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編輯推薦：
本书既具有科学性与严谨性，语言又通俗易懂，并提供实战代码解读，便于学习和应用。
內容簡介：
本书系统性地介绍了资产定价和机器学习算法的基础理论与实践知识，并以机器学习算法应用于中国股票市场资产收益率预测项目为案例，具体展示了机器学习算法落地应用于中国金融业界的流程和效果。本书主要内容包括资产定价基础方法、机器学习算法评估知识、线性机器学习模型、回归树类机器学习模型、神经网络模型、中国股票市场制度背景、机器学习项目的数据清洗过程和机器学习项目的实践案例。本书在写作过程中尽可能地减少专业词汇，使内容通俗易懂。本书适合高校中高年级本科生、研究生和对从事量化金融感兴趣的人阅读。
關於作者：
吴辉航，博士，清华大学五道口金融学院博士后。2018年获上海财经大学经济学博士学位，在校期间曾获“上海财经大学学术之星”“博士研究生国家奖学金”。主要研究领域为财税政策、资产定价、机器学习和金融科技。在Small Business Economics、International Review of Finance、Emerging Markets Finance and Trade、《经济研究》、《数量经济技术经济研究》等重要期刊发表学术论文十余篇。
目錄
章引言： 为什么资产定价需要机器学习
內容試閱
机器学习模型作为人工智能（AI）核心技术之一，历史性地站在了时代的风口，正在对人类经济社会各行各业的发展造成颠覆性冲击。特别是在金融行业这样数据信噪比低、特征维度高、相互关系复杂的业务场景中，机器学习算法有着广阔的应用空间。中国政府也在持续推出宏观政策，鼓励支持人工智能技术在金融行业的推广和落地。2019年8月中国人民银行印发
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