Machine Learning for Asset Managers (Hardcover)

Sprache: Englisch

Verlag: Cambridge University Press, Cambridge, 2026

1009702424 / 9781009702423

Serie: Buch 1 von 7 - Elements in Quantitative Finance

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Hardcover. 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. 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. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9781009702423

Titel
Machine Learning for Asset Managers (Hardcover)
Autor
Marcos M. Lopez de Prado
Verlag
Cambridge University Press, Cambridge
Erscheinungsjahr
2026
Zustand
new
Einband
Hardcover
Sprache
Englisch
ISBN-10
1009702424
ISBN-13
9781009702423
Serie
Buch 1 von 7: Elements in Quantitative Finance

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