Ilościowe zarządzanie aktywami: Inwestowanie w czynniki produkcji i uczenie maszynowe w inwestowaniu instytucjonalnym

Opinie czytelników

Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 11 głosach.

Oryginalny tytuł:

Quantitative Asset Management: Factor Investing and Machine Learning for Institutional Investing

Zawartość książki:

Rozszerz swoją strategię alokacji aktywów o uczenie maszynowe i inwestowanie czynnikowe w celu uzyskania bezprecedensowych zwrotów i wzrostu.

Niezależnie od tego, czy zarządzasz portfelami instytucjonalnymi, czy prywatnym majątkiem, Quantitative Asset Management otworzy Ci oczy na nowy, bardziej skuteczny sposób inwestowania - taki, który wykorzystuje moc dużych zbiorów danych i sztucznej inteligencji.

Ten innowacyjny przewodnik przeprowadzi Cię przez wszystko, co musisz wiedzieć, aby w pełni wykorzystać te rewolucyjne narzędzia. Napisany z perspektywy doświadczonego inwestora finansowego korzystającego z technologii, szczegółowo opisuje sprawdzone metody inwestowania, zachowując rzadką równowagę między dostarczaniem ważnych informacji technicznych bez obciążania zbyt skomplikowaną teorią inwestowania. Quantitative Asset Management podzielony jest na cztery sekcje tematyczne.

⬤ Część I ujawnia bezcenne lekcje dotyczące planowania i zarządzania podejmowaniem decyzji inwestycyjnych.

⬤ Część 2 omawia ilościowe modelowanie finansowe, obejmując ważne tematy, takie jak nadmierne dopasowanie, ograniczanie nierealistycznych założeń, zarządzanie substytucjami, ulepszanie klas mniejszości i imputacja brakujących danych.

⬤ Część 3 pokazuje, jak rozwinąć strategię w produkt inwestycyjny, w tym modele alfa, modele ryzyka, implementację, backtesting i optymalizację kosztów.

⬤ Część 4 wyjaśnia, jak mierzyć wyniki, uczyć się na błędach, zarządzać ryzykiem i przetrwać finansowe tragedie.

Dzięki Quantitative Asset Management masz wszystko, czego potrzebujesz, aby budować swoją świadomość innych rynków, zadawać właściwe pytania i skutecznie na nie odpowiadać, a także osiągać stałe zyski nawet w czasach wielkiej niepewności.