アセットマネージャーのためのファイナンス機械学習

『ファイナンス機械学習』の著者による最新刊が早くも登場。機械学習は資産運用業界においてどのように活用できるのか、理論構築のためのステップを実証分析によって解説。前作と同様に、スニペット（コードのサンプル）を多数掲載。共分散行列の計算、相関の使用、予測モデルの構築等を行っているアセットマネージャーに向けた１冊。

話題を呼んだ『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』の著者による新作、“Machine Learning for Asset Managers”(2020年、Cambridge University Press)の日本語訳が登場!
●ノイズ除去、クラスタリング、ラベリング、特徴量の重要度分析などのトピックをコンパクトに整理
●前作の理論・手法をさらに発展させるとともに、各手法のpythonコードを多数掲載しており、実務の手引きとして活用できる

※お届け日が変更になりました
10月中旬→12月上旬

目次

第１章　はじめに
第２章　ノイズ除去
第３章　距離測度
第４章　最適クラスタリング
第５章　金融データのラベリング
第６章　特徴量の重要度分析
第７章　ポートフォリオ構築
第８章　テストデータのオーバーフィッティング
付録

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