Título :	Intelligent Asset Management
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Xing, Frank, Autor ; Cambria, Erik, Autor ; Welsch, Roy, Autor
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2019
Número de páginas:	XXII, 149 p. 43 ilustraciones, 34 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-030-30263-4
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Inteligencia artificial  Negocio electrónico  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Biomedical research  Comercio electrónico  Procesamiento de datos  Biología  Medicine  Investigación  comercio electrónico y negocios electrónicos
Índice Dewey:	610.72 Medicina (Investigación Experimental)
Resumen:	Este libro presenta una aplicación sistemática de los avances recientes en inteligencia artificial (IA) al problema de la gestión de activos. Si bien el procesamiento del lenguaje natural y las técnicas de extracción de textos, como la representación semántica, el análisis de sentimientos, la extracción de entidades, el razonamiento de sentido común y la verificación de hechos, han estado evolucionando durante décadas, las teorías financieras aún no han considerado ni adaptado completamente estas ideas. En este volumen único y legible, los autores analizan la integración del conocimiento textual y el sentimiento del mercado paso a paso, ofreciendo a los lectores nuevos conocimientos sobre las teorías de optimización de carteras más populares: el modelo de Markowitz y el modelo de Black-Litterman. Los autores también brindan visiones valiosas de cómo las infraestructuras basadas en tecnología de inteligencia artificial podrían reducir el costo y automatizar los procedimientos de gestión patrimonial. Este libro inspirador es una lectura obligada para investigadores y banqueros interesados ​​en aplicaciones de IA de vanguardia en finanzas.
Nota de contenido:	Chapter 1. Introduction -- Chapter 2 -- Revisiting the Literature -- Chapter 3. Theoretical Underpinnings on Text Mining -- Chapter 4. Computational Semantics for Asset Correlations -- Chapter 5. Sentiment Analysis for View Modeling -- Chapter 6. Storage and Update of Domain Knowledge -- Chapter 7. Dialog Systems and Robo-advisory -- Chapter 8. Concluding Remarks -- Appendix -- Index.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Intelligent Asset Management [documento electrónico] / Xing, Frank, Autor ; Cambria, Erik, Autor ; Welsch, Roy, Autor  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XXII, 149 p. 43 ilustraciones, 34 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-30263-4
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Inteligencia artificial  Negocio electrónico  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Biomedical research  Comercio electrónico  Procesamiento de datos  Biología  Medicine  Investigación  comercio electrónico y negocios electrónicos
Índice Dewey:	610.72 Medicina (Investigación Experimental)
Resumen:	Este libro presenta una aplicación sistemática de los avances recientes en inteligencia artificial (IA) al problema de la gestión de activos. Si bien el procesamiento del lenguaje natural y las técnicas de extracción de textos, como la representación semántica, el análisis de sentimientos, la extracción de entidades, el razonamiento de sentido común y la verificación de hechos, han estado evolucionando durante décadas, las teorías financieras aún no han considerado ni adaptado completamente estas ideas. En este volumen único y legible, los autores analizan la integración del conocimiento textual y el sentimiento del mercado paso a paso, ofreciendo a los lectores nuevos conocimientos sobre las teorías de optimización de carteras más populares: el modelo de Markowitz y el modelo de Black-Litterman. Los autores también brindan visiones valiosas de cómo las infraestructuras basadas en tecnología de inteligencia artificial podrían reducir el costo y automatizar los procedimientos de gestión patrimonial. Este libro inspirador es una lectura obligada para investigadores y banqueros interesados ​​en aplicaciones de IA de vanguardia en finanzas.
Nota de contenido:	Chapter 1. Introduction -- Chapter 2 -- Revisiting the Literature -- Chapter 3. Theoretical Underpinnings on Text Mining -- Chapter 4. Computational Semantics for Asset Correlations -- Chapter 5. Sentiment Analysis for View Modeling -- Chapter 6. Storage and Update of Domain Knowledge -- Chapter 7. Dialog Systems and Robo-advisory -- Chapter 8. Concluding Remarks -- Appendix -- Index.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i