Practical Applications of Machine Learning and Big Data in Quantitative Investment is not just about demonstrating the maths or the coding. Instead, it is a book by practitioners for practitioners, covering the why and the how of applying machine learning and big data in finance. The book is split into 12 chapters, each of which is written by a different author on a specific case. The chapters are ordered according to the level of complexity; beginning with the big picture and taxonomy, moving onto practical applications of machine learning, and finally finishing with innovative approaches using deep learning.

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