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（金融財政事情研究会） [電子書籍]

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（金融財政事情研究会） の 商品概要

• 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
  

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（金融財政事情研究会） の商品スペック