机器学与资产定价 经济理论、法规 (美)斯蒂芬·内格尔 新华正版
资产定价、机器学、金融学、经济学、量化投资等相关的从业人员、研究人员、投资人、高校和老师的前沿工具书。以经济学推理的方式将机器学引入投资实践和研究之中。
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作者(美)斯蒂芬·内格尔
出版社电子工业出版社
ISBN9787121434365
出版时间2022-07
版次1
装帧精装
开本32开
页数248页
字数207千字
定价100元
货号xhwx_1202672972
上书时间2023-11-18
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主编：
"“您能否列举出一家外的对冲是靠机器学算挣钱的？”几年前，对于某些对冲来说，机器学或许还是“不能说的秘密”。但现在看来，机器学几乎已经成为行业的共识。接近没有使用过任何机器学技术的头部量化对冲已经不存在。事实上，机器学的相关人才在金融相关的业市场上早已趋之若鹜。在投资领域，机器学与资产定价的有效结合，助推了量化投资的发展。量化已经逐渐跻身投资市场的主流，很好的量化机构也都形成了自己鲜明的特，而其背后都是海量的数据和神秘的模型。当下，以数据为基础的机器学策略，不仅更具吸引力和成本效益，而且成为竞争优势的关键来源。通过经济学推理将机器学方引入实证和理论资产定价，无论对学界理论研究还是对业界投资务实，都具有深远影响。以人工智能、机器学并结合复杂网络为科学基础的资产定价理论与应用，对中国这个快展且具有高度复杂的资本市场的规律把握具有先天的优势与必要。机器学与资产定价是对以上前沿挑战的描述和解答。本书作者为芝加哥大学stefannagel教授，他是资产定价领域的领军学者。中文版译者为北京大学王熙教授和麻省理工学院石川博士，他们是该领域学界和业界很好的研究人员和从业者。芝加哥大学布斯商学院修大成教授以及嘉实董事经理、首席科学家、ai投资监张自力博士为中文版撰写了精彩的序。本书还得到了哈佛大学、普林斯顿大学、耶鲁大学、芝加哥大学、加州大学、清华大学、北京大学、民大学和嘉实、易方达等学界/业界大咖的鼎力。"
目录：
章 引言 1
1.1 实证资产定价中的特设稀疏设
1.2 理论资产定价中的特设稀疏设
1.3 机器学
1.4 术语
1.5 监督学和无监督学
1.6 本书的局限
1.7 本书的结构
第2章 监督学 16
2.1 将监督学视为函数逼近问题
2.2 回归方
2.2.1 线方：岭回归和lasso
2.2.2 树方和森林
2.2.3 神经网络
2.3 超参数调优
2.4 贝叶斯解释
第3章 资产定价中的监督学 46
3.1 例子：截面股票收益率预测
3.2 预测能评价
3.3 正则化与投资表现
3.4 预期收益率与协方差的关联
3.5 通过构建投资组合估计协方差矩阵
3.6 非线
3.7 稀疏
3.8 结构变化
3.9 结束语
第4章 机器学与截面资产定价 97
4.1 基于公司特征因子的资产定价
4.2 监督学视角
4.2.1 收缩估计量
4.2.2 稀疏
4.2.3 数据驱动的超参选择
4.3 实证分析
4.3.1 50 个异象特征的实证结果
4.3.2 wrds 财务比例的实证结果
4.3.3 特征之间的交互作用
4.4 样本外资产定价检验
4.5 相关近期新研究
4.6 结束语
第5章 投资者信念形成的机器学模型 142
5.1 资产市场
5.1.1 投资者
5.1.2 定价
5.1.3 基于计量经济学的观测者视角
5.2 投资者学
5.2.1 ols 学
5.2.2 带有信息先验的贝叶斯学
5.3 收益率可预测
5.3.1 样本内收益率可预测
5.3.2 （不存在）样本外收益率可预测
5.4 扩展研究
5.4.1 稀疏
5.4.2 额外的收缩和稀疏
5.5 对实证研究的启示
5.6 结束语
第6章 研究议程 180
6.1 描述投资机会的特征
6.1.1 机器学的经济学约束
6.1.2 非线
6.1.3 结构变化
6.2 资产需求分析
6.2.1 需求系统估计
6.2.2 预期的形成
