《機器學習在投資組合中的套用研究》是企業管理出版社出版的圖書，作者倪宣明，趙慧敏，錢龍，沈鑫圓。
基本介紹
- 中文名：機器學習在投資組合中的套用研究
- 作者：倪宣明，趙慧敏，錢龍，沈鑫圓
- 出版時間：2023年
- 出版社：企業管理出版社
- ISBN：9787516428696
- 開本：16 開
內容簡介,圖書目錄,作者簡介,
內容簡介
本書的主要貢獻在於將投資組合的金融理論、高維高頻協方差矩陣估計與預測的統計理論和各類機器算法有機結合在一起，嘗試應對高頻交易、高維資產的市場特徵下投資組合模型套用面臨的挑戰。
本書可供從事金融理論、金融科技研究和量化投資的讀者參考。
圖書目錄
波動率預測
4.4 基於半協方差陣進行組合投資
4.5 投資組合在A股的實證表現
4.6 本章小結
附錄：本章策略代碼實現
第5章 高維投資組合最佳化
5.1 高維協方差矩陣估計量：POET
5.2 使用RCM算法改進POET估計量
5.3 投資組合在A股的實證表現
5.4 本章小結
附錄：本章策略代碼實現
第6章 投資組合最佳化與多任務相關學習
6.1 多任務相關學習
6.2 使用多任務相關學習改進投資組合策略
6.3 投資組合在A股的實證表現
6.4 本章小結
附錄：本章策略代碼實現
機器學習是否提升了經典策略的表現？
參考文獻
作者簡介
倪宣明，北京大學軟體與微電子學院副教授，清華大學數量經濟學博士，中科院數學與系統科學研究院數學博士後。在《中國科學：信息科學》、《數學學報》、《套用數學學報》、《系統工程理論與實踐》、International Review of Financial Analysis等期刊發表論文50餘篇。
趙慧敏，中山大學管理學院副教授，香港大學金融學博士。在《經濟研究》、《金融研究》、《系統工程理論與實踐》、《中國管理科學》、Mathematical Finance、Journal of Futures Markets、International Review of Finance等期刊發表論文30餘篇。
錢龍，清華大學經濟管理學院經濟學博士在讀。
沈鑫圓，北京大學光華管理學院金融學博士在讀。
