاعات بر عهده کتابخانه ها و حقوق معنوی اطلاعات نیز متعلق به آنها است
برترین جستجوگر - پنجمین جشنواره رسانه های دیجیتال