Machine Learning for Asset Managers (Elements in Quantitative Finance)
López de Prado, Marcos M.
ISBN 10: 1108792898 ISBN 13: 9781108792899
Verlag: Cambridge University Press (edition ), 2020
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Inhaltsangabe:
This element introduces machine learning (ML) tools that can help asset managers discover economic and financial theories.
Über die Autorin bzw. den Autor: Cornell University, New York
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Bibliografische Details
Titel: Machine Learning for Asset Managers (...
Verlag: Cambridge University Press (edition )
Erscheinungsdatum: 2020
Einband: Paperback
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Machine Learning for Asset Managers (Elements in Quantitative Finance)
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Cambridge University Press, 2020
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Machine Learning for Asset Managers | Marcos M. López de Prado | Taschenbuch | Kartoniert / Broschiert | Englisch | 2020 | Cambridge University Pr. | EAN 9781108792899 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu. Artikel-Nr. 117954459
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Machine Learning for Asset Managers
Verlag:
Cambridge University Pr. Apr 2020, 2020
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Successful investment strategies are specific implementations of general theories. An investment strategy that lacks a theoretical justification is likely to be false. Hence, an asset manager should concentrate her efforts on developing a theory rather than on backtesting potential trading rules. The purpose of this Element is to introduce machine learning (ML) tools that can help asset managers discover economic and financial theories. ML is not a black box, and it does not necessarily overfit. ML tools complement rather than replace the classical statistical methods. Some of ML's strengths include (1) a focus on out-of-sample predictability over variance adjudication; (2) the use of computational methods to avoid relying on (potentially unrealistic) assumptions; (3) the ability to 'learn' complex specifications, including nonlinear, hierarchical, and noncontinuous interaction effects in a high-dimensional space; and (4) the ability to disentangle the variable search from the specification search, robust to multicollinearity and other substitution effects. Artikel-Nr. 9781108792899
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Successful investment strategies are specific implementations of general theories. An investment strategy that lacks a theoretical justification is likely to be false. Hence, an asset manager should concentrate her efforts on developing a theory rather than on backtesting potential trading rules. The purpose of this Element is to introduce machine learning (ML) tools that can help asset managers discover economic and financial theories. ML is not a black box, and it does not necessarily overfit. ML tools complement rather than replace the classical statistical methods. Some of ML's strengths include (1) a focus on out-of-sample predictability over variance adjudication; (2) the use of computational methods to avoid relying on (potentially unrealistic) assumptions; (3) the ability to 'learn' complex specifications, including nonlinear, hierarchical, and noncontinuous interaction effects in a high-dimensional space; and (4) the ability to disentangle the variable search from the specification search, robust to multicollinearity and other substitution effects. 141 pp. Englisch. Artikel-Nr. 9781108792899
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Machine Learning for Asset Managers
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