《机器学习资产定价》（Machine Learning in Asset Pricing）是由Stefan Nagel所著，由中国工信出版集团出版，王熙翻译。以下是这本书的摘要：
一、书籍主要内容
- 资产定价与机器学习的融合
• 本书探讨了如何将机器学习技术应用于资产定价领域。传统的资产定价方法往往基于统计模型和经济理论，而机器学习提供了一种数据驱动的方法来挖掘资产价格中的复杂模式。
• 书中介绍了资产定价的基本概念，包括风险与回报的关系、资本资产定价模型（CAPM）等，并讨论了这些传统模型在现代金融市场中的局限性。
- 机器学习技术在资产定价中的应用
• 详细介绍了各种机器学习算法在资产定价中的应用，如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机和神经网络等。
• 作者通过实际案例和数据分析，展示了这些算法如何用于预测股票价格、债券收益率、期货价格等金融资产的价格走势。
- 数据处理与特征工程
• 强调了数据处理和特征工程在机器学习资产定价中的重要性。书中介绍了如何收集、清洗和预处理金融数据，以及如何选择和构建有效的特征来提高模型的预测能力。
• 包括对时间序列数据的处理方法，如平稳性检验、差分处理等，以及如何处理缺失数据和异常值。
- 模型评估与风险管理
• 讨论了如何评估机器学习模型在资产定价中的性能，包括使用常见的评估指标如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等。
• 此外，书中还涉及到风险管理的内容，如如何利用机器学习模型来评估投资组合的风险，以及如何通过模型优化来提高投资策略的稳定性和盈利能力。
- 实践案例与实证研究
• 包含多个实践案例和实证研究，通过对真实金融市场数据的分析，展示了机器学习在资产定价中的实际应用效果。
• 这些案例涵盖了不同类型的金融资产和市场环境，帮助读者更好地理解和应用所学知识。
二、总结
《机器学习资产定价》为金融从业者和研究人员提供了一个全面的视角，展示了如何利用机器学习技术来改进和优化资产定价模型。通过结合理论与实践，这本书为读者提供了一套实用的方法和工具，帮助他们在复杂多变的金融市场中做出更准确的定价和投资决策。