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ファイナンス機械学習―金融市場分析を変える機械学習アルゴリズムの理論と実践

ファイナンス機械学習―金融市場分析を変える機械学習アルゴリズムの理論と実践

著者:
マルコス・ロペス・デ・プラド 長尾慎太郎 鹿子木亨紀 大和アセットマネジメント
出版社:
金融財政事情研究会

概要:

システムトレーダー、エンジニアなどの間で話題沸騰
発売後売り切れの書店続出、大反響につき即増刷決定!

人工知能(AI)、機械学習の発展は金融をどのように変えるのか

理論と実務を熟知した第一人者による比類なき大著“Advance in Financial Machine Learning"(2018年、Wileyより刊行)、待望の日本版刊行!
すでに中国語、韓国語、ロシア語にも翻訳された名著を、実務を知り尽くしたクオンツが日本の読者に向けて翻訳

データの構造化とラべリング、モデリング、バックテスト、ハイパフォーマンスコンピューティングなど、金融工学における機械学習の活用の可能性を、Pythonのコード例を交えて徹底解説

目次
はじめに
第1章 ファイナンス機械学習という新分野
Part1 データ分析
第2章 金融データの構造
第3章 ラベリング
第4章 標本の重み付け
第5章 分数次差分をとった特徴量
Part2 モデリング
第6章 アンサンブル法
第7章 ファイナンスにおける交差検証法
第8章 特徴量の重要度
第9章 交差検証法によるハイパーパラメータの調整
Part3 バックテスト
第10章 ベットサイズの決定
第11章 バックテストの危険性
第12章 交差検証によるバックテスト
第13章 人工データのバックテスト
第14章 バックテストの統計値
第15章 戦略リスクを理解する
第16章 機械学習によるアセットアロケーション
Part4 金融市場分析のための特徴量
第17章 構造変化
第18章 エントロピー特徴量
第19章 マイクロストラクチャーに基づく特徴量
Part5 ハイパフォーマンスコンピューティング
第20章 マルチプロセッシング(多重処理)とベクトル化
第21章 総当たり法と量子コンピュータ
第22章 ハイパフォーマンス計算知能と予測技術
Kesheng Wu and Horst Simon

ジャンル:
経済 > 金融学
販売開始:
2020/10/07
ファイルサイズ:
27.75MB
CODE:
J0019002BK0101074001
対応デバイス:
WindowsPCMacAndroidスマートフォンAndroidタブレットiPhone/iPod touchiPad
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価格(税込) 4,752円 -
閲覧可能期間 無期限 -
ダウンロード可能期間 無期限 -
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ファイナンス機械学習―金融市場分析を変える機械学習アルゴリズムの理論と実践
販売(無期限): 税込 4,752