Machine learning asset management (29 Ergebnisse)
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Paperback. Zustand: New. This textbook covers the latest advances in machine-learning methods for asset management and asset pricing. Recent research in deep learning applied to finance shows that some of the techniques used by asset managers (usually kept confidential) result in better investments than the more standard techniq…ues. Cutting-edge material is integrated with mainstream finance theory and statistical methods to provide a coherent narrative. Coverage includesan original machine learning method for strategic asset allocation;the no-arbitrage theory applied to a wide portfolio of assets as well as other asset management methods, such as mean-variance, Bayesian methods, linear factor models, and strategic asset allocation; andtechniques other than neural networks, such as nonlinear and linear programming, principal component analysis, reinforcement learning, dynamic programming, and clustering.The authors use technical and nontechnical arguments to accommodate readers with different levels of mathematical preparation. Readers will find the book easy to read yet rigorous and a large number of exercises.
Sprache: Englisch
Verlag: SIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics, 2024
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Hardcover. Zustand: new. Hardcover. This new edited volume consists of a collection of original articles written by leading financial economists and industry experts in the area of machine learning for asset management. The chapters introduce the reader to some of the latest research developments in the area of equity, multi-ass…et and factor investing. Each chapter deals with new methods for return and risk forecasting, stock selection, portfolio construction, performance attribution and transaction costs modeling. This volume will be of great help to portfolio managers, asset owners and consultants, as well as academics and students who want to improve their knowledge of machine learning in asset management. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Paperback. Zustand: New. This textbook covers the latest advances in machine-learning methods for asset management and asset pricing. Recent research in deep learning applied to finance shows that some of the techniques used by asset managers (usually kept confidential) result in better investments than the more standard techniq…ues. Cutting-edge material is integrated with mainstream finance theory and statistical methods to provide a coherent narrative. Coverage includesan original machine learning method for strategic asset allocation;the no-arbitrage theory applied to a wide portfolio of assets as well as other asset management methods, such as mean-variance, Bayesian methods, linear factor models, and strategic asset allocation; andtechniques other than neural networks, such as nonlinear and linear programming, principal component analysis, reinforcement learning, dynamic programming, and clustering.The authors use technical and nontechnical arguments to accommodate readers with different levels of mathematical preparation. Readers will find the book easy to read yet rigorous and a large number of exercises.
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Zustand: New. Über den AutorEmmanuel JURCZENKO is Director of Graduate Studies and Professor of Finance at Glion Institute of Higher Education, Switzerland. Prior to this, he spent 13 years as Associate Professor of Finance at ESCP-Europe and wor.
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