La prédiction des séries financières univariées
Entre approches économétriques et approches connexionnistes
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La prédiction des séries chronologiques a fait l'objet d'un nombre considérable d'études en raison des quantités innombrables de données temporelles et séquentielles produites quotidiennement par l'industrie de l'information et les différentes structures de recherche. Ce domaine a connu une effervescence spectaculaire et ne cesse de se croitre ces dernières années avec l'explosion des données numériques, de la Big Data et notamment de l'intelligence artificielle. Cet ouvrage représente une initiation technique aux différentes méthodes de prédiction des chroniques univariées su...
La prédiction des séries chronologiques a fait l'objet d'un nombre considérable d'études en raison des quantités innombrables de données temporelles et séquentielles produites quotidiennement par l'industrie de l'information et les différentes structures de recherche. Ce domaine a connu une effervescence spectaculaire et ne cesse de se croitre ces dernières années avec l'explosion des données numériques, de la Big Data et notamment de l'intelligence artificielle. Cet ouvrage représente une initiation technique aux différentes méthodes de prédiction des chroniques univariées sur les marchés financiers avec des applications empiriques, tout en mobilisant deux familles d'approches complétement distinctes, une première basée sur des modèles économétriques et une deuxième basée sur l'apprentissage automatique par réseaux de neurones artificiels récurrents.
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