機器學習(xí)與資産定價

書(shū)籍信息                

• 書(shū)名：《機器學習(xí)與資産定價》 / 原著：Machine Learning in Asset Pricing

• 作者：[美(měi)] Stefan Nagel / 譯者：王熙，石川

• 出版：電子工業出版社，2022 年 7 月(yuè)

内容簡介                

本書(shū)從資産定價的(de)核心問題出發，前沿而體系化(huà)地討(tǎo)論了(le)如何通(tōng)過經濟學推理(lǐ)将機器學習(xí)方法引入實證和(hé)理(lǐ)論資産定價研究之中，從而有效解決機器學習(xí)應用(yòng)在資産定價中所面臨的(de)挑戰，搭建了(le)研究機器學習(xí)與資産定價的(de)橋梁。爲提升閱讀體驗，幫助讀者充分(fēn)理(lǐ)解書(shū)中内容，譯者在行文中加入了(le)精彩豐富的(de)譯者注，給原著提供必要的(de)背景知識，從而幫助讀者更好地掌握書(shū)中的(de)行文邏輯。其中，爲本書(shū)補充的(de)諸多(duō)公式推導過程也(yě)能幫助讀者加深對(duì)貝葉斯統計框架的(de)理(lǐ)解。本書(shū)讀者對(duì)象：資産定價、機器學習(xí)、金融學、經濟學、量化(huà)投資等金融科技相關領域的(de)從業者、研究人(rén)員(yuán)和(hé)其他(tā)感興趣的(de)讀者。

本書(shū)讀者對(duì)象：資産定價、機器學習(xí)、金融學、經濟學、量化(huà)投資等金融科技相關領域的(de)從業者、研究人(rén)員(yuán)和(hé)其他(tā)感興趣的(de)讀者。

原著所獲贊譽

資産收益率預測是一個(gè)複雜(zá)的(de)高(gāo)維問題，而機器學習(xí)方法在這(zhè)個(gè)問題上的(de)前景令人(rén)期待。然而，如果不是 Stefan Nagel 在本書(shū)中如此清晰和(hé)直觀地闡述出深刻的(de)經濟學和(hé)統計學推理(lǐ)，上述前景則難以實現。對(duì)于金融學者以及量化(huà)投資者來(lái)說，Machine Learning in Asset Pricing 都是一本不可(kě)或缺的(de)參考書(shū)。

John Y. Campbell
Harvard University

這(zhè)本令人(rén)愉悅、簡潔且内容豐富的(de)書(shū)通(tōng)過機器學習(xí)的(de)視角提供了(le)對(duì)資産定價模型的(de)及時(shí)見解。對(duì)于任何有興趣深入了(le)解該領域的(de)人(rén)來(lái)說，它都是一個(gè)不可(kě)或缺的(de)資源。

範劍青
Princeton University

Stefan Nagel 富有見解地介紹了(le)基于機器學習(xí)的(de)資産定價這(zhè)一新興且快(kuài)速增長(cháng)的(de)領域。他(tā)透過專業視角将複雜(zá)的(de)方法與它們适用(yòng)的(de)理(lǐ)論金融問題聯系起來(lái)。對(duì)于那些希望利用(yòng)強大(dà)的(de)機器學習(xí)工具提高(gāo)金融研究和(hé)實踐的(de)人(rén)來(lái)說，這(zhè)本書(shū)是一個(gè)寶貴的(de)資源。

Bryan Kelly
Yale University

低信噪比和(hé)結構變化(huà)給成功應用(yòng)機器學習(xí)方法預測證券價格帶來(lái)了(le)嚴峻的(de)挑戰。利用(yòng)來(lái)自資産定價模型和(hé)投資組合分(fēn)析的(de)先驗知識，人(rén)們能夠以改善機器學習(xí)在資産定價中的(de)表現的(de)方式來(lái)指導訓練以及正則化(huà)過程。在這(zhè)方面，這(zhè)本書(shū)極富說服力。

Allan Timmermann
University of California, San Diego

中文版推薦語（節選）

原著從資産定價的(de)角度出發，介紹了(le)機器學習(xí)的(de)方法論，并輔以詳細的(de)數據實證，爲經濟金融背景的(de)讀者們提供了(le)機器學習(xí)方法論的(de)最好诠釋，同時(shí)也(yě)爲已經具備統計與機器學習(xí)基礎的(de)讀者們提供了(le)經濟學直觀。難能可(kě)貴的(de)是，原著指出了(le)現有文獻中的(de)局限，提出了(le)值得(de)研究探索的(de)新問題，明(míng)确了(le)未來(lái)資産定價領域這(zhè)個(gè)分(fēn)支的(de)發展方向。中文版在此基礎上添加了(le)王熙與石川兩位博士的(de)譯者注，爲本書(shū)的(de)讀者提供了(le)背景知識和(hé)邏輯推導。基于我對(duì)本書(shū)的(de)作者和(hé)譯者的(de)了(le)解，以及對(duì)原著和(hé)中文版的(de)精讀，我相信廣大(dà)中國讀者會和(hé)我一樣從本書(shū)中獲益良多(duō)！

修大(dà)成
芝加哥(gē)大(dà)學布斯商學院計量經濟學與統計學教授
清華大(dà)學五道口金融學院特聘教授
上海交通(tōng)大(dà)學上海高(gāo)級金融學院特聘教授

Stefan Nagel 教授的(de) Machine Learning in Asset Pricing 從資産定價的(de)核心問題出發有的(de)放矢，系統化(huà)地討(tǎo)論了(le)機器學習(xí)方法如何有效解決這(zhè)些問題。在我看過這(zhè)本書(shū)的(de)中文譯稿之後，深感這(zhè)是一本不可(kě)多(duō)得(de)的(de)、值得(de)金融人(rén)士進一步探索前沿研究及應用(yòng)的(de)好書(shū)。本書(shū)深入淺出，構建了(le)機器學習(xí)與資産定價的(de)橋梁。譯者王熙博士和(hé)石川博士在該研究領域造詣深厚、見解深刻，不僅翻譯精确，還(hái)添加了(le)大(dà)量的(de)譯者注。這(zhè)些豐富精彩的(de)譯者注猶如這(zhè)場(chǎng)學習(xí)之旅中的(de)知識錦囊，幫助讀者更深入地理(lǐ)解和(hé)學習(xí)。我真誠地祝願每一位讀者都能通(tōng)過閱讀此書(shū)有所收獲、有所啓發！

張自力
嘉實基金董事總經理(lǐ)、首席科學家、AI 投資總監及主基金經理(lǐ)
北(běi)京大(dà)學光(guāng)華管理(lǐ)學院管理(lǐ)實踐教授
上海高(gāo)級金融學院、中國科技大(dà)學兼職金融教授