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Intelligent Asset Management

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Éditeur :

Springer


Collection :

Socio-Affective Computing

Paru le : 2019-11-13

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Description

Cet ouvrage présente une application systématique des progrès récents de l'intelligence artificielle (IA) au problème de la gestion des actifs. Bien que les techniques de traitement du langage naturel et de text mining, telles que la représentation sémantique, l'analyse des sentiments, l'extraction d'entités, le raisonnement de bon sens et la vérification des faits évoluent depuis des décennies, les théories financières n'ont pas encore pleinement pris en compte et adapté à ces idées.
Dans ce volume unique et lisible, les auteurs traitent de l'intégration progressive des connaissances textuelles et du sentiment de marché, offrant aux lecteurs de nouvelles perspectives sur les théories les plus populaires de l'optimisation de portefeuille : le modèle Markowitz et le modèle Black-Litterman. Les auteurs fournissent également des visions précieuses sur la façon dont les infrastructures basées sur la technologie de l'intelligence artificielle pourraient réduire les coûts et automatiser les procédures de gestion du patrimoine.

Ce livre est une source d'inspiration incontournable pour les chercheurs et les banquiers intéressés par les applications de pointe de l'intelligence artificielle en finance.
Pages
149 pages
Collection
Socio-Affective Computing
Parution
2019-11-13
Marque
Springer
EAN papier
9783030302627
EAN PDF
9783030302634
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
14
Taille du fichier
5417 Ko
Prix
94,94 €
EAN EPUB
9783030302634
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
14
Taille du fichier
18647 Ko
Prix
94,94 €

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