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portada Machine Learning for Asset Managers (Elements in Quantitative Finance) (en Inglés)
Formato
Libro Físico
Año
2020
Idioma
Inglés
N° páginas
152
Encuadernación
Tapa Blanda
Dimensiones
22.9 x 15.2 x 0.8 cm
Peso
0.21 kg.
ISBN13
9781108792899
Categorías

Machine Learning for Asset Managers (Elements in Quantitative Finance) (en Inglés)

Marcos M. López de Prado (Autor) · Cambridge University Press · Tapa Blanda

Machine Learning for Asset Managers (Elements in Quantitative Finance) (en Inglés) - López de Prado, Marcos M.

Libro Nuevo

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Reseña del libro "Machine Learning for Asset Managers (Elements in Quantitative Finance) (en Inglés)"

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.

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Preguntas frecuentes sobre el libro

Respuesta:
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