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(著)
,長尾慎太郎(翻訳)
,鹿子木亨紀(翻訳)
,大和アセットマネジメント(翻訳)
/金融財政事情研究会
作品情報
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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商品情報
- 著者
- 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
- 出版社
- 金融財政事情研究会
- 書籍発売日
- 2019.12.01
- Reader Store発売日
- 2019.12.27
- ファイルサイズ
- 26.4MB
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この作品のレビュー
平均 5.0 （1件のレビュー）
-
投資・機械学習ともに中級者以上向け。
勝率5割を超えることも大変と言うように、機械学習の適用範囲の中でも投資は難易度が高い分野。
それは株価は非定常であり、マーケットの構造が複雑系、トレンドの変化が…激しいなどの理由がある。
そうしたデータに対して単に機械学習を当てはめようとしても、利益を生み出すことは非常に難しい。
そうした問題に対して、データの扱い、特徴量エンジニアリング、モデリング、バックテストの観点からどのように対処すべきか書かれている。
金融市場はゼロサムゲームな側面が強く、ここまでのノウハウを公開してエッジ（=相対的優位性）が失われないか心配になるほど。
読んだからと言ってすぐに身につく類のものでもないが、長年の経験の積み上げにより得られた知識にこうしてアクセスできるのは大変ありがたい。続きを読む投稿日：2020.03.08
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