
〔電子〕ファイナンス機械学習ー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
マルコス・ロペス・デ・プラド
2019年12月27日
金融財政事情研究会
4,752円(税込)
ビジネス・経済・就職 / PC・システム開発
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
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