機器學習在投資組合中的應用研究
定 價:72 元
本書的主要貢獻在于將投資組合的金融理論、高維高頻協(xié)方差矩陣估計與預測的統(tǒng)計理論和各類機器算法有機結合在一起,嘗試應對高頻交易、高維資產的市場特征下投資組合模型應用面臨的挑戰(zhàn)。
本書可供從事金融理論、金融科技研究和量化投資的讀者參考。
第1章 投資組合理論
第2章 投資組合理論的研究現(xiàn)狀
第3章 投資組合相關理論介紹
第4章 投資組合優(yōu)化與在線集成學習
……
4.4 基于半協(xié)方差陣進行組合投資
4.5 投資組合在A股的實證表現(xiàn)
4.6 本章小結
附錄:本章策略代碼實現(xiàn)
第5章 高維投資組合優(yōu)化
5.1 高維協(xié)方差矩陣估計量:POET
5.2 使用RCM算法改進POET估計量
5.3 投資組合在A股的實證表現(xiàn)
5.4 本章小結
第6章 投資組合優(yōu)化與多任務相關學習
6.1 多任務相關學習
6.2 使用多任務相關學習改進投資組合策略
6.3 投資組合在A股的實證表現(xiàn)
6.4 本章小結
機器學習是否提升了經典策略的表現(xiàn)?
參考文獻