Marcos López de Prado - Advances in Financial Machine Learning-John Wiley & Sons, Inc. (2018)¶

作者: Marcos López de Prado
出版社: John Wiley & Sons, Inc.
出版年份: 2018
格式: PDF
难度: ⭐⭐⭐⭐
推荐指数: ⭐⭐⭐⭐⭐
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内容简介¶

本书《金融机器学习的进展》由Marcos López de Prado撰写，是一本开创性的综合指南，深入探讨了机器学习技术在金融领域的应用。书中强调了正确处理金融数据的重要性，并解决了该领域常见的陷阱，例如金融数据窥探（FDS）和传统交叉验证方法的潜在偏差。

本书详细介绍了如何构建适合机器学习算法的大数据结构，以及如何利用机器学习算法进行研究。它涵盖了多种数学技术和实践方法，包括金融数据采样、交叉验证（如Purged Cross-Validation和Combinatorial Purged Cross-Validation）、金融特征工程（如Fractionally Differentiated Features）、高级集成方法、超参数调优、以及如何进行稳健的回测以避免假阳性。此外，书中还探讨了市场影响和微观结构效应的机器学习应用，以及高性能计算在金融数据分析中的运用。本书旨在为量化分析师、算法交易员、金融工程师和数据科学家提供实用的指导和解决方案，帮助他们在现代金融中取得成功。

主要特点¶

理论基础扎实
实践案例丰富
操作指导清晰
适合实际应用

适合人群¶

量化分析师
算法交易员
金融工程师
数据科学家