Maschinelles Lernen für den Handel: Ein disziplinierter Workflow von der Forschung bis zur Live-Ausführung, mit neun Fallstudien und KI-Agenten

Erstellen und implementieren Sie KI-gesteuerte Handelssysteme mithilfe des 7-stufigen Workflows mit Pandas, Polars, LightGBM, PyTorch, Optuna, zipline-reloaded, MLflow, Feast und SHAP

Hauptmerkmale Erstellen Sie zeitpunktbezogene Pipelines, integrieren Sie alternative Daten und gewährleisten Sie die Datenintegrität. Erstellen und validieren Sie prädiktive Modelle mithilfe von GBMs, Transformers und kausalen Inferenz-Frameworks, um robuste, interpretierbare Alpha-Signale zu erzeugen. Implementieren Sie RAG-Systeme, autonome Finanzagenten und diffusionsbasierte synthetische Datengeneratoren. Buchbeschreibung Der rasante Aufstieg der KI und die wachsende Komplexität der Finanzmärkte haben den quantitativen Handel in eine datengesteuerte, prozessorientierte Disziplin verwandelt. Diese dritte Ausgabe bietet einen umfassenden Plan für die Entwicklung, Validierung und Implementierung systematischer Handelsstrategien, die auf modernem maschinellem Lernen basieren.

Es stellt den 7-stufigen ML4T-Workflow vor, ein professionelles Framework, das Data Engineering, Modellentwicklung, Validierung und Live-Bereitstellung in einem zusammenhängenden Prozess vereint. Es zeigt, wie man Rohdaten aus dem Markt, Fundamentaldaten und alternativen Daten in prädiktive Signale und robuste, produktionsreife Handelssysteme umwandelt.

Sie lernen, fortgeschrittene Pipelines für Feature Engineering, Modellbewertung und Portfoliooptimierung mithilfe von Bibliotheken wie Polars, LightGBM, PyTorch und Optuna zu erstellen.

Praktische Notebooks veranschaulichen jede Phase des Workflows, vom Faktorentest und Backtesting mit zipline-reloaded bis zur Live-Bereitstellung mit MLOps-Tools wie MLflow, Feast und Prometheus. Zusätzliche Abdeckung der Generierung synthetischer Daten, Graph Neural Networks und Reinforcement Learning erweitert das Toolkit zum Aufbau robuster, adaptiver Strategien, die in dynamischen Märkten erfolgreich sind.

Am Ende dieses Buches werden Sie in der Lage sein, Ihre eigene industrielle "Alpha-Fabrik" zu bauen.

Was Sie lernen werden: Rohdaten in prädiktive Alpha-Faktoren umwandeln, validiert mit leckagesicherer Kreuzvalidierung. Fortgeschrittene Modelle beherrschen, von Gradient Boosting Machines bis hin zu Transformers, Graph Neural Networks und Reinforcement Learning Agents. Generative KI, Retrieval Augmented Generation und kausale Inferenz nutzen, um Modelle interpretierbar, auditierbar und konform mit regulatorischen Standards zu machen. Produktionsreife Handelsinfrastruktur aufbauen mit MLOps, Feature Stores und Modellüberwachung, um die Forschung sicher in die Live-Kapitalbereitstellung zu überführen. Für wen dieses Buch ist: Wenn Sie Datenanalyst, Datenwissenschaftler, Python-Entwickler, Investmentanalyst oder Portfoliomanager sind und praktisches Wissen über maschinelles Lernen für den Handel erwerben möchten, ist dieses Buch für Sie. Dieses Buch ist für Sie, wenn Sie lernen möchten, wie Sie aus verschiedenen Datenquellen mithilfe von maschinellem Lernen Wert extrahieren, um Ihre eigenen systematischen Handelsstrategien zu entwickeln.

Ein gewisses Verständnis von Python und Techniken des maschinellen Lernens ist erforderlich.

Inhaltsverzeichnis Der Prozess ist Ihr Vorteil Das Finanzdatenuniversum Markt Mikrostruktur Fundamentale und alternative Daten Synthetische Finanzdaten Strategie Forschungsrahmen Definition der Lernaufgabe Finanzielle Merkmalsentwicklung Modellbasierte Merkmalsgewinnung Textbasierte Merkmalsentwicklung Die ML-Pipeline Fortgeschrittene Modelle für Tabellendaten Deep Learning für Zeitreihen Latente Faktormodelle Kausales maschinelles Lernen Strategie Simulation Portfolio Konstruktion Transaktionskosten Risikomanagement Strategie Synthese Reinforcement Learning RAG für die Finanzforschung Wissensgraphen Autonome Agenten Live-Handelssysteme MLOps und Governance Der systematische Vorteil