Une application du Deep Learning en finance : Programmation en Python avec Keras et Scikitlearn

• Date de parution : 01/04/2020
• Editeur : Editions Universitaires Europeennes
• EAN : 9786139547180
• Série : (-)
• Support : Papier

• Nombre de pages : 208
• Collection : (-)
• Genre : Lettres et linguistique
• Thème : Critiques et Essais de Lettres et linguistique
• Prix littéraire(s) : (-)

Avec les librairies python Scikitlearn et Keras, des méthodes Deep Learning seront appliquées à la finance. A partir d'un tableau de valeurs d'actifs corrélés sur une période de temps nous cherchons à prédire quel actif aura le meilleur taux de rendement à un instant futur. Les prix seront... Voir plus

Avec les librairies python Scikitlearn et Keras, des méthodes Deep Learning seront appliquées à la finance. A partir d'un tableau de valeurs d'actifs corrélés sur une période de temps nous cherchons à prédire quel actif aura le meilleur taux de rendement à un instant futur. Les prix seront simulés à l'aide de processus de Levy, de processus markoviens et non markoviens. Nous comparons des méthodes classiques de classification: Multi Layer Perceptron, forêts aléatoires, AdaBoost et des méthodes issues du Deep Learning : réseaux de neurones convolutifs, réseaux de neurones récursifs.