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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

出版社名 金融財政事情研究会
出版年月 2019年12月
ISBNコード 978-4-322-13463-6
4-322-13463-7
税込価格 5,280円
頁数・縦 461P 22cm

商品内容

要旨

人工知能“AI”、機械学習の発展は金融をどのように変えるのか。理論と実務を熟知した第一人者による比類なき大著。データの構造化とラベリング、モデリング、バックテスト、ハイパフォーマンスコンピューティングなど、金融工学における機械学習の活用の可能性を、Pythonのコード例を交えて徹底解説。

目次

ファイナンス機械学習という新分野
1 データ分析(金融データの構造
ラベリング ほか)
2 モデリング(アンサンブル法
ファイナンスにおける交差検証法 ほか)
3 バックテスト(ベットサイズの決定
バックテストの危険性 ほか)
4 金融市場のための特徴量(構造変化
エントロピー特徴量 ほか)
5 ハイパフォーマンスコンピューティング(マルチプロセッシング(多重処理)とベクトル化
総当たり法と量子コンピュータ ほか)

おすすめコメント

英語圏でベストセラーとなり中国、韓国、ロシアなどでも広く読まれている”Advances in Financial Machine Learning (Wiley, 2018)”待望の日本語版。機械学習(Machine Learning)が金融分野でどのように活用され得るのか、学術界と実務界の両方で活躍する著者がPythonのコードの例を多数示しながら徹底解説。本邦初の金融分野に特化した機械学習の解説書。

著者紹介

デ・プラド,マルコス・ロペス (デプラド,マルコスロペス)   de Prado,Marcos L´opez
True Positive Technologies(TPT)社のチーフ・インベストメント・オフィサー(CIO)。コーネル大学工学部の実務家教授。AQRキャピタル・マネジメントにおいて初代機械学習部門ヘッドを務め、自らの有する特許をAQRに売却したのちTPT社を設立した。それ以前にはグッゲンハイム・パートナーズのQuantitative Investment Strategies(QIS)ビジネスの創設リーダー。2011年から2018年にかけてローレンス・バークレー国立研究所(米国エネルギー省科学局)のリサーチ・フェローとして活動した。The Journal of Financial Data Scienceの設立者兼共同編集者も務めている。マドリード・コンプルテンセ大学において計量経済学(2003)および数理ファイナンス(2011)の2つの博士号を取得。スペインのNational Award of Academic Excellenceを受賞(1999)。ハーバード大学とコーネル大学において博士研究員として研究に従事した。アメリカ数学会によるとマルコスのエルデシュ数は#2であり、2019年にはThe Journal of Portfolio Management誌から“Quant of the Year Award”を受賞した
長尾 慎太郎 (ナガオ シンタロウ)  
大和アセットマネジメント調査部チーフクオンツアナリスト。東京大学工学部原子力工学科卒、北陸先端科学技術大学院大学知識科学研究科修了・修士(知識科学)
鹿子木 亨紀 (カノコギ ミチノリ)  
米系クオンツ運用会社ポートフォリオマネージャー。東京大学工学部計数工学科卒、京都大学大学院工学研究科応用システム科学専攻修了(工学修士)、フランスINSEADにてMBA取得。CFA協会認定証券アナリスト(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)