データ駆動型ファイナンス　基礎理論からＰｙｔｈｏｎ機械学習による応用

本書はファイナンスの標準理論および機械学習のいくつかの手法を解説し、ファイナンス理論の中で機械学習を活用することがなぜ重要なのか、データドリブンな手法がどのような意味をもつのかについて、可能な限り自然に理解できるようにまとめている。また、単にファイナンスにおける機械学習の意義を説明するだけでなく、実際に読者自身の手で応用・活用できるようにＰｙｔｈｏｎによる豊富な実装例を掲載していることも特長の一つである。ファイナンス理論については、直感的に理解できるように、難しい数式展開などは避け、理論の意義や解釈に重点をおくようにした。ただし、数理的な展開は演習問題にまとめているため、厳密な理論を好む読者は、本文を通読した後に、演習問題に取り組むことで、十分に満足できる構成になっているだろう。

目次

金融の仕組みについて
第１部　均衡価格アプローチ（最適ポートフォリオ
ＣＡＰＭ
回帰モデル）
第２部　無裁定価格アプローチ（無裁定
デリバティブ
統計的裁定）
第３部　データ駆動アプローチ（分類
ディープラーニング
リカレントニューラルネットワーク）

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