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ファイナンス機械学習 4322134637

5,280円(内税)

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マルコス・ロペス・デ・プラド 著, 長尾 慎太郎 監修, 翻訳, 鹿子木 亨紀 監修, 翻訳, 大和アセットマネジメント 翻訳


内容

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 &; nbspファイナンス機械学習という新分野
Part1 &; nbspデータ分析
第2章 &; nbsp金融データの構造
第3章 &; nbspラベリング
第4章 &; nbsp標本の重み付け
第5章 &; nbsp分数次差分をとった特徴量
Part2 &; nbspモデリング
第6章 &; nbspアンサンブル法
第7章 &; nbspファイナンスにおける交差検証法
第8章 &; nbsp特徴量の重要度
第9章 &; nbsp交差検証法によるハイパーパラメータの調整
Part3 &; nbsp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 &; nbsp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 &; nbsp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
&; nbsp &; nbspKesheng Wu and Horst Simon

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。データの構造化とラベリング、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。






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