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Quantitative Asset Management: Factor Investing and Machine Learning for Institutional Investing
Augmentez votre stratégie d'allocation d'actifs avec l'apprentissage automatique et l'investissement factoriel pour des rendements et une croissance sans précédent.
Que vous gériez des portefeuilles institutionnels ou des patrimoines privés, Quantitative Asset Management vous ouvrira les yeux sur une nouvelle façon d'investir, plus performante, qui exploite la puissance du big data et de l'intelligence artificielle.
Ce guide innovant vous explique tout ce que vous devez savoir pour tirer pleinement parti de ces outils révolutionnaires. Rédigé du point de vue d'un investisseur financier chevronné utilisant la technologie, il détaille des méthodes d'investissement éprouvées, trouvant un équilibre rare entre la fourniture d'informations techniques importantes sans vous accabler de théories d'investissement trop complexes. Quantitative Asset Management est organisé en quatre sections thématiques :
⬤ La première partie révèle des leçons inestimables pour la planification et la gouvernance de la prise de décision en matière d'investissement.
⬤ La deuxième partie traite de la modélisation financière quantitative et aborde des sujets importants tels que l'ajustement excessif, l'atténuation des hypothèses irréalistes, la gestion des substitutions, l'amélioration des classes minoritaires et l'imputation des données manquantes.
⬤ La troisième partie montre comment transformer une stratégie en un produit d'investissement, y compris les modèles d'alpha, les modèles de risque, la mise en œuvre, le backtesting et l'optimisation des coûts.
⬤ La quatrième partie explique comment mesurer la performance, apprendre de ses erreurs, gérer le risque et survivre aux tragédies financières.
Avec la gestion quantitative des actifs, vous disposez de tout ce dont vous avez besoin pour développer votre connaissance des autres marchés, poser les bonnes questions et y répondre efficacement, et réaliser des profits réguliers même en période de grande incertitude.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)