Nonparametric Finance

مقدمه ای بر یادگیری ماشین در امور مالی، با پیشینه ریاضی، تجسم داده ها، و R

تخمین تابع ناپارامتریک بخش مهمی از یادگیری ماشین است که اهمیت فزاینده ای پیدا می کند. در امور مالی کمی مالی غیرپارامتریبه دانشجویان فارغ التحصیل و متخصصان امور مالی پایه ای در برآورد تابع ناپارامتریک

و ریاضیات اساسی ارائه می دهد. این کتاب با ترکیب کاربردهای عملی، ارائه دقیق ریاضی و تجزیه و تحلیل داده‌های آماری در یک جلد، دستورالعمل‌های دقیقی را در فصل‌های مجزا ارائه می‌کند که به خوانندگان اجازه می‌دهد تا در صورت نیاز بدون خواندن از ابتدا تا انتها، در آن غوطه‌ور شوند.

پوشش شامل موارد آماری است. امور مالی، مدیریت ریسک، مدیریت پورتفولیو و قیمت گذاری اوراق بهادار برای ارائه یک پایگاه دانش عملی، و فصل مقدماتی مفاهیم اساسی مالی را برای خوانندگان با پیشینه کاملاً ریاضی معرفی می کند. اهمیت اقتصادی

در سراسر اهمیت آماری مورد تاکید قرار می‌گیرد و کد R برای کمک به خوانندگان در بازتولید تحقیقات، محاسبات و ارقام مورد بحث ارائه می‌شود. محتوای گرافیکی قوی روش‌ها را روشن می‌کند و تکنیک‌های تجسم ضروری را نشان می‌دهد، در حالی که بینش عمیق ریاضی و آماری از کاربردهای عملی پشتیبانی می‌کند.

نوشته شده برای لبه برتر امور مالی، مالی غیرپارامتری:</ p>

• مفاهیم اساسی مالی آماری، از جمله تجزیه و تحلیل داده های تک متغیره و چند متغیره، تجزیه و تحلیل سری های زمانی، و پیش بینی را معرفی می کند

• راهنمایی های مدیریت ریسک را از طریق پیش بینی نوسانات، چندک ها، و ارزش در معرض خطر ارائه می دهد. /p>

• نظریه پورتفولیو، اندازه‌گیری عملکرد، پرتفوی مارکویتز، انتخاب پویای پورتفولیو و موارد دیگر را بررسی می‌کند

• قضایای اساسی قیمت‌گذاری دارایی، قیمت‌گذاری و پوشش ریسک بلک شولز، قیمت‌گذاری درجه دوم و پوشش ریسک را مورد بحث قرار می‌دهد. پورتفولیوهای اختیار، مشتقات نرخ بهره و سایر اصول قیمت گذاری دارایی

• کد R تکمیلی و گرافیک های متعددی برای تقویت محتوای پیچیده ارائه می دهد

تخمین تابع ناپارامتریک در زمینه ریسک توجه کمی به خود جلب کرده است. مدیریت و قیمت گذاری گزینه، با وجود کاربردها و مزایای مفید آن. این کتاب زمینه ضروری و دانش عملی مورد نیاز برای استفاده کامل از این روش‌های کم استفاده و تبدیل آنها به مزیت واقعی را فراهم می‌کند.

Jussi Klemelä, PhD, is استاد کمکی در دانشگاه اولو. علایق تحقیقاتی او شامل برآورد تابع ناپارامتریک، تخمین چگالی و تجسم داده ها می باشد. او نویسنده هموارسازی داده های چند متغیره: تخمین تراکم و تجسم و رگرسیون و تجسم ناپارامتریک چند متغیره: با R و برنامه ها در امور مالی< است. /p>

An Introduction to Machine Learning in Finance, With Mathematical Background, Data Visualization, and R

Nonparametric function estimation is an important part of machine learning, which is becoming increasingly important in quantitative finance. Nonparametric Finance provides graduate students and finance professionals with a foundation in nonparametric function

estimation and the underlying mathematics. Combining practical applications, mathematically rigorous presentation, and statistical data analysis into a single volume, this book presents detailed instruction in discrete chapters that allow readers to dip in as needed without reading from beginning to end.

Coverage includes statistical finance, risk management, portfolio management, and securities pricing to provide a practical knowledge base, and the introductory chapter introduces basic finance concepts for readers with a strictly mathematical background. Economic significance

is emphasized over statistical significance throughout, and R code is provided to help readers reproduce the research, computations, and figures being discussed. Strong graphical content clarifies the methods and demonstrates essential visualization techniques, while deep mathematical and statistical insight backs up practical applications.

Written for the leading edge of finance, Nonparametric Finance:

• Introduces basic statistical finance concepts, including univariate and multivariate data analysis, time series analysis, and prediction

• Provides risk management guidance through volatility prediction, quantiles, and value-at-risk

• Examines portfolio theory, performance measurement, Markowitz portfolios, dynamic portfolio selection, and more

• Discusses fundamental theorems of asset pricing, Black-Scholes pricing and hedging, quadratic pricing and hedging, option portfolios, interest rate derivatives, and other asset pricing principles

• Provides supplementary R code and numerous graphics to reinforce complex content

Nonparametric function estimation has received little attention in the context of risk management and option pricing, despite its useful applications and benefits. This book provides the essential background and practical knowledge needed to take full advantage of these little-used methods, and turn them into real-world advantage.

Jussi Klemelä, PhD, is Adjunct Professor at the University of Oulu. His research interests include nonparametric function estimation, density estimation, and data visualization. He is the author of Smoothing of Multivariate Data: Density Estimation and Visualization and Multivariate Nonparametric Regression and Visualization: With R and Applications to Finance.