金融机器学习--聚文网

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内容简介

这是一本将机器学习算法应用于金融建模的实战指南。过去几十年，金融业一直过于依赖简单的统计技术来识别数据中的模式，机器学习有望改变这种现状。在未来几年，机器学习算法将会给金融领域带来颠覆性变化。《金融机器学习》这本书的作者马科斯·洛佩斯·德普拉多集投资经理、教授、研究员三重身份于一身，20多年来致力于通过普及机器学习算法和超级计算的使用，以及开发识别错误投资策略(假阳性)的统计测试，实现金融领域的现代化。在这本书中，他结合学术视角和丰富的行业经验，提供了一系列科学合理的工具和方法，解释了投资组合经理如何使用机器学习来推导、测试和使用交易策略。《金融机器学习》这本书分为5部分。第1部分介绍了如何构造适合机器学习算法的金融数据;第2部分介绍了如何科学地应用机器学习算法研究这些数据并获得实际发现；第3部分介绍了如何回测以及评估模型错误的概率;第4部分回归到数据，解释从中提取信息特征的创新方法；第5部分介绍了高性能计算方法。书中大多数问题和解决方法都是用数学公示来解释的，并提供了代码片段和练习，具有很强的实操性，可以作为金融领域投资人士的工具书。

作者简介

美国劳伦斯·伯克利国家实验室研究员，康奈尔大学电气与计算机工程学院教授，拥有金融经济学和数学金融学双博士学位。2020年担任阿布扎比投资局（ADIA）量化研究与开发业务的全球负责人。拥有20多年利用机器学习算法和超级计算开发投资策略的经验。曾在影响因子很高的学术期刊上发表了数十篇关于机器学习算法和超级计算的科学文章。曾在美国国会就人工智能对金融领域的影响发表演讲。2019年被《投资组合管理杂志》评为“年度量化分析师”。

第1章作为独立学科的金融机器学习第1部分数据分析第2章金融数据结构第3章标签第4章样本权重第5章分数微分特征第2部分模型第6章集成方法第7章交叉验证在金融领域的应用第8章特征重要性第9章利用交叉验证进行超参数调优第3部分回测第10章投注大小第11章回测的风险第12章通过交叉验证进行回测第13章合成数据的回测第14章回测统计量第15章理解策略风险第16章基于机器学习的资产配置方法第4部分有用的金融特征第17章结构突变第18章熵特征第19章微观结构特征第5部分高性能计算方法第20章多进程和矢量化第21章蛮力搜索和量子计算机第22章高性能计算智能与预测技术致谢

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