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Quantitative Asset Management: Factor Investing and Machine Learning for Institutional Investing (eBook)

Michael Robbins (Autor)

eBook Download: EPUB

2023
496 Seiten
McGraw Hill LLC (Verlag)
978-1-264-25845-1 (ISBN)

Augment your asset allocation strategy with machine learning and factor investing for unprecedented returns and growthWhether you re managing institutional portfolios or private wealth, Quantitative Asset Management will open your eyes to a new, more successful way of investing one that harnesses the power of big data and artificial intelligence.This innovative guide walks you through everything you need to know to fully leverage these revolutionary tools. Written from the perspective of a seasoned financial investor making use of technology, it details proven investing methods, striking a rare balance between providing important technical information without burdening you with overly complex investing theory. Quantitative Asset Management is organized into four thematic sections:Part I reveals invaluable lessons for planning and governance of investment decision-making.Part 2 discusses quantitative financial modeling, covering important topics like overfitting, mitigating unrealistic assumptions, managing substitutions, enhancing minority classes, and missing data imputation.Part 3 shows how to develop a strategy into an investment product, including the alpha models, risk models, implementation, backtesting, and cost optimization.Part 4 explains how to measure performance, learn from mistakes, manage risk, and survive financial tragedies.With Quantitative Asset Management, you have everything you need to build your awareness of other markets, ask the right questions and answer them effectively, and drive steady profits even through times of great uncertainty.

Erscheint lt. Verlag	24.6.2023
Sprache	englisch
Themenwelt	Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
	Recht / Steuern ► Wirtschaftsrecht
	Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Finanzierung
ISBN-10	1-264-25845-3 / 1264258453
ISBN-13	978-1-264-25845-1 / 9781264258451

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