出版社内容情報
マルコス・ロペス・デ・プラド［マルコス ロペス デ プラド］
著・文・その他
鹿子木 亨紀［カノコギ ミチノリ］
翻訳
目次
第１章 はじめに
第２章 ノイズ除去
第３章 距離測度
第４章 最適クラスタリング
第５章 金融データのラベリング
第６章 特徴量の重要度分析
第７章 ポートフォリオ構築
第８章 テストデータのオーバーフィッティング
付録
著者等紹介
デ・プラド，マルコス・ロペス［デプラド，マルコスロペス］ ［ｄｅ Ｐｒａｄｏ，Ｍａｒｃｏｓ Ｍ．Ｌ´ｏｐｅｚ］
コーネル大学工学部の実務家教授（ｐｒｏｆｅｓｓｏｒ ｏｆ ｐｒａｃｔｉｃｅ）であり、Ｔｒｕｅ Ｐｏｓｉｔｉｖｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ（ＴＰＴ）社のＣＩＯである。機械学習アルゴリズムとスーパーコンピュータを用いた投資戦略の開発において２０年以上の経験を有する。２０１９年、Ｔｈｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｐｏｒｔｆｏｌｉｏ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ誌から“Ｑｕａｎｔ ｏｆ ｔｈｅ Ｙｅａｒ Ａｗａｒｄ”を受賞
鹿子木亨紀［カノコギミチノリ］
ニッセイアセットマネジメントチーフ・ポートフォリオ・マネジャー。外資系コンサルティングファーム、外資系資産運用会社を経て現職。東京大学工学部計数工学科卒、京都大学大学院工学研究科応用システム科学専攻修了（工学修士）、フランスＩＮＳＥＡＤにてＭＢＡ取得。ＣＦＡ協会認定証券アナリスト（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
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くわっちょ
1
前回のものより分量は少なかったが、読みやすくまとめられており、重要な事がより明確に分かった。 特徴量の扱い方など有用な事が書かれてあった。 時間をあけてまた読み直したい。2023/09/10
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