Financial Machine Learning
Financial Machine Learning gibt einen Überblick über die im Entstehen begriffene Literatur zum maschinellen Lernen bei der Untersuchung von Finanzmärkten. Die Autoren heben die besten Beispiele hervor, die dieser Forschungszweig zu bieten hat, und empfehlen vielversprechende Richtungen für die zukünftige Forschung.
Dieser Überblick richtet sich sowohl an Finanzökonomen, die sich für den Einsatz von maschinellem Lernen interessieren, als auch an Statistiker und Machine Learner, die nach interessanten Finanzkontexten suchen, in denen fortgeschrittene Methoden eingesetzt werden können. Dieser Überblick ist wie folgt gegliedert. Abschnitt 2 analysiert die theoretischen Vorteile von hochparametrisierten maschinellen Lernmodellen in der Finanzwirtschaft.
Abschnitt 3 gibt einen Überblick über die Vielfalt der Methoden des maschinellen Lernens, die bei der empirischen Analyse der Vorhersagbarkeit von Vermögensrenditen eingesetzt werden. Abschnitt 4 konzentriert sich auf maschinelle Lernanalysen von Faktorpreismodellen und die sich daraus ergebenden empirischen Schlussfolgerungen für Risiko-Rendite-Abwägungen.
In Abschnitt 5 wird die Rolle des maschinellen Lernens bei der Identifizierung optimaler Portfolios und stochastischer Diskontierungsfaktoren dargestellt. Abschnitt 6 enthält kurze Schlussfolgerungen und Hinweise für künftige Arbeiten.
| ISBN: | 9781638282907 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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