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Statistical Quantitative Methods in Finance: From Theory to Quantitative Portfolio Management
《金融中的统计定量方法：从理论到定量投资组合管理》
 作者：Samit Ahlawat
出版日期2025 年 1 月 22 日
概述：统计定量方法对于金融估值模型和金融中的基准机器学习模型至关重要。本书探讨了统计模型的理论基础，从最小二乘法 (OLS) 到计量经济学中使用的广义矩法 (GMM)。它通过来自应用金融的实际示例丰富您的理解，展示这些概念的实际应用。此外，本书深入探讨了非线性方法和贝叶斯方法，由于计算资源的进步，这些方法在从业者中越来越受欢迎。通过掌握这些主题，您将能够构建对应用数据科学至关重要的基础模型，这是软件工程和资产管理公司高度追捧的技能。
本书还提供了有关定量投资组合管理的宝贵见解，展示了如何通过机器学习模型增强传统数据科学工具。这些增强功能通过来自金融和计量经济学的实际示例以及 Python 代码进行了说明。这种实用的方法可确保您可以应用所学知识，熟练掌握 statsmodels 库，并熟练设计、实现和校准模型。本书假设读者熟悉 Python 编程。不需要了解 Statsmodels 和 Sklearn 等库。在阅读本书的过程中，读者将获得对这些库支持的模型实现可用的常用 API 的概述。适用于数据科学家、机器学习工程师、财务专业人士和软件工程师。

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