Advances in Financial Machine Learning¶

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• 作者: Marcos López de Prado
• 出版社: Wiley
• 出版年份: 2018
• 难度: ⭐⭐⭐⭐⭐
• 推荐指数: ⭐⭐⭐⭐⭐
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内容简介¶

本书《Advances in Financial Machine Learning》由量化金融领域的知名专家Marcos López de Prado撰写，深入探讨了机器学习在金融市场中的前沿应用。本书旨在解决传统金融建模方法的局限性，并引入一系列创新的机器学习技术。内容涵盖了金融数据的独特处理方法，如样本权重和分数差分，以及如何构建具有预测能力的标签和特征。书中详细介绍了多种机器学习模型在金融领域的应用，并强调了稳健的回测框架设计，以避免常见的过拟合陷阱。本书融合了统计学、机器学习和金融工程的理论与实践，为量化研究员、机器学习工程师和策略开发者提供了构建高效、稳健的量化投资策略的先进工具和方法。

核心章节¶

1. 金融数据处理
2. 标签构建方法
3. 特征工程技巧
4. 机器学习模型
5. 回测框架设计

主要特点¶

• 实践性强
• 技术前沿
• 方法创新
• 案例丰富

适合人群¶

• 量化研究员
• 机器学习工程师
• 策略开发者
• 数据科学家

配套资源¶

• Python代码
• 研究数据集
• 策略示例