Une application du Deep Learning en finance
Programmation en Python avec Keras et Scikitlearn
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Avec les librairies python Scikitlearn et Keras, des méthodes Deep Learning seront appliquées à la finance. A partir d'un tableau de valeurs d'actifs corrélés sur une période de temps nous cherchons à prédire quel actif aura le meilleur taux de rendement à un instant futur. Les prix seront simulés à l'aide de processus de Levy, de processus markoviens et non markoviens. Nous comparons des méthodes classiques de classification: Multi Layer Perceptron, forêts aléatoires, AdaBoost et des méthodes issues du Deep Learning : réseaux de neurones convolutifs, réseaux de neurones récu...
Avec les librairies python Scikitlearn et Keras, des méthodes Deep Learning seront appliquées à la finance. A partir d'un tableau de valeurs d'actifs corrélés sur une période de temps nous cherchons à prédire quel actif aura le meilleur taux de rendement à un instant futur. Les prix seront simulés à l'aide de processus de Levy, de processus markoviens et non markoviens. Nous comparons des méthodes classiques de classification: Multi Layer Perceptron, forêts aléatoires, AdaBoost et des méthodes issues du Deep Learning : réseaux de neurones convolutifs, réseaux de neurones récursifs.
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