ファイナンス機械学習―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

マルコス・ロペス・デ・プラド長尾慎太郎鹿子木亨紀大和アセットマネジメント

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4,320pt/4,752円(税込)

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作品内容

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