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本书以大数据时代为背景，将机器学习与资产定价相结合，在风险解释、收益预测以及经济机制等方面进行了探索研究。通过分析已有数据资料、建立模型、数据分析，本书得出机器学习在资产定价领域有广泛应用空间。
内容简介
本书以大数据时代为背景，将机器学习与资产定价相结合，在风险解释、收益预测以及经济机制等方面进行了探索研究。本书首先总结梳理了近年来国内外使用机器学习进行金融市场定价研究的相关进展。在实证研究方面，本书第四章从市场风险角度出发，分析了中国股市长期存在的风险收益不对称问题，构建了基于人工智能的动态CAPM模型进行解释。第五章将研究拓展到样本外的可预测性上，对比了各类机器学习算法，创新性地构建了动态深度学习模型，提升了市场有效性。第六章从机器学习的可解释性出发，从微观和宏观两个视角对机器学习背后的经济机制进行了讨论。本书对于推动中国资本市场定价研究具有积极作用。
作者简介
马甜、中央民族大学经济学院讲师，本科和硕士就读于北京航空航天大学可靠性与系统工程学院，博士毕业于中央财经大学金融学院。主要研究方向为机器学习与资产定价，相关研究成果发表于《经济学（季刊）》《管理科学学报》、JournalofEmpiricalFinance等国内外权威金融杂志。主持国家自然科学基金青年项目。
目录
第一章绪论1第一节研究背景2第二节研究内容和方法6第三节研究意义及创新10第四节本书结构18第二章文献综述21第一节资产定价的理论模型发展历程23第二节资产定价中的异象特征36第三节机器学习与资产定价44第四节文献述评51第三章数据构建及机器学习模型设定55第一节中国股市收益和特征数据56第二节机器学习模型设定68第三节本章小节86