Finanzmärkte entschlüsseln mit Deep-Learning-Wellentheorie (eBook, ePUB)
Wie neuronale Netze Marktzyklen erkennen und nutzen
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Die Finanzmärkte gelten als komplex, dynamisch und oft unvorhersehbar - doch hinter scheinbarem Chaos verbergen sich wiederkehrende Muster. In Finanzmärkte entschlüsseln mit Deep-Learning-Wellentheorie zeigt Jochen von Arx, wie sich klassische Elliott-Wellen mit modernen Deep-Learning-Algorithmen verbinden lassen, um genau diese Muster sichtbar und nutzbar zu machen. Dieses Buch bietet eine praxisorientierte Einführung in die Symbiose aus technischer Analyse und künstlicher Intelligenz. Leser erfahren, wie neuronale Netze historische Kursverläufe analysieren, Marktzyklen erkennen und fun...
Die Finanzmärkte gelten als komplex, dynamisch und oft unvorhersehbar - doch hinter scheinbarem Chaos verbergen sich wiederkehrende Muster. In Finanzmärkte entschlüsseln mit Deep-Learning-Wellentheorie zeigt Jochen von Arx, wie sich klassische Elliott-Wellen mit modernen Deep-Learning-Algorithmen verbinden lassen, um genau diese Muster sichtbar und nutzbar zu machen. Dieses Buch bietet eine praxisorientierte Einführung in die Symbiose aus technischer Analyse und künstlicher Intelligenz. Leser erfahren, wie neuronale Netze historische Kursverläufe analysieren, Marktzyklen erkennen und fundierte Prognosen ableiten - objektiv, adaptiv und datengetrieben. Ideal für Analysten, Trader, Data Scientists und alle, die den nächsten Schritt in der algorithmischen Marktprognose gehen wollen. Mit klaren Konzepten, anschaulichen Beispielen und einem Blick auf die Zukunft der KI-basierten Finanzanalyse. Erkennen. Verstehen. Handeln. Die Zukunft der Marktprognose beginnt jetzt.
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