Financial Signal Processing and Machine Learning
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摘要
本书系统梳理了金融信号处理与机器学习领域最新进展，涵盖高维协方差估计、稀疏建模、非高斯统计依赖、因子模型及量化投资方法；详细讨论了统计套利中的均值回复组合构建、时间因果建模、AR(1)过程稀疏特征，以及协方差和精度矩阵估计技术，还包括条件风险价值（CVaR）优化与支持向量机的结合，以实证股票期权等数据为例，体现理论与应用融合 [page::0][page::19][page::26][page::33][page::63][page::156][page::345]
