- 商品参数
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- 作者:
吴辉航著|
无编
- 出版社:清华大学出版社
- 出版时间:2022-03
- 页数:无
- 开本:16开
- ISBN:9785202797038
- 版权提供:清华大学出版社
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商品参数
商品基本信息,请以下列介绍为准 |
图书名称: | 机器学习与资产定价 |
作者: | 吴辉航、魏行空、张晓燕 |
定价: | 79.00 |
ISBN号: | 9787302601555 |
出版社: | 清华大学出版社 |
本书系统性地介绍了资产定价和机器学习算法的基础理论与实践知识,并以机器
学习算法应用于**股票市场资产收益率预测项目为案例,具体展示了机器学习
算法落地应用于**金融业界的流程和效果。本书主要内容包括资产定价基础方
法、机器学习算法评估知识、线性机器学习模型、回归树类机器学习模型、神经
网络模型、**股票市场制度背景、机器学习项目的数据清洗过程和机器学习项
目的实践案例。本书在写作过程中尽可能地减少专业词汇,使内容通俗易懂。本
书适合高校中高年级本科生、研究生和对从事量化金融感兴趣的人阅读。
编辑引荐
本书既具有科学性与严谨性,语言又通俗易懂,并提供实战代码解读,便于学习
和应用。
章引言: 为什么资产定价需要机器学习
节资产定价的核心问题: 为什么不同的资产会有
不同的收益
第二节当资产定价遇到机器学习
第三节相关学术文献介绍
第四节相关业界应用场景
参考文献
第二章资产定价的核心问题: 股票预期收益率
节投资组合分析
第二节因子投资
第三节**因子模型
第四节异象性因子的检验
参考文献
第三章机器学习模型评估
节过拟合与欠拟合
第二节偏差和方差的权衡
第三节回归问题机器学习模型的评价指标
第四节机器学习的**参数调校
第四章机器学习模型Ⅰ: 线性模型
节多元线性模型
第二节带惩罚项的线性模型
第三节降维视角的线性模型
第五章机器学习模型Ⅱ: 回归树模型
节回归树
第二节随机森林
第三节梯度提升树
第六章机器学习模型Ⅲ: 神经网络模型
节神经网络模型介绍
第二节激活函数
第三节优化算法
第四节神经网络的训练
第五节全连接神经网络模型的代码实现
参考文献
第七章理解机器学习在**股票市场应用的
制度背景
节**股票市场概述
第二节**股票市场重要制度
第三节**股票市场特殊制度
第八章为机器学习模型准备数据
节数据来源与样本选择
第二节股票收益率数据分析
第三节财务数据处理
第四节数据预处理步骤
第五节实证中使用的股票特征变量构造介绍
参考文献
第九章机器学习在**金融市场中的实证应用
节机器学习模型**性验证: 蒙特卡洛模拟
方法
第二节机器学习算法在**A股市场的实证结果
第三节IPCA模型在**A股市场的实证结果
参考文献
第十章结语与未来展望
节机器学习模型与另类数据
第二节机器学习模型与其他资产定价问题
参考文献
吴辉航,博士,清华大学五道口金融学院博士后。2018年获上海财经大学经
济学博士学位,在校期间曾获“上海财经大学学术之星”“博士研究生**
奖学金”。主要研究领域为财税政策、资产定价、机器学习和金融科技。在
Small Business Economics、International Review of Finance、Emerging
Markets Finance and Trade、《经济研究》、《数量经济技术经济研究》
等重要期刊发表学术论文十余篇。
魏行空,中信建投证券总部机构业务部算法交易组**经理。先后毕业于中央
财经大学和瑞士苏黎世大学,获得经济学硕士学位。主要从事算法交易和高频
量化分析、机器学习算法在高频交易中的应用等研究。
张晓燕,清华大学五道口金融学院副院长、鑫苑金融学讲席教授,世界经济论
坛未来理事会委员,上海证券交易所**金融专家,亚洲金融与经济研究局
(ABFER)**研究员。曾任证监会第十七届发行审核**委员。北京大学
经济学学士、哥伦比亚商学院金融学博士(优秀荣誉毕业生)。主要研究领域
为国际金融、实证资产定价、金融科技和**资本市场。
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