Machine Learning for Asset Managers

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Beschreibung

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.

Über den Autor

Cornell University, New York

Inhaltsverzeichnis

1. Introduction; 2. Denoising and detoning; 3. Distance metrics; 4. Optimal clustering; 5. Financial labels; 6. Feature importance analysis; 7. Portfolio construction; 8. Testing set overfitting.

Details

Erscheinungsjahr:	2020
Fachbereich:	Betriebswirtschaft
Genre:	Wirtschaft
Rubrik:	Recht & Wirtschaft
Medium:	Taschenbuch
Seiten:	141
ISBN-13:	9781108792899
ISBN-10:	1108792898
Sprache:	Englisch
Einband:	Kartoniert / Broschiert
Autor:	López de Prado, Marcos M.
Besonderheit:	Unsere Aufsteiger
Hersteller:	Cambridge University Pr.
Abbildungen:	Worked examples or Exercises; 4 Tables, black and white; 30 Line drawings, black and white
Maße:	228 x 153 x 12 mm
Von/Mit:	Marcos M. López de Prado
Erscheinungsdatum:	30.04.2020
Gewicht:	0,229 kg

preigu-id: 117954459

Über den Autor

Cornell University, New York

Inhaltsverzeichnis

1. Introduction; 2. Denoising and detoning; 3. Distance metrics; 4. Optimal clustering; 5. Financial labels; 6. Feature importance analysis; 7. Portfolio construction; 8. Testing set overfitting.

Details

Erscheinungsjahr:	2020
Fachbereich:	Betriebswirtschaft
Genre:	Wirtschaft
Rubrik:	Recht & Wirtschaft
Medium:	Taschenbuch
Seiten:	141
ISBN-13:	9781108792899
ISBN-10:	1108792898
Sprache:	Englisch
Einband:	Kartoniert / Broschiert
Autor:	López de Prado, Marcos M.
Besonderheit:	Unsere Aufsteiger
Hersteller:	Cambridge University Pr.
Abbildungen:	Worked examples or Exercises; 4 Tables, black and white; 30 Line drawings, black and white
Maße:	228 x 153 x 12 mm
Von/Mit:	Marcos M. López de Prado
Erscheinungsdatum:	30.04.2020
Gewicht:	0,229 kg