Advances in Financial Machine Learning
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책 소개
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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.
작가정보
저자(글) Lopez de Prado, Marcos
DR. MARCOS L?PEZ DE PRADO manages several multibillion-dollar funds for institutional investors using ML algorithms. Marcos is also a research fellow at Lawrence Berkeley National Laboratory (U.S. Department of Energy, Office of Science). One of the top-10 most read authors in finance (SSRN's rankings), he has published dozens of scientific articles on ML in the leading academic journals, and he holds multiple international patent applications on algorithmic trading. Marcos earned a PhD in Financial Economics (2003), a second PhD in Mathematical Finance (2011) from Universidad Complutense de Madrid, and is a recipient of Spain's National Award for Academic Excellence (1999). He completed his post-doctoral research at Harvard University and Cornell University, where he teaches a Financial ML course at the School of Engineering. Marcos has an Erd?s #2 and an Einstein #4 according to the American Mathematical Society.
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
기본정보
ISBN | 9781119482086 ( 1119482089 ) |
---|---|
발행(출시)일자 | 2018년 02월 21일 |
쪽수 | 400쪽 |
크기 |
160 * 229
* 28
mm
/ 658 g
|
총권수 | 1권 |
언어 | 영어 |
Klover
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