金融のためのマシンラーニングとデータサイエンスの青写真

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今後数十年の間に、機械学習とデータサイエンスが金融業界を大きく変えることになるだろう。この実用的な本では、アナリスト、トレーダー、研究者、開発者が、業界にとって重要な機械学習アルゴリズムの構築方法を学ぶことができる。

ヘッジファンド、投資銀行、リテールバンク、フィンテック企業で働くプロフェッショナルに最適なこの本は、ポートフォリオ管理、アルゴリズム取引、デリバティブ価格設定、不正検出、資産価格予測、センチメント分析、チャットボット開発についても深く掘り下げている。実務家が直面する現実的な問題を探求し、コードと例によって裏付けられた科学的に妥当なソリューションを学ぶことができる。

本書では、以下の内容を扱う。

• トレーディング戦略、デリバティブ価格設定、ポートフォリオ管理のための回帰ベースのモデルを用いた教師あり学習
• 信用リスク予測、不正検出、取引戦略のための教師あり学習分類モデル
• 次元削減テクニックとケーススタディ（ポートフォリオ管理、取引戦略、イールドカーブ構築
• 類似オブジェクト発見のためのアルゴリズムとクラスタリング・テクニック、取引戦略とポートフォリオ管理におけるケーススタディ
• 取引戦略、デリバティブのヘッジ、ポートフォリオ管理の構築に使用される強化学習モデルとテクニック
• Pythonライブラリ（NLTKやscikit-learnなど）を使用した自然言語処理（NLP）テクニックによるテキストの有意義な表現への変換