Diese dritte Ausgabe der "Stock Predictions"-Reihe baut auf ihren Vorg ngern auf und bietet einen tiefen Einblick in die quantitativen Methoden der Aktienkursprognose. Es bietet einen umfassenden Leitfaden f r fortgeschrittene Finanzmodelle, die von der grundlegenden Brownschen Bewegung bis hin zu modernsten Techniken des maschinellen Lernens reichen. Das Buch untersucht Schl sselkonzepte wie die Geometrische Brownsche Bewegung zur Modellierung von exponentiellem Wachstum, Mean-Reversion-Modelle zur Erfassung von Preisumkehrtendenzen und GARCH-Modelle zum Verst ndnis der Volatilit t. Er taucht auch in die Welt des maschinellen Lernens ein und zeigt, wie Support Vector Machines, Neuronale Netze und LSTMs die Vorhersagegenauigkeit verbessern k nnen. Monte-Carlo-Simulationen und Copula-Modelle werden im Hinblick auf ihre Rolle bei der Risikobewertung und dem Portfoliomanagement weiter er rtert. Im gesamten Buch werden die mathematischen Formulierungen, die Verfahren zur Parametersch tzung und die praktischen Anwendungen anschaulich dargestellt. Die St rken und Grenzen der einzelnen Modelle werden hervorgehoben, so dass der Leser eine fundierte Entscheidung treffen kann. Diese Ausgabe ist ein unsch tzbares Hilfsmittel f r alle, die im Finanz- und Anlagebereich t tig sind und die quantitativen Instrumente der Aktienkursprognose beherrschen wollen.
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