Aprendizaje automático para gestores de activos

Las estrategias de inversión exitosas son implementaciones específicas de teorías generales. Es probable que una estrategia de inversión que carece de una justificación teórica sea falsa. Por lo tanto, un gestor de activos debe concentrar sus esfuerzos en desarrollar una teoría en lugar de realizar backtesting de posibles reglas de trading. El propósito de este Elemento es introducir herramientas de aprendizaje automático (ML) que pueden ayudar a los gestores de activos a descubrir teorías económicas y financieras. El ML no es una caja negra y no necesariamente se sobreajusta. Las herramientas de ML complementan, en lugar de reemplazar, los métodos estadísticos clásicos. Algunas de las fortalezas del ML incluyen (1) un enfoque en la predictibilidad fuera de la muestra sobre la adjudicación de varianza; (2) el uso de métodos computacionales para evitar depender de suposiciones (potencialmente poco realistas); (3) la capacidad de "aprender" especificaciones complejas, incluidos efectos de interacción no lineales, jerárquicos y no continuos en un espacio de alta dimensión; y (4) la capacidad de desvincular la búsqueda de variables de la búsqueda de especificaciones, robusto a la multicolinealidad y otros efectos de sustitución.

Autor: Marcos M. López de Prado
Editorial: Cambridge University Press
Publicado: 30/04/2020
Páginas: 152
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.47 lbs
Tamaño: 9.00 alto x 6.00 ancho x 0.33 profundidad
ISBN13: 9781108792899
ISBN10: 1108792898
Categorías BISAC:
- Negocios y Economía | Finanzas | General