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机器学习在投资组合中的应用研究

机器学习在投资组合中的应用研究

  • 字数: 168000
  • 装帧: 平装
  • 出版社: 企业管理出版社
  • 作者: 倪宣明 等
  • 出版日期: 2023-08-01
  • 商品条码: 9787516428696
  • 版次: 1
  • 开本: 16开
  • 页数: 244
  • 出版年份: 2023
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精选
内容简介
本书的主要贡献在于将投资组合的金融理论、高维高频协方差矩阵估计与预测的统计理论和各类机器算法有机结合在一起,尝试应对高频交易、高维资产的市场特征下投资组合模型应用面临的挑战。本书可供从事金融理论、金融科技研究和量化投资的读者参考。
作者简介
倪宣明,北京大学软件与微电子学院副教授,清华大学数量经济学博士,中科院数学与系统科学研究院数学博士后。在《中国科学:信息科学》、《数学学报》、《应用数学学报》、《系统工程理论与实践》、International Review of Financial Analysis等期刊发表论文50余篇。赵慧敏,中山大学管理学院副教授,香港大学金融学博士。在《经济研究》、《金融研究》、《系统工程理论与实践》、《中国管理科学》、Mathematical Finance、Journal of Futures Markets、International Review of Finance等期刊发表论文30余篇。钱龙,清华大学经济管理学院经济学博士在读。沈鑫圆,北京大学光华管理学院金融学博士在读。
目录
第1章投资组合理论
1.1经典理论发展概述
1.2经典理论的局限性
1.3大数据时代的新挑战
1.4投资组合与机器学习
1.5本书的主要内容
第2章投资组合理论的研究现状
2.1基于风险侧的投资组合优化
2.1.1风险的度量与预测
2.1.2高频高维协方差矩阵估计
2.2加权投资组合优化
2.3机器学习在投资组合中的应用
第3章投资组合相关理论介绍
3.1经典策略介绍
3.1.1均值方差策略
3.1.2其他常见优化策略
3.2绩效评价指标
……

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