《金融機器學習》是一本2021年出版的圖書，由中信出版社出版。
基本介紹
- 書名：金融機器學習
- 作者：[西]馬科斯·洛佩斯·德普拉多
- 類別：金融理論
- 出版社：中信出版社
- 出版時間：2021年5月
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝
- ISBN：9787521728095
內容簡介,作者簡介,圖書目錄,
內容簡介
這是一本將機器學習算法套用於金融建模的實戰指南。過去幾十年，金融業一直過於依賴簡單的統計技術來識別數據中的模式，機器學習有望改變這種現狀。在未來幾年，機器學習算法將會給金融領域帶來顛覆性變化。
《金融機器學習》這本書的作者馬科斯·洛佩斯·德普拉多集投資經理、教授、研究員三重身份於一身，20多年來致力於通過普及機器學習算法和超級計算的使用，以及開發識別錯誤投資策略(假陽性)的統計測試，實現金融領域的現代化。在這本書中，他結合學術視角和豐富的行業經驗，提供了一系列科學合理的工具和方法，解釋了投資組合經理如何使用機器學習來推導、測試和使用交易策略。
《金融機器學習》這本書分為5部分。第1部分介紹了如何構造適合機器學習算法的金融數據;第2部分介紹了如何科學地套用機器學習算法研究這些數據並獲得實際發現；第3部分介紹了如何回測以及評估模型錯誤的機率;第4部分回歸到數據，解釋從中提取信息特徵的創新方法；第5部分介紹了高性能計算方法。書中大多數問題和解決方法都是用數學公示來解釋的，並提供了代碼片段和練習，具有很強的實操性，可以作為金融領域投資人士的工具書。
作者簡介
美國勞倫斯·伯克利國家實驗室研究員，康奈爾大學電氣與計算機工程學院教授，擁有金融經濟學和數學金融學雙博士學位。2020年擔任阿布達比投資局（ADIA）量化研究與開發業務的全球負責人。擁有20多年利用機器學習算法和超級計算開發投資策略的經驗。曾在影響因子很高的學術期刊上發表了數十篇關於機器學習算法和超級計算的科學文章。曾在美國國會就人工智慧對金融領域的影響發表演講。2019年被《投資組合管理雜誌》評為“年度量化分析師”。
圖書目錄
第1章 作為獨立學科的金融機器學習
第1部分 數據分析
第2章 金融數據結構
第3章 標籤
第4章 樣本權重
第5章 分數微分特徵
第2部分 模型
第6章 集成方法
第7章 交叉驗證在金融領域的套用
第8章 特徵重要性
第9章 利用交叉驗證進行超參數調優
第3部分 回測
第10章 投注大小
第11章 回測的風險
第12章 通過交叉驗證進行回測
第13章 合成數據的回測
第14章 回測統計量
第15章 理解策略風險
第16章 基於機器學習的資產配置方法
第4部分 有用的金融特徵
第17章 結構突變
第18章 熵特徵
第19章 微觀結構特徵
第5部分 高性能計算方法
第20章 多進程和矢量化
第21章 蠻力搜尋和量子計算機
第22章 高性能計算智慧型與預測技術
致謝
