دانلود کتاب Decoding the Quant Market: A Guide to Machine Learning in Trading

توضیحاتی در مورد کتاب

در دنیای همیشه در حال تغییر مالی و تجارت، جستجو برای یک مزیت رقابتی محرک ثابت نوآوری بوده است. در طول چند دهه گذشته، حوزه تجارت کمی به عنوان یک نیروی قدرتمند ظاهر شده است، که مرزهای ممکن را جابجا می کند و شیوه نزدیک شدن ما به بازار را تغییر می دهد. در قلب این تحول، ادغام فناوری های پیشرفته، بینش های مبتنی بر داده ها و کنجکاوی تزلزل ناپذیر ذهن انسان نهفته است. این تلاقی رشته‌ها است که پایه و اساس «رمزگشایی بازار کوانت: راهنمای یادگیری ماشین در تجارت» را تشکیل می‌دهد.

در این کتاب، قصد دارم تجربیات و بینش‌هایم را با ارائه یک راهنمای جامع به اشتراک بگذارم. برای پیمایش در دنیای یادگیری ماشینی در تجارت کمی. سفر با درک اساسی از اصول اصلی، نظریه ها و الگوریتم هایی که این رشته را شکل داده اند آغاز می شود. از آنجا، ما به کاربردهای عملی این تکنیک‌ها می‌پردازیم، نمونه‌های واقعی و مطالعات موردی را بررسی می‌کنیم که قدرت یادگیری ماشینی (ML) را در تجارت نشان می‌دهد.

"رمزگشایی بازار کوانت" طراحی شده است. برای خوانندگانی با پیشینه‌های مختلف، چه متخصصان باتجربه یا تازه وارد در حوزه مالی و فناوری، در دسترس باشد. هدف این کتاب با ترکیب دانش نظری با بینش‌ها و مثال‌های عملی، ارائه درک کاملی از دنیای پیچیده یادگیری ماشین در تجارت است.

یادگیری نظارت شده نوعی از یادگیری ماشینی است که در آن یک الگوریتم آموزش داده می‌شود. روی یک مجموعه داده برچسب‌گذاری شده، که شامل ویژگی‌های ورودی و اهداف خروجی مربوطه است. الگوریتم نقشه‌برداری بین ویژگی‌ها و اهداف را می‌آموزد، که سپس می‌تواند برای پیش‌بینی داده‌های دیده نشده استفاده شود. در معاملات، ویژگی‌ها می‌توانند هر داده بازار مرتبط یا آمار مشتق شده، مانند شاخص‌های فنی، داده‌های بنیادی، تحلیل احساسات یا حتی شاخص‌های کلان اقتصادی باشند. از سوی دیگر، اهداف، نتایجی را نشان می‌دهند که ما قصد پیش‌بینی آن را داریم، مانند حرکت‌های آتی قیمت یا سیگنال‌های تجاری. ترکیبی از ویژگی‌ها و اهداف در داده‌های تاریخی، مجموعه داده‌های آموزشی را تشکیل می‌دهد که برای آموزش الگوریتم یادگیری نظارت شده استفاده می‌شود.

یادگیری عمیق (DL) زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است که بر شبکه‌های عصبی با لایه‌های پنهان چندگانه تمرکز می‌کند و این امکان را به شما می‌دهد. مدلی برای یادگیری نمایش های پیچیده داده های ورودی. شبکه‌های عصبی از لایه‌هایی از نورون‌های به هم پیوسته تشکیل شده‌اند که داده‌های ورودی را پردازش کرده و به پیش‌بینی‌های خروجی تبدیل می‌کنند. اجزای کلیدی شبکه های عصبی شامل لایه ها (ورودی، پنهان و خروجی)، نورون ها و توابع فعال سازی است. فرآیند یادگیری شامل انتشار رو به جلو، جایی که داده‌های ورودی از طریق شبکه برای تولید پیش‌بینی‌ها ارسال می‌شود، و انتشار پس‌انداز، که در آن وزن‌های مدل به‌روزرسانی می‌شوند تا خطای پیش‌بینی به حداقل برسد، می‌شود.

یادگیری عمیق را می‌توان برای مشکلات مختلف معاملاتی اعمال کرد. مانند:

• پیش‌بینی سری‌های زمانی با شبکه‌های عصبی مکرر (RNN): RNN‌ها برای مدیریت داده‌های متوالی با حفظ یک حالت داخلی طراحی شده‌اند که می‌تواند اطلاعات مراحل زمانی قبلی را ضبط کند. در معاملات، از RNN ها می توان برای پیش بینی قیمت دارایی ها یا نوسانات آتی بر اساس داده های تاریخی استفاده کرد.

• شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) برای تشخیص الگو: CNN ها برای پردازش داده های شبکه مانند طراحی شده اند. تصاویر یا سری های زمانی، با اعمال فیلترهای کانولوشنال که می توانند الگوهای محلی را تشخیص دهند. در تجارت، CNN ها می توانند برای تشخیص الگوهای فنی، مانند شکل گیری نمودارها یا روندها، و تولید سیگنال های تجاری بر این اساس استفاده شوند.

• شبکه های عصبی نمودار (GNN) برای تجزیه و تحلیل رابطه ای: GNN ها برای مدیریت نمودار طراحی شده اند. -داده های ساختاریافته، گرفتن روابط پیچیده بین موجودیت ها. در تجارت، GNN ها را می توان برای مدل سازی روابط بین دارایی ها، صنایع یا عوامل اقتصاد کلان مختلف استفاده کرد و به معامله گران اجازه می دهد فرصت ها یا خطرات بالقوه ناشی از این ارتباطات را شناسایی کنند.

• ترانسفورماتورها برای تجزیه و تحلیل دنباله: ترانسفورماتورها عبارتند از نوعی مدل یادگیری عمیق که در وظایف پردازش زبان طبیعی بسیار موفق بوده است. آنها برای مدیریت داده های متوالی با استفاده از مکانیسم های توجه به خود طراحی شده اند که به آنها امکان می دهد وابستگی های دوربرد را در داده های ورودی ثبت کنند. در معاملات، ترانسفورماتورها را می‌توان برای پیش‌بینی سری‌های زمانی، تحلیل احساسات و تشخیص رویداد در متون مالی استفاده کرد.

این تکنیک‌های یادگیری عمیق راه‌حل‌های قدرتمندی را برای معامله‌گران برای مقابله با طیف گسترده‌ای از مشکلات معاملاتی ارائه می‌دهند. با استفاده از این مدل های پیشرفته، معامله گران می توانند بینش عمیق تری در مورد بازار به دست آورند، الگوهای پنهان را کشف کنند و استراتژی های معاملاتی موثرتری را توسعه دهند.