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MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:22

题名/责任者:
面向资产管理者的机器学习/(西)马科斯·M. 洛佩斯·德普拉多(Marcos M. López de Prado)著 冯鑫,张大庆,王飞跃译
出版发行项:
北京:机械工业出版社,2022
ISBN及定价:
978-7-111-69948-4 精装/CNY88.00
载体形态项:
240页:图;21cm+2
并列正题名:
Machine learning for asset managers
个人责任者:
(西) 德普拉多 (Prado, Marcos M. López de) 著
个人次要责任者:
冯鑫
个人次要责任者:
张大庆
个人次要责任者:
王飞跃
学科主题:
机器学习-应用-资产管理-研究
中图法分类号:
F20
提要文摘附注:
本书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。
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