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应用市场、基本面和另类数据的爆炸式增长,使机器学习(ML)从数字科技前沿走进千家万户。应用机器学习算法挖掘数据、洞见机会、构建交易策略成为越来越多交易者的选择。本书就带领读者学习如何在交易策略构建和评估中合理运用种类繁多的监督学习、无监督学习和强化学习模型,更好地为投资和交易服务。 本书详细展示了端到端的基于机器学习的交易工作流(ML4T),从想法萌生到特征工程,从交易设计到策略回测,从线性模型到随机森林,从简单机器学习到深度学习,辅以大量示例,一看即懂、即学即用。 本书完整展示了关于交易的数据世界,从市场、基本面和另类数据的挖掘到交易信号的提取,从金融特征工程到基于机器学习的策略回测与评估,既有真实的分时数据、周期K线、SEC文件、财报电话会议记录、财经新闻或卫星图像,又有真实的美国和日本的
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您能否列举出一家国内外的对冲基金是靠机器学习算法挣钱的? 几年前,对于某些对冲基金来说,机器学习或许还是 不能说的秘密 。但现在看来,机器学习几乎已经成为行业的共识。完全没有使用过任何机器学习技术的头部量化对冲基金已经不存在。事实上,机器学习的相关人才在金融相关的就业市场上早已趋之若鹜。 在投资领域,机器学习与资产定价的有效结合,助推了量化投资的发展。量化基金已经逐渐跻身投资市场的主流,头部的量化机构也都形成了自己鲜明的特色,而其背后都是海量的数据和神秘的模型。当下,以数据为基础的机器学习策略,不仅更具吸引力和成本效益,而且成为竞争优势的关键来源。 通过经济学推理将机器学习方法引入实证和理论资产定价,无论对学界理论研究还是对业界投资务实,都具有深远影响。以人工智能、机器学习并
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