Kỷ nguyên dữ liệu và trí tuệ hiện đang mở ra những tiềm năng vô hạn và thực tế cho thấy công nghệ đang xâm chiếm thế giới, phản ánh ở những ảnh hưởng sâu sắc trên mọi mặt của đời sống kinh tế, xã hội. Trong dòng chảy đó, ngành tài chính cũng hưởng lợi từ những xu thế công nghệ hiện tại, nhiều ứng dụng công nghệ mới được áp dụng và cho thấy hiệu quả đáng kinh ngạc trong ngành kinh tế quan trọng này.
Theo dòng lịch sử, các nhà giao dịch luôn là một trong những đối tượng đầu tiên tìm kiếm và đón đầu đổi mới công nghệ. Từ điện thoại đến máy tính và Internet, ngành giao dịch là mảnh đất màu mỡ cho tăng trưởng và phát triển công nghệ. Một lần nữa, khi công nghệ phát triển lên một tầm cao mới, thế giới bước vào kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo và học máy, ngành tài chính lại tiên phong trong ứng dụng công nghệ tiên tiến nhất vào hoạt động thực tế, đặc biệt là giao dịch. Cụ thể, những kỹ thuật tính toán cấp cao ra đời, dữ liệu được phân tích chuyên sâu, các hoạt động giao dịch được tự động hóa.
Trong cuốn sách “Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào phân tích thị trường chứng khoán”, nhà khoa học tính toán hàng đầu Cris Doloc đã xây dựng một mô hình mà qua đó các nhà phân tích định lượng có thể ứng dụng vào giải quyết vấn đề một cách sắc bén và tối ưu. Người đọc sẽ học cách tiếp cận, xử lý và diễn giải dữ liệu một cách hiệu quả, bất kể họ sử dụng công cụ hay kỹ thuật nào. Cuốn sách với nhiều nội dung chuyên môn được giải thích rõ ràng và chi tiết, cụ thể là về các nguyên tắc đằng sau tài chính tính toán – bao gồm phân tích chuỗi thời gian, dự báo, lập trình động và mạng thần kinh (nơ-ron). Từ đó, người đọc hình thành hiểu biết, từ cơ bản đến chuyên sâu, giúp giải quyết các vấn đề tài chính vượt qua những xu hướng mới nhất.
Động lực để viết cuốn sách này được thúc đẩy bởi mong muốn giới thiệu những phát triển khoa học và công nghệ gần đây nhất liên quan đến việc sử dụng các kỹ thuật tính toán thông minh trong tài chính định lượng. Với sự quan tâm mạnh mẽ của sinh viên đối với các chủ đề liên quan đến việc sử dụng Machine Learning (ML) trong tài chính, Cris Doloc đã quyết định viết một cuốn sách giáo khoa đồng hành cho khóa học mà Cris giảng dạy trong chương trình Toán tài chính.
Ngay sau khi bắt đầu viết cuốn sách, Cris nhận ra rằng dự án này cũng có thể mang lại lợi ích cho một nhóm độc giả lớn hơn nhiều, những người hành nghề giao dịch định lượng. Động lực quan trọng để viết cuốn sách này là tạo ra nhận thức về những hứa hẹn cũng như những thách thức ghê gớm mà kỷ nguyên ra quyết định dựa trên dữ liệu và Machine Learning (ML) đang mang lại, và về cách những phát triển mới này có thể ảnh hưởng đến tương lai của ngành tài chính. Chủ đề Máy học tài chính đã thu hút rất nhiều sự quan tâm gần đây, đặc biệt vì nó đại diện cho một trong những không gian vấn đề thách thức nhất đối với khả năng ứng dụng của Machine Learning (ML).
Cris muốn nhắc lại rằng mục tiêu trọng tâm của cuốn sách này là thúc đẩy tính ưu việt của việc phát triển các kỹ năng giải quyết vấn đề và đề xuất các giải pháp để tránh những cái bẫy để theo kịp làn sóng không ngừng của các công cụ mới đang tràn ngập thị trường. Do đó, mục đích chính của cuốn sách này mang tính chất sư phạm, và nó đặc biệt nhằm mục đích xác định mức độ rõ ràng về kỹ thuật và khoa học khi nói đến việc sử dụng thuật ngữ trí tuệ nhân tạo , đặc biệt là vì nó liên quan đến ngành tài chính.
