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Artificial Intelligence in Financial Markets: Cutting Edge Applications for Risk Management, Portfolio Optimization and Economics

Artificial Intelligence in Financial Markets: Cutting Edge Applications for Risk Management, Portfolio Optimization and Economics
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
Hinweise auf parallele Ausgaben 477198996 Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Artificial intelligence in financial markets
477198996 Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Artificial intelligence in financial markets
ISBN 978-1-137-48879-4
Name Dunis, Christian L. ¬[Hrsg.]¬
Middleton, Peter W. ¬[Hrsg.]¬
Name ANZEIGE DER KETTE Middleton, Peter W. ¬[Hrsg.]¬
Name Karathanasopolous, Andreas ¬[Hrsg.]¬
Theofilatos, Konstantinos ¬[Hrsg.]¬
T I T E L Artificial Intelligence in Financial Markets
Zusatz zum Titel Cutting Edge Applications for Risk Management, Portfolio Optimization and Economics
Verlagsort London
Verlag Palgrave Macmillan
Erscheinungsjahr 2016
2016
Umfang Online-Ressource (XV, 344 p. 49 illus., 17 illus. in color, online resource)
Reihe New Developments in Quantitative Trading and Investment
Titelhinweis Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Artificial intelligence in financial markets
Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Artificial intelligence in financial markets
ISBN ISBN 978-1-137-48880-0
Klassifikation *91-06
91G80
68T05
62M20
62P05
91B84
91G50
91G40
91G10
KFFH
BUS017000
658.15
HG4001-HG4285
QK 620
Kurzbeschreibung As technology advancement has increased, so to have computational applications for forecasting, modelling and trading financial markets and information, and practitioners are finding ever more complex solutions to financial challenges. Neural networking is a highly effective, trainable algorithmic approach which emulates certain aspects of human brain functions, and is used extensively in financial forecasting allowing for quick investment decision making. This book presents the most cutting-edge artificial intelligence (AI)/neural networking applications for markets, assets and other areas of finance. Split into four sections, the book first explores time series analysis for forecasting and trading across a range of assets, including derivatives, exchange traded funds, debt and equity instruments. This section will focus on pattern recognition, market timing models, forecasting and trading of financial time series. Section II provides insights into macro and microeconomics and how AI techniques could be used to better understand and predict economic variables. Section III focuses on corporate finance and credit analysis providing an insight into corporate structures and credit, and establishing a relationship between financial statement analysis and the influence of various financial scenarios. Section IV focuses on portfolio management, exploring applications for portfolio theory, asset allocation and optimization. This book also provides some of the latest research in the field of artificial intelligence and finance, and provides in-depth analysis and highly applicable tools and techniques for practitioners and researchers in this field
2. Kurzbeschreibung 1. A Review of Applications of Artificial Intelligence in Financial Domain -- SECTION I: Financial Forecasting and Trading -- 2. Trading the FTSE100 Index - ‘Adaptive' Modelling and Optimisation Techniques -- 3. Modelling, Forecasting and Trading the Crack - A Sliding Window Approach to Training Neural Networks -- 4. GEPTrader: A new Standalone Tool for Constructing Trading Strategies with Gene Expression Programming -- SECTION II: ECONOMICS -- 5. Business Intelligence for Decision Making in Economics -- 6. An automated literature analysis on data mining applications to credit risk assessment -- SECTION III: CREDIT RISK ANALYSIS -- 7. Intelligent credit risk decision support: architecture and implementations -- 8. Artificial Intelligence for Islamic Sukuk Rating Predictions -- SECTION IV: PORTFOLIO MANAGEMENT, ANALYSIS AND OPTIMISATION -- 9. Portfolio selection as a multiperiod choice problem under uncertainty: an interation-based approach -- 10. Handling model risk in portfolio selection using a Multi-Objective Genetic Algorithm -- 11. Linear regression versus fuzzy linear regression - does it make a difference in the evaluation of the performance of mutual fund managers?
1. Schlagwortkette Kreditmarkt
Künstliche Intelligenz
Portfoliomanagement
Risikomanagement
Wertpapierhandel
ANZEIGE DER KETTE Kreditmarkt -- Künstliche Intelligenz -- Portfoliomanagement -- Risikomanagement -- Wertpapierhandel
SWB-Titel-Idn 480956685
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttp://dx.doi.org/10.1057/978-1-137-48880-0
Internetseite / Link Volltext
Siehe auch Cover
Siehe auch Inhaltstext
Kataloginformation500241280 Datensatzanfang . Kataloginformation500241280 Seitenanfang .
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