内容紹介：『ファイナンス機械学習』の著者による最新刊が早くも登場。機械学習は資産運用業界においてどのように活用できるのか、理論構築のためのステップを実証分析によって解説。前作と同様に、スニペット（コードのサンプル）を多数掲載。共分散行列の計算、相関の使用、予測モデルの構築等を行っているアセットマネージャーに向けた１冊。
もくじ情報：第１章　はじめに；第２章　ノイズ除去；第３章　距離測度；第４章　最適クラスタリング；第５章　金融データのラベリング；第６章　特徴量の重要度分析；第７章　ポートフォリオ構築；第８章　テストデータのオーバーフィッティング；付録

デ・プラド，マルコス・ロペス(デプラド，マルコスロペス)
コーネル大学工学部の実務家教授（ｐｒｏｆｅｓｓｏｒ　ｏｆ　ｐｒａｃｔｉｃｅ）であり、Ｔｒｕｅ　Ｐｏｓｉｔｉｖｅ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ（ＴＰＴ）社のＣＩＯである。機械学習アルゴリズムとスーパーコンピュータを用いた投資戦略の開発において２０年以上の経験を有する。２０１９年、Ｔｈｅ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｐｏｒｔｆｏｌｉｏ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ誌から“Ｑｕａｎｔ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｙｅａｒ　Ａｗａｒｄ”を受賞