データ駆動型ファイナンス 基礎理論からPython機械学習による応用

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データ駆動型ファイナンス 基礎理論からPython機械学習による応用

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基礎理論からPython機械学習による応用 吉川 大介 共立出版データクドウガタファイナンス ヨシカワ ダイスケ 発行年月:2022年07月29日 予約締切日:2022年05月12日 ページ数:272p サイズ:単行本 ISBN:9784320096523 吉川大介(ヨシカワダイスケ) 京都大学経済学部卒、京都大学大学院経済学研究科において博士(経済学)取得。みずほ第一フィナンシャルテクノロジー、日本銀行金融研究所、北海学園大学経営学部を経て、関西大学政策創造学部教授(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 金融の仕組みについて/第1部 均衡価格アプローチ(最適ポートフォリオ/CAPM/回帰モデル)/第2部 無裁定価格アプローチ(無裁定/デリバティブ/統計的裁定)/第3部 データ駆動アプローチ(分類/ディープラーニング/リカレントニューラルネットワーク) 本書はファイナンスの標準理論および機械学習のいくつかの手法を解説し、ファイナンス理論の中で機械学習を活用することがなぜ重要なのか、データドリブンな手法がどのような意味をもつのかについて、可能な限り自然に理解できるようにまとめている。また、単にファイナンスにおける機械学習の意義を説明するだけでなく、実際に読者自身の手で応用・活用できるようにPythonによる豊富な実装例を掲載していることも特長の一つである。ファイナンス理論については、直感的に理解できるように、難しい数式展開などは避け、理論の意義や解釈に重点をおくようにした。ただし、数理的な展開は演習問題にまとめているため、厳密な理論を好む読者は、本文を通読した後に、演習問題に取り組むことで、十分に満足できる構成になっているだろう。 本 ビジネス・経済・就職 金融

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