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Produktbild: Alternative Data and Artificial Intelligence Techniques
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Alternative Data and Artificial Intelligence Techniques Applications in Investment and Risk Management

Aus der Reihe Palgrave Studies in Risk and Insurance
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Beschreibung

This book introduces a state-of-art approach in evaluating portfolio management and risk based on artificial intelligence and alternative data. The book covers a textual analysis of news and social media, information extraction from GPS and IoTs data, and risk predictions based on small transaction data,...

Beschreibung

This book introduces a state-of-art approach in evaluating portfolio management and risk based on artificial intelligence and alternative data. The book covers a textual analysis of news and social media, information extraction from GPS and IoTs data, and risk predictions based on small transaction data, etc. The book summarizes and introduces the advancement in each area and highlights the machine learning and deep learning techniques utilized to achieve the goals. As a complement, it also illustrates examples on how to leverage the python package to visualize and analyze the alternative datasets, and will be of interest to academics, researchers, and students of risk evaluation, risk management, data, AI, and financial innovation.

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum

01.11.2022
Abbildungen

XXII, 330 p. 112 illus., 106 illus. in color.
Verlag Springer

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum

01.11.2022
Abbildungen

XXII, 330 p. 112 illus., 106 illus. in color.
Verlag Springer
Seitenzahl

330
Maße (L/B/H)

21,6/15,3/2,4 cm
Gewicht

529 g
Auflage

22001 Auflage 1st edition 2022
Sprache

Englisch
ISBN

978-3-031-11611-7
Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Europaplatz 3
69115 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Produktbild: Alternative Data and Artificial Intelligence Techniques

  • Chapter 1: The introduction of the portfolio management and risk evaluation .- Chapter 2: The major trends in financial portfolio management.- Chapter 3: Machine Learning and AI in financial portfolio management.- Chapter 4: Introduction of Alternative data in Finance.- Chapter 5: Alternative Data utilization from country perspective.- Chapter 6: Smart Beta and Risk Factors based on Textural Data and Machine Learning.- Chapter 7: Smart Beta and Risk Factors based on IoTs and AIoTs Data.- Chapter 8: Environmental, Social Responsibility and Corporate Governance on Corporations.- Chapter 9: Case Study – Fraud and Deception Detection: Text-based Data Analytics .- Chapter 10: Case Study – Investment Risk Analysis based on Sentiment Analysis and implementation .- Chapter 11: Case Study – Analyzing the corporation performance with ESG Factors.- Chapter 12: Alternative Data Visualization in Python.