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Sinossi
This element introduces machine learning (ML) tools that can help asset managers discover economic and financial theories.
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Machine Learning for Asset Managers (Elements in Quantitative Finance)
Editore:
Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108792898
ISBN 13: 9781108792899
Antico o usato
paperback
Da: HPB-Red, Dallas, TX, U.S.A.
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Machine Learning for Asset Managers (Elements in Quantitative Finance)
Editore:
Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108792898
ISBN 13: 9781108792899
Antico o usato
paperback
Da: Archives Books, Inc., Edmond, OK, U.S.A.
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Machine Learning for Asset Managers
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
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Machine Learning for Asset Managers
Editore:
Cambridge University Press, 2020
ISBN 10: 1108792898
ISBN 13: 9781108792899
Antico o usato
Brossura
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
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Machine Learning for Asset Managers (Paperback or Softback)
Editore:
Cambridge University Press 4/30/2020, 2020
ISBN 10: 1108792898
ISBN 13: 9781108792899
Nuovo
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Da: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, U.S.A.
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Machine Learning for Asset Managers
Editore:
Cambridge University Press, GB, 2020
ISBN 10: 1108792898
ISBN 13: 9781108792899
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Paperback
Da: Rarewaves USA, HEBRON, KY, U.S.A.
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Paperback. Condizione: New. 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. Codice articolo LU-9781108792899
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Machine Learning for Asset Managers
Editore:
Cambridge University Press, GB, 2020
ISBN 10: 1108792898
ISBN 13: 9781108792899
Nuovo
Paperback
Da: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Regno Unito
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Paperback. Condizione: New. 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. Codice articolo LU-9781108792899
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Machine Learning for Asset Managers (Elements in Quantitative Finance)
Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.
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Machine Learning for Asset Managers
Da: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
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Machine Learning for Asset Managers
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
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