Machine Learning for Asset Managers

Lingua: inglese

Editore: Cambridge University Press, GB, 2026

1009702424 / 9781009702423

Serie: Libro 1 di 7 - Elements in Quantitative Finance

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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-9781009702423

Titolo
Machine Learning for Asset Managers
Autore
Marcos M. López de Prado
Editore
Cambridge University Press, GB
Anno di pubblicazione
2026
Condizione
New
Rilegatura
Hardback
Lingua
inglese
ISBN 10
1009702424
ISBN 13
9781009702423
Peso dell'articolo
365 grammi
Serie
Libro 1 di 7: Elements in Quantitative Finance

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