Makine öğrenimi (ML), nicel finans ve algoritmik ticaret alanlarını aşamalı olarak yeniden şekillendiriyor. ML araçları, özellikle alfa sinyal oluşturma ve stok seçimi için hedge fonları ve varlık yöneticileri tarafından giderek daha fazla benimsenmektedir. Jargon ve kodlama gereksinimleri ulaşılamıyor görünebileceğinden, konunun teknik özelliği, uzman olmayan kişilerin bandwagona katılmasını zorlaştırabilir. Faktör yatırımı için makine öğrenimi: Python sürümü bu boşluğu kapatır. Sağlam özelliklere dayanan modern ML tabanlı yatırım stratejilerinin kapsamlı bir turu sunar. Kitap, ekonomik gerekçelerden sıkı portföy geri testine kadar uzanan ve hem veri işleme hem de model yorumlanabilirliğini kapsayan geniş bir konuyu kapsar. Ağaç modelleri ve sinir ağları gibi yaygın denetimli öğrenme algoritmaları stil yatırımı bağlamında açıklanır ve okuyucu otomatik kodlayıcı varlık iadeleri, Bayesian katkı ağaçları ve günlük modeller gibi daha karmaşık teknikleri araştırabilir. Tüm konular, 90'dan fazla tahmin edicisi içeren büyük bir kamuya açık veri kümesine uygulanan, kendi kendine yer alan Python kod örnekleri ve snippetlerle resmedilmiştir. Malzeme, kitabın içeriğiyle birlikte internette mevcuttur, böylece okuyucular örnekleri kolaylıkla çoğaltabilir ve geliştirebilirler. Kantitatif finans hakkında temel bilgilere bile sahipseniz, bu teorik kavramlar ve pratik illüstrasyonların kombinasyonu, finansal ve teknik uzmanlığınızı hızlı bir şekilde öğrenmenize ve derinleştirmenize yardımcı olacaktır.