英語圏でベストセラーとなり中国、韓国、ロシアなどでも広く読まれている”Ａｄｖａｎｃｅｓ　ｉｎ　Ｆｉｎａｎｃｉａｌ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　（Ｗｉｌｅｙ，　２０１８）”待望の日本語版。機械学習（Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ）が金融分野でどのように活用され得るのか、学術界と実務界の両方で活躍する著者がＰｙｔｈｏｎのコードの例を多数示しながら徹底解説。本邦初の金融分野に特化した機械学習の解説書。

人工知能“ＡＩ”、機械学習の発展は金融をどのように変えるのか。理論と実務を熟知した第一人者による比類なき大著。データの構造化とラベリング、モデリング、バックテスト、ハイパフォーマンスコンピューティングなど、金融工学における機械学習の活用の可能性を、Ｐｙｔｈｏｎのコード例を交えて徹底解説。
もくじ情報：ファイナンス機械学習という新分野；１　データ分析（金融データの構造；ラベリング　ほか）；２　モデリング（アンサンブル法；ファイナンスにおける交差検証法　ほか）；３　バックテスト（ベットサイズの決定；バックテストの危険性　ほか）；４　金融市場のための特徴量（構造変化；エントロピー特徴量　ほか）；５　ハイパフォーマンスコンピューティング（マルチプロセッシング（多重処理）とベクトル化；総当たり法と量子コンピュータ　ほか）

デ・プラド，マルコス・ロペス(デプラド，マルコスロペス)
Ｔｒｕｅ　Ｐｏｓｉｔｉｖｅ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ（ＴＰＴ）社のチーフ・インベストメント・オフィサー（ＣＩＯ）。コーネル大学工学部の実務家教授。ＡＱＲキャピタル・マネジメントにおいて初代機械学習部門ヘッドを務め、自らの有する特許をＡＱＲに売却したのちＴＰＴ社を設立した。それ以前にはグッゲンハイム・パートナーズのＱｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ　Ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ　Ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ（ＱＩＳ）ビジネスの創設リーダー。２０１１年から２０１８年にかけてローレンス・バークレー国立研究所（米国エネルギー省科学局）のリサーチ・フェローとして活動した。Ｔｈｅ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｆｉｎａｎｃｉａｌ　Ｄａｔａ　Ｓｃｉｅｎｃｅの設立者兼共同編集者も務めている。マドリード・コンプルテンセ大学において計量経済学（２００３）および数理ファイナンス（２０１１）の２つの博士号を取得。スペインのＮａｔｉｏｎａｌ　Ａｗａｒｄ　ｏｆ　Ａｃａｄｅｍｉｃ　Ｅｘｃｅｌｌｅｎｃｅを受賞（１９９９）。ハーバード大学とコーネル大学において博士研究員として研究に従事した。アメリカ数学会によるとマルコスのエルデシュ数は＃２であり、２０１９年にはＴｈｅ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｐｏｒｔｆｏｌｉｏ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ誌から“Ｑｕａｎｔ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｙｅａｒ　Ａｗａｒｄ”を受賞した