データ駆動型ファイナンス - 基礎理論からPython機械学習による応用

著者名：吉川大介

共立出版（2023/08発売）

• ISBN：9784320096523

内容説明

現在、和書洋書を問わずファイナンスにおける機械学習の応用に関する書籍はかなりの数が出版されてきている。しかし、これまで出版されてきた書籍は、理論や技術に関する詳細には触れず機械学習やFinTechの広範な活用を紹介するものと、機械学習のテクニックを金融データへ応用した技術書とがほとんどで、前者のような初歩的な紹介本から後者のような技術書へのギャップは非常に大きい。本書はこうしたギャップを埋めることを目的の一つにしている。

目次

金融の仕組みについて
第１部　均衡価格アプローチ（最適ポートフォリオ
ＣＡＰＭ
回帰モデル）
第２部　無裁定価格アプローチ（無裁定
デリバティブ
統計的裁定）
第３部　データ駆動アプローチ（分類
ディープラーニング
リカレントニューラルネットワーク）

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。

[日輪]

データ分析や機械学習などを使って取引戦略を考える試みの本としては、現状ではかなりいい本だと思う。ただ、理論部分などで少し厳密な書き方に拘っていて読みにくい所や、プログラムで意味のある結果が出ていない所も多かった。正則化とかハイパーパラメータチューニングとかモデル評価とか、知識やアイデアとして参考になる所はあったけど、単に数字に注目するだけだと裏付けが微妙という印象を持った。本とは少し関係ないけど、RNN系のプログラムは実行の度に結果が変わってしまうようで意外だった（実務ではどう使われているのか謎）。

2023/04/08

[takao]

ふむ

2025/07/24