はじめに
ファイナンス機械学習と同じ著者が書いた「続編」とも言われる本『Machine Learning for Asset Managers』の和訳版がついに出るようだ。Amazonでは現在、予約受付中となっているが、金融・ファイナンス分野で売れ筋ランキング第２位に躍り出ている。
原著はこちら。
Amazonには以下の目次が掲載されている。
【主要目次】
第1章 はじめに
第2章 ノイズ除去
第3章 距離測度
第4章 最適クラスタリング
第5章 金融データのラベリング
第6章 特徴量の重要度分析
第7章 ポートフォリオ構築
第8章 テストデータのオーバーフィッティング
以下ではこれをより細分化した詳細目次について、原著を独自に和訳して掲載する。
より詳細な目次（独自に和訳したもの）
1. はじめに
1.1 モチベーション
1.2 大事なのは理論
1.2.1 教訓１：必要なのは理論
1.2.2 教訓２：機械学習は理論の発見を手助けする
1.3 科学者はどのように機械学習を使うのか
1.4 ２種類の過学習
1.4.1 訓練データ過学習
1.4.2 テストデータ過学習
1.5 本書の構成
1.6 読者へ向けて
1.7 ファイナンス機械学習によくある５つの誤解
1.7.1 機械学習は聖杯 vs MLは役に立たない
1.7.2 機械学習はブラックボックス
1.7.3 機械学習にとって金融はデータが不足している
1.7.4 金融はシグナル・ノイズ比率が低すぎる
1.7.5 金融は過学習リスクが高すぎる
1.8 ファイナンス研究の未来
1.9 よくある質問
1.10 まとめ
1.11 演習問題
2. ノイズ除去とDetoning
2.1 モチベーション
2.2 Marcenko–Pasturの定理
2.3 シグナルを含むランダム行列
2.4 Mercenko-Pastur分布のフィッティング
2.5 ノイズ除去
2.5.1 残存固有値一定法
2.5.2 Targeted Shrinkage
2.6 Detoning
2.7 実験結果
2.7.1 最小分散ポートフォリオ
2.7.2 最大シャープレシオポートフォリオ
2.8 まとめ
2.9 演習問題
3. 距離指標
3.1 モチベーション
3.2 相関ベース指標
3.3 周辺・結合エントロピー
3.4 条件付エントロピー
3.5 Kullback–Leibler情報量
3.6 交差エントロピー
3.7 相互情報量
3.8 Variation of Information
3.9 離散化
3.10 ２つの分類間の距離
3.11 実験結果
3.11.1 関係がない場合
3.11.2 線形関係の場合
3.11.3 非線形関係の場合
3.12 結論
3.13 演習問題
4. 最適クラスタリング
4.1 モチベーション
4.2 近接行列
4.3 クラスタリングの種類
4.4. クラスター数
4.4.1 観測行列
4.4.2 ベースクラスタリング
4.4.3 ハイレベルでのクラスタリング
4.5 実験結果
4.5.1 ランダムブロック相関行列の生成
4.5.2 クラスター数
4.6 結論
4.7 演習問題
5. 金融データのラベリング
5.1 モチベーション
5.2 固定ホライズン法
5.3 トリプルバリア法
5.4 トレンドスキャン法
5.5 メタラベリング
5.5.1 期待シャープレシオによるベットサイズ決定
5.5.2 アンサンブルによるベットサイズ決定
5.6 実験結果
5.7 結論
5.8 演習問題
6. 特徴量の重要度分析
6.1 モチベーション
6.2 p-値
6.2.1 p-値のいくつかの注意点
6.2.2 数値例
6.3 特徴量重要度
6.3.1 Mean-Decrease Impurity
6.3.2 Mean-Decrease Accuracy
6.4 確率加重正解率
6.5 代替効果
6.5.1 直交化
6.5.2 クラスター特徴量重要度
6.6 実験結果
6.7 結論
6.8 演習問題
7. ポートフォリオ構築
7.1 モチベーション
7.2 ポートフォリオの凸最適化
7.3 条件数
7.4 マーコヴィッツの呪い
7.5 共分散不安定化の原因としてのシグナル
7.6 ネストクラスター最適化アルゴリズム
7.6.1 相関クラスタリング
7.6.2 クラスター内ウェイト
7.6.3 クラスター間ウェイト
7.7 実験結果
7.7.1 最小分散ポートフォリオ
7.7.2 最大シャープレシオポートフォリオ
7.8 結論
7.9 演習問題
8. テストデータ過学習
8.1 モチベーション
8.2 適合率と再現率
8.3 複数試行における適合率と再現率
8.4 シャープレシオ
8.5 「間違った戦略」の定理
8.6 実験結果
8.7 デフレシャープレシオ
8.7.1 実効試行回数
8.7.2 試行間の分散
8.8 ファミリーワイズエラー率
8.8.1 Šidàk’s Correction
8.8.2 複数試行におけるタイプ１エラー
8.8.3 複数試行におけるタイプ２エラー
8.8.4 タイプ１・タイプ２エラー間の相互作用
8.9 結論
8.10 演習問題
付録A 人口データを用いたテスト
付録B 「間違った戦略」の定理の証明