本书是金融与财务机器学习课程的教材。金融和财务领域集中了大量的交易数据
和财务数据,为人工智能技术的运用奠定了良好的数据基础。同时,机器学习技术突
飞猛进,为行业提供了跨越式发展的机会。在相关专业和方向开设 “金融与财务机器
学习” 课程正当其时。
本书介绍了金融实证分析的主要)
前沿问题、金融与财务机器学习的主要方
法、评估方法和案例等。
本书可作为普通高等学校经济学和管理学类专业的高年级本科和研究生教材
这本书面向金融大数据领域,内容丰富,理论实践兼备,专栏可读性强,是一本非常适合国内读者的优秀的教材。这本书涵盖了Python使用、因子定价模型、机器学习方法、文本分析等内容,每个例子也都有对应的代码,上手容易,非常推荐。
特别适合金融人应用机器学习到金融问题研究的指南!
算法部分对于金融人难度适中,包含了通俗易懂的算法讲解、数学原理公式、代码示例和具体数据的运行结果。算法内容包括基础的线性回归模型、降维模型、分类模型到神经网络、深度学习,还有前沿的文本分析。
金融部分内容丰富,覆盖因子模型、金融资产收益预测,且在算法部分的每一章节最后都有“金融应用与python实现”供读者实践。
书籍非常实用,内容详实丰富,材料简洁易懂,是一本非常好的教材!
真的是发现了宝藏教材!一直以来对机器学习相关的知识特别好奇,却始终苦于缺乏一本既系统又专注于金融领域应用的指南,看到这本书以后真的格外激动。它不仅拆解了机器学习相关的必备入门知识,更深入分析了机器学习在金融和财务领域的具体应用,信息量很大,干货特别多!在大数据和机器学习越来越火爆的当下,这本教材的出现可以说是非常及时。配套的数据和代码也很方便在学习中进行实操练习。写一本涉及到多学科的前沿教材需要投入很多的精力,真的要对三位作者老师的付出道一声感谢。相信未来能够有更多的科研工作者、机器学习入门者和金融领域从业者因为这本书受益!