面向资产管理者的机器学习

作品编号：HWK142737

作者：马科斯·M.洛佩斯·德普拉多（Marcos

出版社：机械工业出版社

出版年：2022-02-01

定价：88.0

ISBN：9787111699484

开本：16开

页数：248

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面向资产管理者的机器学习 本书特色

适读人群 ：投资者发现新的金融理论：应用机器学习工具来发掘复杂现象中的隐藏变量；提出一个理论，通过结构性陈述将这些成分联系起来；用比回测更强大的工具对理论进行检验；
科学运用机器学习：应用于所有科学领域，用来评估一个理论的可信度；可以确定解释变量的相对信息含量，以达到解释和／或预测的目的；用来评估因果推理效果；对于大型、高维、复杂数据集的可视化至关重要；可用于扫描大数据， 寻找人类无法识别的模式。
利用机器学习进行投资策略的选择和优化
利用机器学习来建立更好的金融理论

面向资产管理者的机器学习 内容简介

本书面向广大资产管理者和各类研究人员，基于机器学习和人工智能，指明从一个投资理念和理论到成功的投资策略具体实施的量化途径。作者认为一个缺乏理论依据的投资策略很可能是错误的。为此，资产管理者应致力于发展理论，而不仅是回测潜在的交易规则。本书就是从帮助资产管理者发现经济和金融理论的角度出发，介绍机器学习的工具。机器学习不是一个黑匣子，也不一定会过拟合。机器学习的工具与经典统计方法是互补关系而不是替代关系。本书认为机器学习的一些优点包括：注重样本外的可预测性，而不是样本内的方差判断；使用计算方法避免依赖一些（或许不切实际的）假设；能够“学习”复杂的规范，包括高维空间中的非线性、分层和非连续的交互效应；能够将变量搜索与设定搜索分离，并能很好地防止多重线性和其他替代效应。