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 [単行本]

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 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  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。データの構造化とラベリング、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（「BOOK」データベースより）

  ファイナンス機械学習という新分野
  １　データ分析（金融データの構造；ラベリング　ほか）
  ２　モデリング（アンサンブル法；ファイナンスにおける交差検証法　ほか）
  ３　バックテスト（ベットサイズの決定；バックテストの危険性　ほか）
  ４　金融市場のための特徴量（構造変化；エントロピー特徴量　ほか）
  ５　ハイパフォーマンスコンピューティング（マルチプロセッシング（多重処理）とベクトル化；総当たり法と量子コンピュータ　ほか）

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  デ・プラド,マルコス・ロペス(デプラド,マルコスロペス／de Prado,Marcos L´opez)
  Ｔｒｕｅ　Ｐｏｓｉｔｉｖｅ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ（ＴＰＴ）社のチーフ・インベストメント・オフィサー（ＣＩＯ）。コーネル大学工学部の実務家教授。ＡＱＲキャピタル・マネジメントにおいて初代機械学習部門ヘッドを務め、自らの有する特許をＡＱＲに売却したのちＴＰＴ社を設立した。それ以前にはグッゲンハイム・パートナーズのＱｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ　Ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ　Ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ（ＱＩＳ）ビジネスの創設リーダー。２０１１年から２０１８年にかけてローレンス・バークレー国立研究所（米国エネルギー省科学局）のリサーチ・フェローとして活動した。Ｔｈｅ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｆｉｎａｎｃｉａｌ　Ｄａｔａ　Ｓｃｉｅｎｃｅの設立者兼共同編集者も務めている。マドリード・コンプルテンセ大学において計量経済学（２００３）および数理ファイナンス（２０１１）の２つの博士号を取得。スペインのＮａｔｉｏｎａｌ　Ａｗａｒｄ　ｏｆ　Ａｃａｄｅｍｉｃ　Ｅｘｃｅｌｌｅｎｃｅを受賞（１９９９）。ハーバード大学とコーネル大学において博士研究員として研究に従事した。アメリカ数学会によるとマルコスのエルデシュ数は＃２であり、２０１９年にはＴｈｅ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｐｏｒｔｆｏｌｉｏ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ誌から“Ｑｕａｎｔ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｙｅａｒ　Ａｗａｒｄ”を受賞した
  
  長尾 慎太郎(ナガオ シンタロウ)
  大和アセットマネジメント調査部チーフクオンツアナリスト。東京大学工学部原子力工学科卒、北陸先端科学技術大学院大学知識科学研究科修了・修士（知識科学）
  
  鹿子木 亨紀(カノコギ ミチノリ)
  米系クオンツ運用会社ポートフォリオマネージャー。東京大学工学部計数工学科卒、京都大学大学院工学研究科応用システム科学専攻修了（工学修士）、フランスＩＮＳＥＡＤにてＭＢＡ取得。ＣＦＡ協会認定証券アナリスト

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 の商品スペック