Financial Machine Learning
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摘要
本报告系统性综述了金融机器学习前沿文献，聚焦其在资产定价、因子模型、风险溢价测度及组合优化中的应用。通过理论和实证结合，强调模型复杂度提升与经济最优化表现的正相关性，展示多种机器学习模型（如深度神经网络、决策树、自动编码器）在高维金融数据中的预测与定价优势，同时讨论了机器学习在交易成本、资产配置及结构模型估计中的挑战与机遇 [page::0][page::3][page::22][page::25][page::97][page::118][page::128][page::134]。
