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해외주문 Advances in Financial Machine Learning

Hardcover
Marcos Lopez de Prado 지음 | Wiley | 2018년 02월 21일
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상품상세정보
ISBN 9781119482086(1119482089)
쪽수 400쪽
언어 English
크기 160 * 229 * 0 (mm)
제본형태 Hardcover
삽화유무 삽화있음
총권수 1권
Textual Format Computer Applications
리딩지수 Level General Adult

책소개

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Today's machine learning (ML) algorithms have conquered the major strategy games, and are routinely used to execute tasks once only possible by a limited group of experts. Over the next few years, ML algorithms will transform finance beyond anything we know today. Advances in Financial Machine Learning was written for the investment professionals and data scientists at the forefront of this evolution.

This one-of-a-kind, practical guidebook is your go-to resource of authoritative insight into using advanced ML solutions to overcome real-world investment problems. It demystifies the entire subject and unveils cutting-edge ML techniques specific to investing. With step-by-step clarity and purpose, it quickly brings you up to speed on fully proven approaches to data analysis, model research, and discovery evaluation. Then, it shines a light on the nuanced details behind innovative ways to extract informative features from financial data. To streamline implementation, it gives you valuable recipes for high-performance computing systems optimized to handle this type of financial data analysis.

Advances in Financial Machine Learning crosses the proverbial divide that separates academia and the industry. It does not advocate a theory merely because of its mathematical beauty, and it does not propose a solution just because it appears to work. The author transmits the kind of knowledge that only comes from experience, formalized in a rigorous manner.

This turnkey guide is designed to be immediately useful to the practitioner by featuring code snippets and hands-on exercises that facilitate the quick absorption and application of best practices in the real world.

Stop guessing and profit off data by:

Tackling today's most challenging aspects of applying ML algorithms to financial strategies, including backtest overfitting
Using improved tactics to structure financial data so it produces better outcomes with ML algorithms
Conducting superior research with ML algorithms as well as accurately validating the solutions you discover
Learning the tricks of the trade from one of the largest ML investment managers
Put yourself ahead of tomorrow's competition today with Advances in Financial Machine Learning.
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원서번역서 내용 엿보기

2019년 대한민국학술원 우수학술도서 선정도서

머신러닝을 금융에 적용하는 방법을 알려주며, 이론 연구를 넘어선 실전 경험을 바탕으로 어떠한 장점과 위험이 존재하는 것인지 빠짐없이 설명한다. 저자가 20년 간 금융에서 실제로 적용해 본 머신러닝 기법에 대해 각각의 장단점과 함께 개별 기법들을 상세히 설명한다. 또 금융에 맞는 데이터 구조, 모델링, 백테스팅, 유용한 금융적 특징, 고성능 컴퓨팅에 이르기까지 최고 전문가의 시각에서 전달해 주는 실전 지식을 빠짐없이 나열한다.
대부분의 금융 머신러닝 프로젝트가 실패하는 이유와 성공적인 금융 머신러닝 프로젝트를 위해서 어떠한 요소가 갖춰져야 하는지 설명하고 있다. 특히 대부분 프로젝트가 저지르는 백테스팅의 오류를 심도 있게 설명한다.
메타-전략 패러다임의 효용성과 중요성을 설명해 주며, 대부분 성공한 프로젝트가 활용하고 있는 메타-전략 패러다임을 예제와 함께 잘 설명한다. 이 책은 그 깊이로 인해 머신러닝과 금융에 대한 최소한의 지식을 갖춰야 이해할 수 있지만, 최소한의 지식이 바탕이 되고 나면 책에서 다루고 있는 깊이 있고 실용적인 내용으로부터 많은 도움을 받을 수 있다.

이 책의 원서번역서

목차

About the Author

Preamble

1. Financial Machine Learning as a Distinct Subject

Part 1: Data Analysis

2. Financial Data Structures

3. Labeling

4. Sample Weights

5. Fractionally Differentiated Features

Part 2: Modelling

6. Ensemble Methods

7. Cross-validation in Finance

8. Feature Importance

9. Hyper-parameter Tuning with Cross-Validation

Part 3: Backtesting

10. Bet Sizing

11. The Dangers of Backtesting

12. Backtesting through Cross-Validation

13. Backtesting on Synthetic Data

14. Backtest Statistics

15. Understanding Strategy Risk

16. Machine Learning Asset Allocation

Part 4: Useful Financial Features

17. Structural Breaks

18. Entropy Features

19. Microstructural Features

Part 5: High-Performance Computing Recipes

20. Multiprocessing and Vectorization

21. Brute Force and Quantum Computers

22. High-Performance Computational Intelligence and Forecasting Technologies

Dr. Kesheng Wu and Dr. Horst Simon

Index

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