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金融学中的机器学习
Machine Learning in Finance
学习目标
金融学中的机器学习Machine Learning in Finance
机器学习(ML)和人工智能(AI)在金融中的应用不仅仅是围绕算法的知识。虽然对所用算法的理解是该学科的基础,但也有必要了解每种算法的权衡,这些算法在生产中使用时如何扩展,以及如何解释问题,提出方案。
课程内容:
金融学中的机器学习课程的目的是向学生介绍金融大数据问题的监督强化学习的理论和实践。课程强调机器学习在量化金融中应用的各种数学框架,如基于核学习的量化风险建模和基于强化学习的最优投资。在金融领域,神经网络使用真实的市场数据来实现这些数学框架。
金融学中的机器学习课程涵盖的主要内容:
1、统计学习理论的基本原理。
2、神经网络的基础知识,从金融数据中估算点。
3、金融风险建模的高斯过程的基础知识。
4、金融中最优随机控制问题的强化学习基础知识。
5、使用真实市场数据的实际经验,在Python(或其他类似的软件,如R或Matlab)中实现机器学习方法。
学习成果:
结束课程学习后,学生通常能够:
1、应用机器学习方法解决金融问题。
2、评估不同方法的性能,以确定最佳方法/超参数。
3、了解如何在金融背景下解释机器学习的结果。
4、将机器学习应用于投资组合优化问题。
5、将机器学习应用于文本数据和运行情绪分析。
6、应用机器学习来确定信用风险和信用评级。
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