Thuật ngữ AI đã trở thành câu thần chú của thời đại chúng ta, vì nhãn này được sử dụng ngày càng thường xuyên như một ký tự đại diện trí tuệ bởi các học giả và nhà công nghệ. Nhãn AI đặc biệt bị lạm dụng bởi các chuyên gia truyền thông, nhà phân tích tên miền và các nhà đầu tư mạo hiểm. Việc sử dụng quá nhiều các thuật ngữ như gián đoạn AI hoặc cuộc cách mạng AI là biểu hiện của sự thất bại mang tính hệ thống trong việc hiểu sự phức tạp kỹ thuật của chủ đề này. Sự cường điệu xung quanh cái gọi là cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo không gì khác ngoài sự thể hiện đáng chú ý nhất của một điểm dữ liệu trên đường cong kỳ vọng thổi phồng của Gartner .
Sự cường điệu này cuối cùng có thể được giải thích bởi sự thúc đẩy không thương tiếc của việc sử dụng bất kỳ cơ hội nào để quảng cáo các sản phẩm và dịch vụ có thể được hưởng lợi từ việc sử dụng nhãn AI. Điều khá phổ biến là một mức độ hiểu lầm nhất định xung quanh các khái niệm công nghệ mới khi chúng rời khỏi phòng nghiên cứu và đang thâm nhập vào phạm vi công cộng. Ý tưởng rằng chúng ta đang sống trong một thời đại mà sự xuất hiện của trí thông minh silico có thể cạnh tranh với trí thông minh của con người rất có thể bị coi là “ không trung thực về trí tuệ ”, như Giáo sư Michael Jordan từ Berkeley đã nói vài lần. Do đó, một trong những mục tiêu chính của cuốn sách này là làm rõ thuật ngữ và điều chỉnh kỳ vọng của người đọc về việc sử dụng thuật ngữ AI trong tài chính định lượng.
Một động lực rất quan trọng khác đằng sau cuốn sách này là ý kiến của riêng Cris về sự cần thiết của việc cập nhật giáo trình Toán tài chính về hai chủ đề hiện đại: ra quyết định dựa trên dữ liệu (giao dịch và đầu tư) và Trí tuệ tính toán. Như một kết quả là, nửa đầu của cuốn sách này được dành để giới thiệu hai chủ đề hiện đại:
- Giao dịch dựa trên dữ liệu , như một mô hình giao dịch đương đại và là sản phẩm phụ của mô hình khoa học thứ tư về tính toán chuyên sâu về dữ liệu.
- Computational Intelligence , như một bộ bao gồm các phương pháp tính toán có thể được áp dụng thành công cho mô hình mới của giao dịch dựa trên dữ liệu.
Sự nhầm lẫn chung được tạo ra bởi sự gia tăng của thuật ngữ AI đồng thời khiến bạn say mê và đáng sợ. Trong khi sự mê hoặc số đông xuất phát từ việc không nắm bắt được sự phức tạp của việc áp dụng các kỹ thuật trí tuệ máy móc vào các vấn đề thực tế, thì nỗi sợ hãi về một thế giới AI chiếm lấy nhân loại là sai lầm, mất tập trung và do đó phản tác dụng. Dù Khoa học có thể sớm hiểu và mô hình hóa đúng khái niệm về Trí tuệ hay không , thì việc ghi danh cả máy tính và con người vào cuộc chiến nâng cao cuộc sống con người là một thách thức lớn ở phía trước.
Trong khi giải quyết thách thức về hiểu biết trí thông minh nói chung sẽ là tinh hoa cho sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo, nó cũng có thể đại diện cho nền tảng của một nhánh kỹ thuật mới. Cris sẽ mạo hiểm gọi ngành học mới này là Kỹ thuật Định lượng và Tính toán (Q&CE). Giống như nhiều ngành kỹ thuật cổ điển khác đã xuất hiện trong quá khứ (ví dụ: Dân dụng, Điện hoặc Hóa học), ngành kỹ thuật mới này sẽ được xây dựng dựa trên các khái niệm đã trưởng thành (tức là thông tin , dữ liệu , thuật toán , tính toán và tối ưu hóa ). Nhiều người gọi ngành học mới này là Khoa học dữ liệu. Bất kể nhãn hiệu được sử dụng, lĩnh vực mới này sẽ tập trung vào việc tận dụng một lượng lớn dữ liệu để nâng cao cuộc sống con người, vì vậy sự phát triển của nó sẽ đòi hỏi quan điểm từ nhiều lĩnh vực khác nhau: từ khoa học định lượng như Toán học và Thống kê đến Tính toán, Kinh doanh và Xã hội khoa học. Một trong những mục tiêu chính của việc viết cuốn sách này là thừa nhận sự ra đời và thúc đẩy sự phát triển của ngành kỹ thuật mới mà Cris gắn nhãn là Kỹ thuật Định lượng và Tính toán .
