ファイナンス機械学習ー金融市場分析を変える機械学習アルゴリズムの理論と実践

ファイナンス機械学習ー金融市場分析を変える機械学習アルゴリズムの理論と実践 [電子書籍版]
マルコス・ロペス・デ・プラド

4,752(税込)

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楽天Kobo 電子書籍版 ファイナンス機械学習ー金融市場分析を変える機械学習アルゴリズムの理論と実践 4,752円
紙書籍版 ファイナンス機械学習 5,280円

商品基本情報

  • 著者:   マルコス・ロペス・デ・プラド
  • 訳者:   長尾慎太郎, 鹿子木亨紀, 大和アセットマネジメント
  • 発売日:  2019年12月27日
  • 出版社:  金融財政事情研究会
  • 商品番号:  4921040000122
  • 言語:  日本語
  • 対応端末:   電子書籍リーダー, Android, iPhone, iPad, デスクトップアプリ

商品説明

システムトレーダー、エンジニアなどの間で話題沸騰

発売後売り切れの書店続出、大反響につき即増刷決定!


人工知能(AI)、機械学習の発展は金融をどのように変えるのか


理論と実務を熟知した第一人者による比類なき大著“Advance in Financial Machine Learning"(2018年、Wileyより刊行)、待望の日本版刊行!

すでに中国語、韓国語、ロシア語にも翻訳された名著を、実務を知り尽くしたクオンツが日本の読者に向けて翻訳


データの構造化とラべリング、モデリング、バックテスト、ハイパフォーマンスコンピューティングなど、金融工学における機械学習の活用の可能性を、Pythonのコード例を交えて徹底解説


目次

はじめに

第1章 ファイナンス機械学習という新分野

Part1 データ分析

第2章 金融データの構造

第3章 ラベリング

第4章 標本の重み付け

第5章 分数次差分をとった特徴量

Part2 モデリング

第6章 アンサンブル法

第7章 ファイナンスにおける交差検証法

第8章 特徴量の重要度

第9章 交差検証法によるハイパーパラメータの調整

Part3 バックテスト

第10章 ベットサイズの決定

第11章 バックテストの危険性

第12章 交差検証によるバックテスト

第13章 人工データのバックテスト

第14章 バックテストの統計値

第15章 戦略リスクを理解する

第16章 機械学習によるアセットアロケーション

Part4 金融市場分析のための特徴量

第17章 構造変化

第18章 エントロピー特徴量

第19章 マイクロストラクチャーに基づく特徴量

Part5 ハイパフォーマンスコンピューティング

第20章 マルチプロセッシング(多重処理)とベクトル化

第21章 総当たり法と量子コンピュータ

第22章 ハイパフォーマンス計算知能と予測技術

Kesheng Wu and Horst Simon

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