ML 19
- Review: Large Dynamic Covariance Matrices(~ Methods)
- Review: 'Factor Models for Portfolio Selection in Large Dimensions: The Good, the Better and the Ugly'
- Review: 'Beyond GMV: the relevance of covariance matrix estimation for risk-based portfolio construction'
- Review: Autoencoder asset pricing models
- Review: Factor-Based Portfolio Optimization
- 파이썬으로 구현하는 로보어드바이저 chapter 7. 멀티 팩터 전략
- 파이썬으로 구현하는 로보어드바이저 chapter 3. 평균-분산 전략 구현 및 시뮬레이션 분석
- 금융전략을 위한 머신러닝 chapter 9. 강화 학습 & chapter 10. 자연어 처리
- 금융전략을 위한 머신러닝 chapter 7. 비지도 학습: 차원 축소 & chapter 8. 비지도 학습: 군집화
- 금융전략을 위한 머신러닝 chapter 5. 지도 학습: 회귀(시계열 모델)
- 금융전략을 위한 머신러닝 chapter 3. 인공 신경망 & chapter 4. 지도 학습: 모델 및 개념
- chapter.6 심화 발제: 주성분 분석
- chapter.6 비지도 학습
- chapter.5 트리 알고리즘
- chapter.4 다양한 분류 알고리즘
- chapter.3 회귀 알고리즘과 모델 규제
- 1.나의 첫 머신러닝 & 2.데이터 다루기
- Empricial Asset Pricing via Machine Learning 논문 요약
- 데이터 탐색과 시각화