6.3 机器学的理论应用
6.3.1 有限理
6.3.2 投资者的异质
6.4 结束语
附录a 部分公式推导 201
参文献 210
索引 217
内容简介：
本书从资产定价的核心问题出发，前沿而体系化地讨论了如何通过经济学推理将机器学方引入实证和理论资产定价研究之中，从而有效解决机器学应用在资产定价中所面临的挑战，搭建了研究机器学与资产定价的桥梁。为提升阅读体验，帮助读者充分理解书中内容，译者王熙教授与石川博士在行文中加入了精彩丰富的译者注，给原著提供必要的背景知识，从而帮助读者更好地掌握书中的行文逻辑。其中，为本书补充的诸多公式推导过程也能帮助读者加深对贝叶斯统计框架的理解。本书读者对象：资产定价、机器学、金融学、经济学、量化投资等金融科技相关领域的从业者、研究人员和其他感兴趣的读者。
作者简介：
"stefannagel芝加哥大学布斯商学院famafamilydistinguishedservice金融学教授。他是journaloffinance的执行主编，以及美国经济研究局（nber）、欧洲经济政策研究中心（cepr）和慕尼黑经济研究中心（cesifo）的研究员。译者简介王熙北京大学经济学院研究员、助理教授、博士生导师；北京大学大数据分析与应用技术工程实验室研究员；武汉大学学士，圣路易斯华盛顿大学硕士、博士；主要研究方向为资产定价、宏观金融以及强化学与机器学的交学科应用。石川北京量信投资管理有限公司创始合伙人；清华大学学士、硕士，麻省理工学院博士；因子投资中文版首著因子投资：方与实践领衔作者；知名期刊putersinindustry编委会委员；曾职于citigroup、oracle及pg。石川博士精通统计建模方，擅长以金融数学分析为手段进行资产配置、风险管理、量化多因子模型以及衍生品cta策略的开发。其主理的量化投资公众号“川写量化”受到了学界和业界的高度认可。"
精彩书评：
"我很难列举出一家头部的量化对冲至今还接近没有使用过任何机器学的技术。事实上，机器学的相关人才在金融相关的业市场上早已趋之若鹜。本书的原著从资产定价的角度出发，介绍了机器学的方论，并辅以详细的数据实证，为经济金融背景的读者们提供了机器学方论的优选诠释，同时也为已经具备统计与机器学基础的读者们提供了经济学直观，明确了未来资产定价领域这个分支的发展方向。中译本在此基础上添加了王熙与石川两位博士的译者注，为本书的读者提供了精彩的背景知识和逻辑推导，我相信广大中国读者会和我一样从本书中获益良多！——修大成芝加哥大学在我看过这本书的中文译稿之后，深感这是一本、值得金融人士进一步探索前沿研究及应用的好书。本书深入浅出，构建了机器学与资产定价的桥梁。我真诚地祝愿每一位读者都能从阅读此书中有所收获、有所启发！——张自力嘉实董事经理、首席科学家、ai投资监资产收益率预测是一个复杂的高维问题，而机器学方在这个问题上的前景令人期待。然而，如果不是stefannagel在本书中如此清晰和直观地阐述出深刻的经济学和统计学推理，上述前景则难以实现。对于金融学者以及量化投资者来说，machinelearninginassetpricing是一本不可或缺的参书。——johny.campbell哈佛大学这本令人愉悦的、简洁且内容丰富的书通过机器学的视角提供了对资产定价模型的及时见解。对于任何有兴趣深入了解该领域的人来说，它都是一份非常重要的基础资料。——范剑青普林斯顿大学stefannagel富有见解地介绍了基于机器学的资产定价这一新兴且快速增长的领域。他透过专业视角将复杂的方与它们适用的理论金融问题联系起来。对于那些希望利用强大的机器学工具提高金融研究和实践水的人来说，这本书是一个宝贵的资源。——bryankelly耶鲁大学低信噪比和结构变化给成功应用机器学方预测证券价格带来了严峻的挑战。利用来自资产定价模型和投资组合分析的先验知识，人们能够以改善机器学在资产定价中的表现为目标来指导训练以及正则化过程。在这方面，这本书极富说服力。——allantimmermann加州大学圣地亚哥分校"
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