近年来,机器学习和数据科学在投资中发挥着越来越大的作用。借助机器学习和大数据,投资经理能够做出以往传统模型无法实现的预测,进而做出明智的决策。然而,在投资中,并不是所有的数据集和机器学习技术都对金融投资有用,也不是所有的机器学习技术都可以“即插即用”。
这本书由资深量化分析专家托尼·吉达主编,汇集来自买方、卖方及量化研究的全明星作者团队的前沿分享,阐释如何应用机器学习和大数据技术来解决投资问题并提高投资绩效。这本书共有13章,理论严谨,案例丰富,内容涵盖:
机器学习在投资管理中的应用现状和前景
另类数据和大数据在宏观交易中的应用
处理大数据集的难点和解决方案
挖掘社交媒体数据集分析企业文化
使用自然语言处理技术进行投资者情绪分析
基于支持向量回归的全球战术性资产配置策略
强化学习和深度学习在投资组合优化中的应用
可以作为量化投资从业者、金融算法研究人员、高等院校计算机专业和金融工程专业的师生以及机器学习爱好者的参考用书。
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