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機器學習與資產定價

機器學習與資產定價

定 價:¥79.00

作 者: 吳輝航,魏行空,張曉燕 著
出版社: 清華大學出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787302601555 出版時間: 2022-04-01 包裝: 精裝
開本: 32開 頁數(shù): 字數(shù):  

內容簡介

  本書系統(tǒng)性地介紹了資產定價和機器學習算法的基礎理論與實踐知識,并以機器學習算法應用于中國股票市場資產收益率預測項目為案例,具體展示了機器學習算法落地應用于中國金融業(yè)界的流程和效果。本書主要內容包括資產定價基礎方法、機器學習算法評估知識、線性機器學習模型、回歸樹類機器學習模型、神經網絡模型、中國股票市場制度背景、機器學習項目的數(shù)據(jù)清洗過程和機器學習項目的實踐案例。本書在寫作過程中盡可能地減少專業(yè)詞匯,使內容通俗易懂。本書適合高校中高年級本科生、研究生和對從事量化金融感興趣的人閱讀。

作者簡介

  吳輝航,博士,清華大學五道口金融學院博士后。2018年獲上海財經大學經濟學博士學位,在校期間曾獲“上海財經大學學術之星”“博士研究生國家獎學金”。主要研究領域為財稅政策、資產定價、機器學習和金融科技。在Small Business Economics、International Review of Finance、Emerging Markets Finance and Trade、《經濟研究》、《數(shù)量經濟技術經濟研究》等重要期刊發(fā)表學術論文十余篇。魏行空,中信建投證券總部機構業(yè)務部算法交易組高級經理。先后畢業(yè)于中央財經大學和瑞士蘇黎世大學,獲得經濟學碩士學位。主要從事算法交易和高頻量化分析、機器學習算法在高頻交易中的應用等研究。張曉燕,清華大學五道口金融學院副院長、鑫苑金融學講席教授,世界經濟論壇未來理事會委員,上海證券交易所高級金融專家,亞洲金融與經濟研究局(ABFER)高級研究員。曾任證監(jiān)會第十七屆發(fā)行審核委員會委員。北京大學經濟學學士、哥倫比亞商學院金融學博士(優(yōu)秀榮譽畢業(yè)生)。主要研究領域為國際金融、實證資產定價、金融科技和中國資本市場。

圖書目錄

第一章引言: 為什么資產定價需要機器學習

第一節(jié)資產定價的核心問題: 為什么不同的資產會有
不同的收益

第二節(jié)當資產定價遇到機器學習

第三節(jié)相關學術文獻介紹

第四節(jié)相關業(yè)界應用場景

參考文獻

第二章資產定價的核心問題: 股票預期收益率

第一節(jié)投資組合分析

第二節(jié)因子投資

第三節(jié)中國因子模型

第四節(jié)異象性因子的檢驗

參考文獻

第三章機器學習模型評估

第一節(jié)過擬合與欠擬合

第二節(jié)偏差和方差的權衡

第三節(jié)回歸問題機器學習模型的評價指標

第四節(jié)機器學習的超參數(shù)調校

第四章機器學習模型Ⅰ: 線性模型

第一節(jié)多元線性模型

第二節(jié)帶懲罰項的線性模型

第三節(jié)降維視角的線性模型

第五章機器學習模型Ⅱ: 回歸樹模型

第一節(jié)回歸樹

第二節(jié)隨機森林

第三節(jié)梯度提升樹



第六章機器學習模型Ⅲ: 神經網絡模型

第一節(jié)神經網絡模型介紹

第二節(jié)激活函數(shù)

第三節(jié)優(yōu)化算法

第四節(jié)神經網絡的訓練

第五節(jié)全連接神經網絡模型的代碼實現(xiàn)

參考文獻

第七章理解機器學習在中國股票市場應用的
制度背景

第一節(jié)中國股票市場概述

第二節(jié)中國股票市場重要制度

第三節(jié)中國股票市場特殊制度

第八章為機器學習模型準備數(shù)據(jù)

第一節(jié)數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

第二節(jié)股票收益率數(shù)據(jù)分析

第三節(jié)財務數(shù)據(jù)處理

第四節(jié)數(shù)據(jù)預處理步驟

第五節(jié)實證中使用的股票特征變量構造介紹

參考文獻

第九章機器學習在中國金融市場中的實證應用

第一節(jié)機器學習模型有效性驗證: 蒙特卡洛模擬
方法

第二節(jié)機器學習算法在中國A股市場的實證結果

第三節(jié)IPCA模型在中國A股市場的實證結果

參考文獻

第十章結語與未來展望

第一節(jié)機器學習模型與另類數(shù)據(jù)

第二節(jié)機器學習模型與其他資產定價問題

參考文獻

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