近年來，人工智慧在金融學領域的應用已經非常廣泛，特別是機器學習模型作為人工智慧核心技術之一，對實證資產定價領域的影響深遠。近日，清華大學五道口金融學院博士後吳輝航、中信建投證券總部算法交易組高級經理魏行空、清華大學五道口金融學院副院長張曉燕教授合著的新書《機器學習與資產定價》由清華大學出版社重磅出版，這是國內第一部探討如何將機器學習技術應用於實證資產定價研究的作品。
本書不僅詳細闡述了機器學習模型在股票收益率預測上相比於傳統金融計量方法的優勢，還介紹了機器學習算法知識。從機器學習的基本原理出發，作者先後介紹了線性模型，決策樹模型以及神經網絡模型等經典的機器學習模型。對於每一個模型，作者從優化函數到具體的參數選擇都給出了全面的說明，並結合程式語言給出了每個模型調用參數的解釋，幫助讀者更好的學習和使用。
本書完整的說明了機器學習模型應用於股票收益率預測的具體過程。首先梳理了中國股票市場制度背景。基於中國股票市場的制度和特徵，詳盡介紹了機器學習數據清洗過程和步驟。最後，作者給出了機器學習算法在中國金融市場中的實證結果。實證結果表明，即使是傳統的機器學習算法，在解決資產定價的很多中問題都取得了不錯的成果。此外，機器學習在資產定價領域的應用非常廣泛，本文的案例分析聚焦於在股票預測收益率問題這個重要而且非常具有代表性的問題上，機器學習在金融領域的應用和實踐，也等待著各位讀者自行探索。
作者介紹
吳輝航，清華大學五道口金融學院博士後，主要研究領域為財政稅收、資產定價、機器學習和金融科技。
魏行空，中信建投證券總部機構業務部算法交易組高級經理，主要從事算法交易、高頻量化分析、機器學習算法在高頻交易中的應用等研究。
張曉燕，清華大學五道口金融學院副院長、金融學講席教授、清華大學國家金融研究院副院長、清華大學金融科技研究院副院長、鑫苑房地產金融科技研究中心主任。主要研究領域為國際金融、實證資產定價、應用計量經濟學和金融科技。
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來源：清華五道口
編輯：ZZT
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