Advances in Financial Machine Learning
金融机器学习进展
关于作者
前言
1 金融机器学习
一、 数据分析
2 金融数据结构
3 标签化
4 样本权重
5 分数阶差分特征
二、 建模
6 集成方法
7 金融中的交叉验证
8 特征重要性
9 基于交叉验证的超参数调优
三、 回测
10 投注规模
11 回测的风险
12 通过交叉验证进行回测
13 在合成数据上进行回测
14 回测统计
15 理解策略风险
16 机器学习资产配置
四、 有用的金融特征
17 结构性断点
18 熵特征
19 微结构特征
五、 高性能计算方案
20 多进程和向量化
21 暴力计算与量子计算机
22 高性能计算智能与预测技术
索引
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