机器学习与资产定价
正版新书 新华官方库房直发 可开电子发票
￥ 50.56 6.4折 ￥ 79 全新
库存8件
作者吴辉航,魏行空,张晓燕
出版社清华大学出版社
ISBN9787302601555
出版时间2022-04
版次1
装帧精装
开本32开
纸张胶版纸
页数244页
字数202千字
定价79元
货号SC:9787302601555
上书时间2024-12-02
商品详情
- 品相描述：全新
- 全新正版 提供发票
- 商品描述
-
作者简介:
"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”“博士研究生国家奖学金”。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高级经理。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，上海证券交易所高级金融专家，亚洲金融与经济研究局（ABFER）高级研究员。曾任证监会第十七届发行审核委员会委员。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、金融科技和中国资本市场。"
主编推荐:
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。
内容简介:
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中国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中国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、中国股票市场制度背景、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。
目录:
第一章引言： 为什么资产定价需要机器学习
第一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
第一节投资组合分析
第二节因子投资
第三节中国因子模型
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
第一节过拟合与欠拟合
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
第四节机器学习的超参数调校
第四章机器学习模型Ⅰ： 线性模型
第一节多元线性模型
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
第一节回归树
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
第一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
相关推荐
— 没有更多了 —
以下为对购买帮助不大的评价