社区所有版块导航
Python
python开源   Django   Python   DjangoApp   pycharm  
DATA
docker   Elasticsearch  
aigc
aigc   chatgpt  
WEB开发
linux   MongoDB   Redis   DATABASE   NGINX   其他Web框架   web工具   zookeeper   tornado   NoSql   Bootstrap   js   peewee   Git   bottle   IE   MQ   Jquery  
机器学习
机器学习算法  
Python88.com
反馈   公告   社区推广  
产品
短视频  
印度
印度  
Py学习  »  Python

【新书】用 Python 从零开始构建机器人顾问:自动化您的财务和投资决策

专知 • 1 周前 • 30 次点击  

书籍简介
通过构建自己的可靠、有效且自动化的财务顾问工具,掌控您的财富管理。
自动化数字财务顾问——也称为机器人顾问——管理着数十亿美元的资产。在这本实用指南中,按照一步步的指引,您将学会构建一个能够管理真实投资策略的机器人顾问。
在《用 Python 从零开始构建机器人顾问》一书中,您将学会如何:
  • 衡量回报并估算机器人顾问的收益
  • 使用蒙特卡洛模拟构建并测试财务规划工具
  • 利用优化和其他方法构建多元化、高效的投资组合
  • 实施并评估再平衡方法,长期跟踪目标投资组合
  • 通过税损收获和优化的提款排序来减少税负
  • 使用强化学习找到最佳的投资路径,直到退休后
自动化的“机器人顾问”因其能够以人类顾问的几分之一成本提供高质量的投资建议而在金融服务中变得十分普遍。《用 Python 从零开始构建机器人顾问》将教您如何使用流行的免费 Python 库开发这些强大且灵活的工具。您将掌握在金融服务领域需求旺盛的实际 Python 技能,以及帮助您更好地管理财富的财务规划技能。所有示例都附有可运行的 Python 代码,并且可以根据全球任何投资者的需求进行调整。
购买纸质书将获得 Manning 出版社提供的免费的 PDF 和 ePub 格式电子书。
关于技术
数百万投资者使用机器人顾问作为人类财务顾问的替代品。在这本独一无二的指南中,您将学会如何构建自己的机器人顾问。您的机器人顾问将帮助您处理所有财务规划方面的事务,包括为退休储蓄、创建多元化投资组合和减少税负。与此同时,您还将深入了解 Python 和金融知识!
关于本书
《用 Python 从零开始构建机器人顾问》将带您逐步完成从零开始创建机器人顾问的全过程。随着进程的推进,您将深入了解强化学习、凸优化和蒙特卡洛方法等技术,这些技术不仅适用于金融科技领域,还可以应用到其他行业。当您完成构建时,您的强大助手将能够创建最优资产配置、在减少税负的同时进行投资再平衡等操作。
本书内容包括
  • 高级投资组合构建技巧
  • 税损收获、退休提款排序与资产配置
  • 利用 AI 和蒙特卡洛模拟进行财务规划
  • 跟踪投资组合的再平衡方法
适读人群
本书适合任何具有基本 Python 和金融知识的人群,无需特殊技能。
关于作者
Rob Reider 是一位量化对冲基金投资组合经理,拥有沃顿商学院的金融博士学位,并且是纽约大学的兼职教授。他在纽约大学数学金融系教授一门名为“时间序列分析与统计套利”的研究生课程。Rob 曾为机器人顾问开发过资产配置模型、财务规划工具和最优税务策略。他也开设了多门结合 Python 和金融的讲座,并开发了一门在线课程《Python 时间序列分析》。作为对冲基金经理,Rob 参与了投资过程的各个方面,从发现新的交易策略到回测、执行和管理风险。
Alex Michalka 自 2006 年以来一直活跃于金融和技术领域。他的职业生涯始于 Weatherbill,开发气象衍生品定价模型,之后在 AQR Capital Management 从事量化股票投资组合构建研究工作,现担任 Wealthfront 投资研究部门负责人。Alex 拥有加州大学伯克利分校的应用数学学士学位,以及哥伦比亚大学运筹学博士学位。
目录
第一部分
  1. 机器人顾问的崛起
  2. 投资组合构建概论
  3. 预期回报和协方差估算
  4. ETF:机器人投资组合的构建块
第二部分
  1. 蒙特卡洛模拟
  2. 使用强化学习进行财务规划
  3. 衡量和评估回报
  4. 资产配置
  5. 税务高效提款策略
第三部分
  1. 优化与投资组合构建
  2. 风险资产配置:风险平价介绍
  3. 黑-利特曼模型
第四部分
  1. 再平衡:跟踪目标投资组合
  2. 税损收获:提高税后回报

专知便捷查看,访问下面网址或点击最底端“阅读原文”

https://www.zhuanzhi.ai/vip/4c3f81d9fb86de1ac5ae39c2726dfd1a

点击“阅读原文”,查看下载本文


Python社区是高质量的Python/Django开发社区
本文地址:http://www.python88.com/topic/178233
 
30 次点击