這是一本將機器學習算法應用于金融建模的實戰(zhàn)指南。過去幾十年，金融業(yè)一直過于依賴簡單的統(tǒng)計技術來識別數(shù)據中的模式，機器學習有望改變這種現(xiàn)狀。在未來幾年，機器學習算法將會給金融領域帶來顛覆性變化。
《金融機器學習》這本書的作者馬科斯·洛佩斯·德普拉多集投資經理、教授、研究員三重身份于一身，20多年來致力于通過普及機器學習算法和超級計算的使用，以及開發(fā)識別錯誤投資策略(假陽性)的統(tǒng)計測試，實現(xiàn)金融領域的現(xiàn)代化。在這本書中，他結合學術視角和豐富的行業(yè)經驗，提供了一系列科學合理的工具和方法，解釋了投資組合經理如何使用機器學習來推導、測試和使用交易策略。
《金融機器學習》這本書分為5部分。第1部分介紹了如何構造適合機器學習算法的金融數(shù)據;第2部分介紹了如何科學地應用機器學習算法研究這些數(shù)據并獲得實際發(fā)現(xiàn)；第3部分介紹了如何回測以及評估模型錯誤的概率;第4部分回歸到數(shù)據，解釋從中提取信息特征的創(chuàng)新方法；第5部分介紹了高性能計算方法。書中大多數(shù)問題和解決方法都是用數(shù)學公示來解釋的，并提供了代碼片段和練習，具有很強的實操性，可以作為金融領域投資人士的工具書。