機器學習與資產(chǎn)定價

《機器學習與資產(chǎn)定價》從資產(chǎn)定價的核心問題出發(fā)，前沿而體系化地討論了如何通過經(jīng)濟學推理將機器學習方法引入實證和理論資產(chǎn)定價研究之中，從而有效解決機器學習應用在資產(chǎn)定價中所面臨的挑戰(zhàn)，搭建了研究機器學習與資產(chǎn)定價的橋梁。為提升閱讀體驗，幫助讀者充分理解書中內(nèi)容，譯者王熙教授與石川博士在行文中加入了精彩豐富的譯者注，給原著提供必要的背景知識，從而幫助讀者更好地掌握書中的行文邏輯。其中，為本書補充的諸多公式推導過程也能幫助讀者加深對貝葉斯統(tǒng)計框架的理解。

《機器學習與資產(chǎn)定價》讀者對象：資產(chǎn)定價、機器學習、金融學、經(jīng)濟學、量化投資等金融科技相關領域的從業(yè)者、研究人員和其他感興趣的讀者。

Stefan Nagel

芝加哥大學布斯商學院Fama Family Distinguished Service金融學教授。他是Journal of Finance的執(zhí)行主編，以及美國國家經(jīng)濟研究局（NBER）、歐洲經(jīng)濟政策研究中心（CEPR）和慕尼黑經(jīng)濟研究中心（CESIfo）的研究員。

譯者簡介

王熙

北京大學經(jīng)濟學院研究員、助理教授、博士生導師；北京大學大數(shù)據(jù)分析與應用技術國家工程實驗室研究員；武漢大學學士，圣路易斯華盛頓大學碩士、博士；主要研究方向為資產(chǎn)定價、宏觀金融以及強化學習與機器學習的交叉學科應用。

石川

北京量信投資管理有限公司創(chuàng)始合伙人；清華大學學士、碩士，麻省理工學院博士；因子投資中文版首著《因子投資：方法與實踐》領銜作者；知名期刊Computers in Industry編委會委員；曾就職于Citigroup、Oracle及P&...

Stefan Nagel

芝加哥大學布斯商學院Fama Family Distinguished Service金融學教授。他是Journal of Finance的執(zhí)行主編，以及美國國家經(jīng)濟研究局（NBER）、歐洲經(jīng)濟政策研究中心（CEPR）和慕尼黑經(jīng)濟研究中心（CESIfo）的研究員。

譯者簡介

王熙

北京大學經(jīng)濟學院研究員、助理教授、博士生導師；北京大學大數(shù)據(jù)分析與應用技術國家工程實驗室研究員；武漢大學學士，圣路易斯華盛頓大學碩士、博士；主要研究方向為資產(chǎn)定價、宏觀金融以及強化學習與機器學習的交叉學科應用。

石川

北京量信投資管理有限公司創(chuàng)始合伙人；清華大學學士、碩士，麻省理工學院博士；因子投資中文版首著《因子投資：方法與實踐》領銜作者；知名期刊Computers in Industry編委會委員；曾就職于Citigroup、Oracle及P&G。石川博士精通統(tǒng)計建模方法，擅長以金融數(shù)學分析為手段進行資產(chǎn)配置、風險管理、量化多因子模型以及衍生品CTA策略的開發(fā)。其主理的量化投資公眾號“川總寫量化”受到了學界和業(yè)界的高度認可。