Mining Data For Financial Applications - Bitetta Valerio (Curatore); Bordino Ilaria (Curatore); Ferretti Andrea (Curatore); Gullo Francesco (Curatore); Pascolutti Stefano (Curatore); Ponti Giovanni (Curatore) | Libro Springer 01/2020 - HOEPLI.it


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bitetta valerio (curatore); bordino ilaria (curatore); ferretti andrea (curatore); gullo francesco (curatore); pascolutti stefano (curatore); ponti giovanni (curatore) - mining data for financial applications

Mining Data for Financial Applications 4th ECML PKDD Workshop, MIDAS 2019, Würzburg, Germany, September 16, 2019, Revised Selected Papers

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Dettagli

Genere:Libro
Lingua: Inglese
Editore:

Springer

Pubblicazione: 01/2020
Edizione: 1st ed. 2020





Trama

This book constitutes revised selected papers from the 4th Workshop on Mining Data for Financial Applications, MIDAS 2019, held in conjunction with ECML PKDD 2019, in Würzburg, Germany, in September 2019.

The 8 full and 3 short papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 16 submissions. They deal with challenges, potentialities, and applications of leveraging data-mining tasks regarding problems in the financial domain.






Sommario

MQLV: Optimal Policy of Money Management in Retail Banking with Q-Learning.- Curriculum Learning in Deep Neural Networks for Financial Forecasting.- Representation Learning in Graphs for Credit Card Fraud Detection.- Firms Default Prediction with Machine Learning.- Convolutional Neural Networks, Image Recognition and Financial Time Series Forecasting.- Mining Business Relationships from Stocks and News.- Mining Financial Risk Events from News and Assessing their impact on Stocks.- Monitoring the Business Cycle with Fine-grained, Aspect-based Sentiment Extraction from News.- Multi-step Prediction of Financial Asset Return Volatility Using Parsimonious Autoregressive Sequential Model.- Big Data Financial Sentiment Analysis in the European Bond Markets.- A Brand Scoring System for Cryptocurrencies Based on Social Media Data.








Altre Informazioni

ISBN:

9783030377199

Condizione: Nuovo
Collana: Lecture Notes in Computer Science
Dimensioni: 235 x 155 mm Ø 232 gr
Formato: Brossura
Illustration Notes:10 Illustrations, black and white
Pagine Arabe: 133
Pagine Romane: ix






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