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金融機(jī)器學(xué)習(xí) 金融領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)算法

金融機(jī)器學(xué)習(xí) 金融領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)算法

定 價(jià):¥99.00

作 者: 馬科斯·洛佩斯·德普拉多 著
出版社: 中信出版集團(tuán)股份有限公司
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787521728095 出版時(shí)間: 2021-05-01 包裝: 平裝
開本: 16-6開 頁數(shù): 440 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  這是一本將機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于金融建模的實(shí)戰(zhàn)指南。過去幾十年,金融業(yè)一直過于依賴簡單的統(tǒng)計(jì)技術(shù)來識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式,機(jī)器學(xué)習(xí)有望改變這種現(xiàn)狀。在未來幾年,機(jī)器學(xué)習(xí)算法將會(huì)給金融領(lǐng)域帶來顛覆性變化。《金融機(jī)器學(xué)習(xí)》這本書的作者馬科斯·洛佩斯·德普拉多集投資經(jīng)理、教授、研究員三重身份于一身,20多年來致力于通過普及機(jī)器學(xué)習(xí)算法和超級(jí)計(jì)算的使用,以及開發(fā)識(shí)別錯(cuò)誤投資策略(假陽性)的統(tǒng)計(jì)測試,實(shí)現(xiàn)金融領(lǐng)域的現(xiàn)代化。在這本書中,他結(jié)合學(xué)術(shù)視角和豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn),提供了一系列科學(xué)合理的工具和方法,解釋了投資組合經(jīng)理如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)來推導(dǎo)、測試和使用交易策略。《金融機(jī)器學(xué)習(xí)》這本書分為5部分。第1部分介紹了如何構(gòu)造適合機(jī)器學(xué)習(xí)算法的金融數(shù)據(jù);第2部分介紹了如何科學(xué)地應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法研究這些數(shù)據(jù)并獲得實(shí)際發(fā)現(xiàn);第3部分介紹了如何回測以及評(píng)估模型錯(cuò)誤的概率;第4部分回歸到數(shù)據(jù),解釋從中提取信息特征的創(chuàng)新方法;第5部分介紹了高性能計(jì)算方法。書中大多數(shù)問題和解決方法都是用數(shù)學(xué)公示來解釋的,并提供了代碼片段和練習(xí),具有很強(qiáng)的實(shí)操性,可以作為金融領(lǐng)域投資人士的工具書。

作者簡介

  美國勞倫斯·伯克利國家實(shí)驗(yàn)室研究員,康奈爾大學(xué)電氣與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院教授,擁有金融經(jīng)濟(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)金融學(xué)雙博士學(xué)位。2020年擔(dān)任阿布扎比投資局(ADIA)量化研究與開發(fā)業(yè)務(wù)的全球負(fù)責(zé)人。擁有20多年利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和超級(jí)計(jì)算開發(fā)投資策略的經(jīng)驗(yàn)。曾在影響因子很高的學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表了數(shù)十篇關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)算法和超級(jí)計(jì)算的科學(xué)文章。曾在美國國會(huì)就人工智能對(duì)金融領(lǐng)域的影響發(fā)表演講。2019年被《投資組合管理雜志》評(píng)為“年度量化分析師”。

圖書目錄

第1章 作為獨(dú)立學(xué)科的金融機(jī)器學(xué)習(xí)
第1部分 數(shù)據(jù)分析
第2章 金融數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
第3章 標(biāo)簽
第4章 樣本權(quán)重
第5章 分?jǐn)?shù)微分特征
第2部分 模型
第6章 集成方法
第7章 交叉驗(yàn)證在金融領(lǐng)域的應(yīng)用
第8章 特征重要性
第9章 利用交叉驗(yàn)證進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)
第3部分 回測
第10章 投注大小
第11章 回測的風(fēng)險(xiǎn)
第12章 通過交叉驗(yàn)證進(jìn)行回測
第13章 合成數(shù)據(jù)的回測
第14章 回測統(tǒng)計(jì)量
第15章 理解策略風(fēng)險(xiǎn)
第16章 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的資產(chǎn)配置方法
第4部分 有用的金融特征
第17章 結(jié)構(gòu)突變
第18章 熵特征
第19章 微觀結(jié)構(gòu)特征
第5部分 高性能計(jì)算方法
第20章 多進(jìn)程和矢量化
第21章 蠻力搜索和量子計(jì)算機(jī)
第22章 高性能計(jì)算智能與預(yù)測技術(shù)
致謝

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