Mục đích của cuốn sách này là trở thành một hướng dẫn thực tế cho cả sinh viên sau đại học và những người thực hành định lượng. Nếu phần lớn các sách và bài báo được xuất bản về chủ đề Machine Learning (ML) tài chính được cấu trúc xoay quanh các loại và họ công cụ khác nhau, Cris quyết định tập trung vào cuốn sách này về các vấn đề thực tế, hoặc Nghiên cứu tình huống . Cris đã nhận một thách thức lớn để thu hẹp khoảng cách nhận thức giữa các tài liệu học thuật về tài chính định lượng, đôi khi được coi là tách rời khỏi thực tế thực tế và thế giới của các nhà thực hành đôi khi bị cho là thiếu nghiêm túc về khoa học.. Do đó, Cris đã dành nửa sau của cuốn sách để trình bày một tập hợp các Nghiên cứu tình huống hiện có liên quan đến nhu cầu của ngành tài chính và đồng thời đại diện cho các vấn đề mà các học viên phải giải quyết. Với mục đích này, Cris sẽ xem xét các loại vấn đề như tối ưu hóa thực hiện giao dịch, dự báo động lực giá, quản lý danh mục đầu tư, tạo lập thị trường, định giá phái sinh, rủi ro và tuân thủ. Bằng cách xem xét hàng chục ấn phẩm được đánh giá ngang hàng gần đây, Cris đã chọn những gì Cris tin là những nghiên cứu thực tế nhất, nhưng có cơ sở khoa học có thể minh họatrạng thái hiện tại của ‐ nghệ thuật trong Học máy tài chính. Cris tha thiết hy vọng rằng bài đánh giá thông tin được xuất bản gần đây này sẽ hữu ích và hấp dẫn cho cả sinh viên Toán tài chính cũng như những người thực hành trong lĩnh vực tài chính định lượng, những người có hy vọng cao về khả năng ứng dụng của Học máy, hay nói chung là các kỹ thuật Trí tuệ tính toán trong các lĩnh vực nỗ lực của họ .
Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, Cris hy vọng rằng các ngành và lĩnh vực khác của nền kinh tế kỹ thuật số có thể sử dụng mô hình áp dụng của ngành tài chính để nâng cao mục tiêu kinh doanh của họ theo hai hướng chính: tự động hóa và đổi mới. Do đó, một động lực quan trọng khác khi viết cuốn sách này là chia sẻ với những người ra quyết định từ các ngành khác (ví dụ: Y tế và Giáo dục) những bài học kinh nghiệm quý giá của ngành tài chính trong cuộc cách mạng kỹ thuật số của nó.
Thông điệp mà Cris muốn truyền tải trong cuốn sách này là sự tự tin vào khả năng được cung cấp bởi kỷ nguyên tính toán chuyên sâu về dữ liệu mới này. Thông điệp này không dựa trên sự cường điệu xung quanh các công nghệ mới nhất hiện nay, mà dựa trên phân tích sâu sắc về hiệu quả của chúng và cũng dựa trên hai thập kỷ kinh nghiệm chuyên môn của Cris với tư cách là một nhà công nghệ, lượng tử và học thuật. Trong suốt sự nghiệp của mình, Cris đã được thúc đẩy bởi niềm đam mê áp dụng các công nghệ tiên tiến miễn là chúng có thể hữu ích trong việc giải quyết các vấn đề trong thế giới thực. Cris muốn truyền đạt triết lý này cho các sinh viên của mình cũng như cho các độc giả của cuốn sách này. Cuốn sách này là một nỗ lực để giới thiệu với người đọc về tiềm năng to lớn được cung cấp bởi mô hình mới của Máy tính chuyên sâu về dữ liệu, hay cái được gọi là mô hình khám phá khoa học thứ tư đối với nhiều ngành khác nhau. Trong suốt cuốn sách này, Cris sẽ quảng bá khái niệm Trí tuệ tính toán như một cái ô của các công nghệ mới nhằm tăng cường hiệu suất của con người (thông qua tự động hóa) và hình thành trí thông minh (thông qua đổi mới và khám phá) với các ví dụ từ lĩnh vực giao dịch dựa trên dữ liệu đang nổi lên. Việc sử dụng các hệ thống máy tính để phân tích và giải thích dữ liệu, cùng với mong muốn sâu sắc để học hỏi từ chúng và suy luận mà không cần sự tham gia thường xuyên của con người, chính là điểm chung của Trí tuệ tính toán. Như một phương tiện để truyền tải thông điệp, Cris đã chọn để giới thiệu với độc giả về lĩnh vực Trí tuệ tính toán bằng cách trình bày một loạt các Nghiên cứu điển hình có thể hành động và phù hợp trong thị trường ngày nay, cũng như hiện đại trong cách tiếp cận dựa trên dữ liệu của họ.
