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题名:
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金融中的机器学习 / 马修·F.狄克逊, 伊戈尔·霍尔珀林, 保罗·比罗肯著 , 贾越珵, 徐峥译 |
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ISBN:
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978-7-300-32643-6 价格： CNY128.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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524页 图 23cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 中国人民大学出版社 出版日期： 2026 |
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内容提要:
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本书分为三部分: 第一部分从贝叶斯和频率主义的视角介绍了关于横截面数据的监督学习 ; 第二部分涵盖了关于时间序列数据的监督学习, 并对其在交易、随机波动率以及固定收益建模中的示例进行介绍 ; 第三部分涵盖了强化学习及其在交易、投资以及财富管理中的应用。 |
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主题词:
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机器学习 应用 |
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中图分类法:
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F830.49 版次： 5 |
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主要责任者:
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狄克逊 著 |
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主要责任者:
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霍尔珀林 著 |
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主要责任者:
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比罗肯 著 |
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次要责任者:
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贾越珵 译 |
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次要责任者:
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徐峥 译 |
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责任者附注:
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马修·F.狄克逊, 伊利诺伊理工学院应用数学助理教授, 斯图尔特商学院客座教授, 金融科技领域的人工智能专家。发表20余篇机器学习与量化金融方向的论文, 并被《彭博市场》和《金融时报》所引用。现任《金融机器学习》期刊副主编、《动力学与博弈论》期刊编委, 同时也是CFA量化投资小组咨询委员会成员。 |
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责任者附注:
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伊戈尔·霍尔珀林, 纽约大学金融工程教授, 富达投资集团人工智能研究顾问。发表50余篇机器学习、量化金融及理论物理论文。投身金融行业前, 曾于以色列理工学院与不列颠哥伦比亚大学从事理论物理博士后研究。 |
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责任者附注:
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保罗·比罗肯, Thalesians公司首席执行官兼创始人, 在数理逻辑、域理论及随机滤波理论领域作出学术贡献。现为英国计算机学会、英国工程技术学会及欧洲复杂系统学会会员。 |