Abschließende Gedanken

Maschinelles Lernen für Finanzen in Python

Nathan George

Data Science Professor

Spielzeugbeispiele

Tools für größere Datenmengen:

  • Python 3 multiprocessing
  • Dask
  • Spark
  • AWS oder andere Cloud-Lösungen
Maschinelles Lernen für Finanzen in Python

Mehr und bessere Daten besorgen

Daten in diesem Kurs:

  • Von Quandl.com/EOD (kostenloser Teil verfügbar)

Alternative und weitere Daten:

  • Satellitenbilder
  • Sentiment-Analysen (z. B. PsychSignal)
  • Analystenprognosen
  • Fundamentaldaten
Maschinelles Lernen für Finanzen in Python

Sei vorsichtig – und viel Erfolg!

Maschinelles Lernen für Finanzen in Python

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