Đối tượng độc giả của cuốn sách
Cuốn sách này chủ yếu dành cho các sinh viên và nghiên cứu sinh có ý định trở thành những người thực hành trong lĩnh vực Machine Learning (ML) tài chính và Trí tuệ tính toán cũng như dành cho những học viên kinh doanh dày dạn kinh nghiệm hơn, những người quan tâm đến mô hình giao dịch theo hướng dữ liệu mới bằng cách sử dụng các phương pháp luận của trí thông minh máy .
Một đối tượng mục tiêu khác có thể là các nhà công nghệ và người ra quyết định từ các lĩnh vực khác của nền kinh tế hiện đang trải qua quá trình chuyển đổi kỹ thuật số mang tính cấu trúc và có thể có tác động xã hội lớn, như Giáo dục và Y tế. Đối tượng tiềm năng rất lớn này có thể học được những bài học cực kỳ hữu ích từ cuộc cách mạng kỹ thuật số đã định hình ngành tài chính trong 10 đến 15 năm qua và có thể áp dụng các cách tiếp cận tương tự để sớm áp dụng thành công công nghệ mới nhất hiện có.
Như đã đề cập trước đây, mục tiêu chính của cuốn sách này là thúc đẩy và ủng hộ việc sử dụng khung Trí tuệ Tính toán trong lĩnh vực giao dịch dựa trên dữ liệu. Vì đây là một chủ đề khá mới lạ và nâng cao về mặt kỹ thuật, Cris chọn nhúng thông điệp này vào một câu chuyện dễ đọc hơn, một câu chuyện sẽ không loại trừ những độc giả có thể không thông thạo ngôn ngữ của khoa học định lượng và tính toán. Bằng cách nhúng thông điệp chính vào một câu chuyện dễ đọc hơn, Cris hy vọng nó sẽ khiến nó trở nên hấp dẫn hơn đối với những người không chuyên về kỹ thuật.
Nội dung các phần trong cuốn sách
Phần đầu của cuốn sách được dành để giới thiệu hai chủ đề chính của cuốn sách: Dữ liệu ‐ Định hướng quyết định ‐ Ra quyết định và Trí tuệ tính toán. Như vậy:
- Chương 1 mô tả sự phát triển lịch sử của các mô hình giao dịch và tác động của tiến bộ công nghệ đối với chúng. Một phần hay của chương này được dành để mô tả mô hình mới của giao dịch dựa trên dữ liệu.
- Chương 2 giới thiệu cho người đọc vai trò của dữ liệu trong giao dịch và đầu tư, đặc biệt là dựa trên mô hình định hướng dữ liệu mới. Chương này sẽ hướng dẫn người đọc qua một cuộc hành trình hấp dẫn từ Dữ liệu đến Trí tuệ.
- Chương 3 cố gắng loại bỏ sự cường điệu của AI bằng cách giới thiệu mức độ rõ ràng khoa học thích hợp cho việc sử dụng thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo , đặc biệt là vì nó liên quan đến ngành tài chính.
- Chương 4 giới thiệu khuôn khổ của Trí tuệ tính toán, như một khuôn khổ thực tế và thực tế hơn so với bản tường thuật của AI. Các phương pháp tiếp cận mới chovấn đề khả năng giải quyết được trình bày và giới thiệu khung Có thể Khoảng đúng.
