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题名/责任者:

机器学习与因子投资:从基础到实践/(法) 纪尧姆·科克雷, 托尼·吉达著 周亮, 周凡程译

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-115-62177-1/CNY129.00

载体形态项:

305页:图;26cm

并列正题名:

Machine learning for factor investing:r version

其它题名:

从基础到实践

个人责任者:

科克雷 (Coqueret, Guillaume) 著

个人责任者:

吉达 (Guida, Tony) 著

个人次要责任者:

周亮 译

个人次要责任者:

周凡程 译

学科主题:

机器学习-应用-股票投资

中图法分类号:

F830.91-39

出版发行附注:

由泰勒&弗朗西斯集团有限责任公司CRC出版社之英文版本授权翻译

责任者附注:

纪尧姆·科克雷, 法国里昂商学院的金融和数据科学副教授, 主要研究方向是机器学习工具在金融经济学中的应用。托尼·吉达, 法国RAM Active Investments 公司执行董事, machineByte智库主席, 著有Big Dataand Machine Learning in QuantitativeInvestment一书。周亮, 金融工程博士, 毕业于清华大学, 在国内外金融学核心期刊上发表学术论文80余篇。现任湖南财政经济学院讲师, 在多家私募基金公司担任顾问。周凡程, 理学硕士, 毕业于国防科技大学, 在机器学习和量化投资领域有着丰富的理论研究和实践经验, 目前主要从事投资组合的研发工作。

提要文摘附注:

本书首先介绍了将大数据集应用于机器学习的基础知识和因子投资的基本理论 ; 之后, 本书介绍了监督学习模式下可用于预测金融变量的几个基本机器学习算法, 包括惩罚性线性回归、支持向量机等 ; 接下来, 本书介绍了将这些机器学习算法应用于金融领域的实战方法和细节 ; 最后, 本书讨论了一系列与机器学习和因子投资相关的进阶话题, 包括模型的黑箱问题、因果关系问题和无监督学习算法等。

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