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書籍信息?? ? ? ? ? ? ? ?

• 書名：《機(jī)器學(xué)習(xí)與資產(chǎn)定價》?/ 原著：Machine Learning in Asset Pricing

• 作者：[美] Stefan Nagel /?譯者：王熙，石川

• 出版：電子工業(yè)出版社，2022 年 7 月

內(nèi)容簡介?? ? ? ? ? ? ? ?

本書從資產(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(jì)學(xué)推理將機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用在資產(chǎn)定價中所面臨的挑戰(zhàn)，搭建了研究機(jī)器學(xué)習(xí)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(bǔ)充的諸多公式推導(dǎo)過程也能幫助讀者加深對貝葉斯統(tǒng)計框架的理解。本書讀者對象：資產(chǎn)定價、機(jī)器學(xué)習(xí)、金融學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、量化投資等金融科技相關(guān)領(lǐng)域的從業(yè)者、研究人員和其他感興趣的讀者。

本書讀者對象：資產(chǎn)定價、機(jī)器學(xué)習(xí)、金融學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、量化投資等金融科技相關(guān)領(lǐng)域的從業(yè)者、研究人員和其他感興趣的讀者。

原著所獲贊譽(yù)

資產(chǎn)收益率預(yù)測是一個復(fù)雜的高維問題，而機(jī)器學(xué)習(xí)方法在這個問題上的前景令人期待。然而，如果不是 Stefan Nagel 在本書中如此清晰和直觀地闡述出深刻的經(jīng)濟(jì)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)推理，上述前景則難以實現(xiàn)。對于金融學(xué)者以及量化投資者來說，Machine Learning in Asset Pricing?都是一本不可或缺的參考書。

John Y. Campbell
Harvard University

這本令人愉悅、簡潔且內(nèi)容豐富的書通過機(jī)器學(xué)習(xí)的視角提供了對資產(chǎn)定價模型的及時見解。對于任何有興趣深入了解該領(lǐng)域的人來說，它都是一個不可或缺的資源。

范劍青
Princeton University

Stefan Nagel 富有見解地介紹了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的資產(chǎn)定價這一新興且快速增長的領(lǐng)域。他透過專業(yè)視角將復(fù)雜的方法與它們適用的理論金融問題聯(lián)系起來。對于那些希望利用強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)工具提高金融研究和實踐的人來說，這本書是一個寶貴的資源。

Bryan Kelly
Yale University

低信噪比和結(jié)構(gòu)變化給成功應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法預(yù)測證券價格帶來了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。利用來自資產(chǎn)定價模型和投資組合分析的先驗知識，人們能夠以改善機(jī)器學(xué)習(xí)在資產(chǎn)定價中的表現(xiàn)的方式來指導(dǎo)訓(xùn)練以及正則化過程。在這方面，這本書極富說服力。

Allan Timmermann
University of California, San Diego

中文版推薦語（節(jié)選）

原著從資產(chǎn)定價的角度出發(fā)，介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的方法論，并輔以詳細(xì)的數(shù)據(jù)實證，為經(jīng)濟(jì)金融背景的讀者們提供了機(jī)器學(xué)習(xí)方法論的最好詮釋，同時也為已經(jīng)具備統(tǒng)計與機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的讀者們提供了經(jīng)濟(jì)學(xué)直觀。難能可貴的是，原著指出了現(xiàn)有文獻(xiàn)中的局限，提出了值得研究探索的新問題，明確了未來資產(chǎn)定價領(lǐng)域這個分支的發(fā)展方向。中文版在此基礎(chǔ)上添加了王熙與石川兩位博士的譯者注，為本書的讀者提供了背景知識和邏輯推導(dǎo)?；谖覍Ρ緯淖髡吆妥g者的了解，以及對原著和中文版的精讀，我相信廣大中國讀者會和我一樣從本書中獲益良多！

修大成
芝加哥大學(xué)布斯商學(xué)院計量經(jīng)濟(jì)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)教授
清華大學(xué)五道口金融學(xué)院特聘教授
上海交通大學(xué)上海高級金融學(xué)院特聘教授

Stefan Nagel 教授的?Machine Learning in Asset Pricing?從資產(chǎn)定價的核心問題出發(fā)有的放矢，系統(tǒng)化地討論了機(jī)器學(xué)習(xí)方法如何有效解決這些問題。在我看過這本書的中文譯稿之后，深感這是一本不可多得的、值得金融人士進(jìn)一步探索前沿研究及應(yīng)用的好書。本書深入淺出，構(gòu)建了機(jī)器學(xué)習(xí)與資產(chǎn)定價的橋梁。譯者王熙博士和石川博士在該研究領(lǐng)域造詣深厚、見解深刻，不僅翻譯精確，還添加了大量的譯者注。這些豐富精彩的譯者注猶如這場學(xué)習(xí)之旅中的知識錦囊，幫助讀者更深入地理解和學(xué)習(xí)。我真誠地祝愿每一位讀者都能通過閱讀此書有所收獲、有所啟發(fā)！

張自力
嘉實基金董事總經(jīng)理、首席科學(xué)家、AI 投資總監(jiān)及主基金經(jīng)理
北京大學(xué)光華管理學(xué)院管理實踐教授
上海高級金融學(xué)院、中國科技大學(xué)兼職金融教授