机器学习与资产定价

《机器学习与资产定价》从资产定价的核心问题出发，前沿而体系化地讨论了如何通过经济学推理将机器学习方法引入实证和理论资产定价研究之中，从而有效解决机器学习应用在资产定价中所面临的挑战，搭建了研究机器学习与资产定价的桥梁。为提升阅读体验，帮助读者充分理解书中内容，译者王熙教授与石川博士在行文中加入了精彩丰富的译者注，给原著提供必要的背景知识，从而帮助读者更好地掌握书中的行文逻辑。其中，为本书补充的诸多公式推导过程也能帮助读者加深对贝叶斯统计框架的理解。

《机器学习与资产定价》读者对象：资产定价、机器学习、金融学、经济学、量化投资等金融科技相关领域的从业者、研究人员和其他感兴趣的读者。

Stefan Nagel

芝加哥大学布斯商学院Fama Family Distinguished Service金融学教授。他是Journal of Finance的执行主编，以及美国国家经济研究局（NBER）、欧洲经济政策研究中心（CEPR）和慕尼黑经济研究中心（CESIfo）的研究员。

译者简介

王熙

北京大学经济学院研究员、助理教授、博士生导师；北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室研究员；武汉大学学士，圣路易斯华盛顿大学硕士、博士；主要研究方向为资产定价、宏观金融以及强化学习与机器学习的交叉学科应用。

石川

北京量信投资管理有限公司创始合伙人；清华大学学士、硕士，麻省理工学院博士；因子投资中文版首著《因子投资：方法与实践》领衔作者；知名期刊Computers in Industry编委会委员；曾就职于Citigroup、Oracle及P&...

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Stefan Nagel 芝加哥大学布斯商学院Fama Family Distinguished Service金融学教授。他是Journal of Finance的执行主编，以及美国国家经济研究局（NBER）、欧洲经济政策研究中心（CEPR）和慕尼黑经济研究中心（CESIfo）的研究员。 译者简介 王熙 北京大学经济学院研究员、助理教授、博士生导师；北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室研究员；武汉大学学士，圣路易斯华盛顿大学硕士、博士；主要研究方向为资产定价、宏观金融以及强化学习与机器学习的交叉学科应用。 石川 北京量信投资管理有限公司创始合伙人；清华大学学士、硕士，麻省理工学院博士；因子投资中文版首著《因子投资：方法与实践》领衔作者；知名期刊Computers in Industry编委会委员；曾就职于Citigroup、Oracle及P&G。石川博士精通统计建模方法，擅长以金融数学分析为手段进行资产配置、风险管理、量化多因子模型以及衍生品CTA策略的开发。其主理的量化投资公众号“川总写量化”受到了学界和业界的高度认可。