- Chương 5 minh họa việc sử dụng Trí tuệ Tính toán trong Tài chính Định lượng. Nó bắt đầu bằng việc đánh giá tính khả thi của phương pháp này trong bối cảnh dữ liệu tài chính và nó trình bày một giới thiệu ngắn gọn về Học tăng cường như một trong những phương pháp hứa hẹn nhất được sử dụng trong các chương tiếp theo về nghiên cứu điển hình.
Phần thứ hai của cuốn sách giới thiệu đến người đọc loạt bài Nghiên cứu tình huống đại diện cho nhu cầu của ngành tài chính ngày nay. Tất cả các Nghiên cứu điển hình được trình bày đều có cấu trúc như sau: phần giới thiệu về vấn đề, phần trình bày ngắn gọn về hiện trạng của nghệ thuật trong lĩnh vực cụ thể đó, phần mô tả về phương pháp thực hiện được sử dụng và phần trình bày về kết quả và kết luận thực nghiệm.
- Chương 6 , Nghiên cứu tình huống 1: Tối ưu hóa việc thực hiện giao dịch . Chương này giới thiệu ngắn gọn về chủ đề Cấu trúc vi mô của thị trường, đặc biệt vì nó liên quan đến động lực của Sổ lệnh giới hạn trong bối cảnh giao dịch tần suất cao và sau đó nó mô tả một loạt các phương pháp để tối ưu hóavấn đề tác động của thị trường.
- Chương 7 , Nghiên cứu điển hình 2 –Dự báo động thái giá cả . Một số ví dụ thực tế sử dụng Học tăng cường và nhiều Mạng thần kinh sâu được trình bày.
- Chương 8 , Nghiên cứu tình huống 3 – Quản lý danh mục đầu tư . Chương này so sánh các phương pháp truyền thống hơn để xây dựng và tối ưu hóa danh mục đầu tư với các phương pháp tiếp cận hiện đại hơn như Học tăng cường và Học sâu.
- Chương 9 , Nghiên cứu điển hình 4 – Tạo lập thị trường . Các thuật toán học tập củng cố và mạng thần kinh tái diễn được áp dụng cho vấn đề cung cấp thanh khoản và một số ví dụ thực tế được trình bày.
- Chương 10 , Nghiên cứu tình huống 5 – Định giá các dẫn xuất . Chương này giới thiệu cho người đọc một loạt các ứng dụng mới hấp dẫn của ML. Các mô hình định giá đã được thiết lập tốt như Black ‐ Scholes đang trở nên lỗi thời do sử dụng Mạng thần kinh sâu và Học tập củng cố.
- Chương 11 , Nghiên cứu tình huống 6 – Quản lý rủi ro tài chính . Chương cuối dành riêng cho Nghiên cứu điển hình này thể hiện sự hiểu biết và kiểm soát rủi ro tín dụng, thị trường, hoạt động và quy định với sự trợ giúp của các kỹ thuật ML.
Cuốn sách kết thúc với Chương 12 , tóm tắt ba mục tiêu chính của cuốn sách Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo AI Vào Phân Tích Thị Trường Chứng Khoán, đó là:
- Mô tả mô hình mới của Giao dịch theo hướng dữ liệu và việc áp dụng các kỹ thuật Trí tuệ tính toán để triển khai nó.
- Trình bày từ cả khía cạnh khoa học và kỹ thuật một quan điểm phê bình về việc sử dụng thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo nhằm cố gắng khử nhiễu nó.
- Vẽ sơ đồ chi tiết của một ngành kỹ thuật mới mà theo quan điểm của Cris sẽ là hoàn toàn tinh túy để thúc đẩy tiến bộ của Trí tuệ tính toán và các ứng dụng của nó trong Tài chính và các lĩnh vực khác của nền kinh tế kỹ thuật số.
Ebook Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo AI Vào Phân Tích Thị Trường Chứng Khoán – Cris DoLoc
Để ủng hộ tác giả bạn có thể mua sách Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo AI Vào Phân Tích Thị Trường Chứng Khoán tại đây
Review Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo AI Vào Phân Tích Thị Trường Chứng Khoán PDF tại đây.
Bạn có thể xem thêm nhiều cuốn sách về thị trường chứng khoán tại đây.
