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¶

Financial Machine Learning 是一本关于量化金融的专业书籍，涵盖了机器学习技术在金融领域的应用。本书深入探讨了如何应对金融数据的独特挑战，例如非平稳性、市场微观结构效应和噪声，并提供了构建适用于机器学习算法的大数据结构的方法。书中详细介绍了金融数据采样、交叉验证（如净化交叉验证和元标签）、金融特征工程（如分数微分特征）以及高级集成方法等关键数学技术。此外，本书还讨论了市场影响、微观结构效应以及如何有效避免模型过拟合。通过结合理论与实践，本书提供了科学严谨的解决方案，并辅以数学推导、代码示例和实际案例，旨在帮助量化分析师、算法交易员、金融工程师和数据科学家等专业人士，利用机器学习提升投资表现和构建稳健的交易策略。

核心章节¶

以下是本书的主要章节预览：

主要特点¶

• 理论与实践结合
• 包含详细示例
• 配套代码和资源
• 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

配套资源¶

• 示例代码
• 数据集
• 在线补充材料