金融機器學習 金融領域機器學習算法

　　這是一本將機器學習算法應用于金融建模的實戰(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?！督鹑跈C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、研究員三重身份于一身，20多年來致力于通過普及機器學習算法和超級計算的使用，以及開發(fā)識別錯誤投資策略（假陽性）的統(tǒng)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(yè)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應用機器學習算法研究這些數據并獲得實際發(fā)現；第3部分介紹了如何回測以及評估模型錯誤的概率;第4部分回歸到數據，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，并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。

　　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年擔任阿布扎比投資局（ADIA）量化研究與開發(fā)業(yè)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(fā)投資策略的經驗。曾在影響因子很高的學術期刊上發(fā)表了數十篇關于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能對金融領域的影響發(fā)表演講。2019年被《投資組合管理雜志》評為“年度量化分析師”。