“Cuốn sách của Doloc là một cuốn cẩm nang được viết thành thạo và cần thiết cho bất kỳ ai tham gia vào việc sử dụng dữ liệu để hiểu rõ hơn về các ngành tương ứng của họ. Với sự trung thực về trí tuệ, Doloc tách biệt sự cường điệu với thực tế, khéo léo và phức tạp tạo ra một khuôn khổ để khai thác những tiến bộ và phát triển gần đây trong tài chính định lượng và tính toán. Ông thách thức độc giả áp dụng các cách tiếp cận tốt nhất cho các ứng dụng của họ, biết tiềm năng nhưng cũng như hạn chế và giải quyết vấn đề một cách khôn ngoan. Tác giả có thể đã thiết kế cuốn sách này một cách chuyên nghiệp cho cộng đồng giao dịch, nhưng những điều rút ra được là không có trong ngành. Tài liệu bắt buộc phải đọc đối với bất kỳ học giả hoặc người thực hành nào trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, học máy và AI. ”
“Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo AI Vào Phân Tích Thị Trường Chứng Khoán của Cris Doloc là một lời giới thiệu tuyệt vời về lĩnh vực hấp dẫn của Trí tuệ tính toán và các ứng dụng của nó đối với tài chính định lượng. Thông qua các ví dụ và nghiên cứu điển hình bao gồm một loạt các vấn đề phát sinh trong tài chính định lượng từ tạo lập thị trường đến định giá phái sinh và quản lý danh mục đầu tư, tác giả đã chứng minh cách áp dụng các khung lý thuyết phức tạp để giải quyết các vấn đề thực tế. Bằng cách sử dụng một chuỗi các nghiên cứu điển hình, Doloc cho các nhà nghiên cứu và thực hành định lượng thấy sức mạnh của Trí tuệ tính toán và công nghệ máy học mới nổi để xây dựng các giải pháp thông minh cho tài chính định lượng. ”
“Cris Doloc đã tạo ra một hướng dẫn có giá trị về Trí tuệ tính toán và ứng dụng của những công nghệ này vào các vấn đề trong thế giới thực. Cuốn sách này thiết lập một nền tảng vững chắc để cập nhật giáo trình của chương trình Toán tài chính và các học viên trong lĩnh vực này bằng cách trình bày sự phát triển hiện đại, có hệ thống của phép tính chuyên sâu về dữ liệu được áp dụng cho giao dịch và đầu tư trên thị trường tài chính. Bằng cách sử dụng một chuỗi các nghiên cứu điển hình, Doloc cho các nhà nghiên cứu và thực hành định lượng thấy sức mạnh của Trí tuệ tính toán và công nghệ máy học mới nổi để xây dựng các giải pháp thông minh cho tài chính định lượng. ”
“Cris Doloc đã viết một cuốn sách không chỉ đơn thuần là một lời giới thiệu chắc chắn về tình trạng hiện tại của nghệ thuật AI dành cho người tìm kiếm; đó là một lời giới thiệu chắc chắn về cách nghĩ về AI cho những người tìm kiếm. Trong một lĩnh vực đang thay đổi hàng ngày, việc tập trung vào việc áp dụng các kỹ thuật và tư duy phản biện về điểm mạnh và điểm yếu của các phương pháp tiếp cận khác nhau hơn là vào chi tiết của các công cụ mới nhất khiến thời gian dành cho cuốn sách này là một khoản đầu tư tốt trong tương lai. Các nghiên cứu điển hình đặc biệt giúp tạo nền tảng cho tài liệu trong thế giới thực của tài chính định lượng và cung cấp các ví dụ mạnh mẽ về việc ứng dụng đầy đủ thông tin của AI vào tài chính. ”
“Sách của Doloc chắt lọc một cách thành thạo thế giới phức tạp của giao dịch định lượng thành một hướng dẫn rõ ràng, đó là một điểm khởi đầu lý tưởng cho những người mới và sẽ tìm kiếm. Nó cung cấp rất nhiều hiểu biết mới mẻ về không gian mà ngay cả những học viên dày dạn kinh nghiệm hơn cũng có thể học hỏi từ nó. ”
“Thông qua một loạt các nghiên cứu điển hình, Doloc minh họa một số ví dụ về các vấn đề trong thế giới thực được thiết kế để chuẩn bị cho người đọc làm việc trong thế giới tài chính định lượng đương đại. Tôi giới thiệu cuốn sách này cho sinh viên ngành kỹ thuật tài chính và tài chính định lượng, và cho tất cả những người tham gia định hướng định lượng trong mọi lĩnh vực tài chính. ”