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共132章
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版权信息
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O'Reilly Media，Inc.介绍
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译者序
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前言
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第1章 概率机器学习的需求
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1.1 金融学不是物理学
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1.2 所有金融模型皆有谬误且大多无用
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1.3 三类建模错误
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1.3.1 模型错误
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1.3.2 模型参数错误
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1.3.3 模型不能适应市场的结构性变化而导致的错误
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1.4 概率金融模型
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1.5 金融人工智能和机器学习
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1.6 概率机器学习
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1.6.1 概率分布
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1.6.2 知识集成
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1.6.3 参数推断
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1.6.4 生成式集成模型
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1.6.5 不确定性认知
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1.7 本章小结
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参考文献
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扩展阅读
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第2章 不确定性的分析与量化
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2.1 蒙提霍尔问题
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2.2 概率公理
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2.3 反概率公式
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2.4 模拟解
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2.5 概率的含义
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2.5.1 频率学派的概率
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2.5.2 认知概率
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2.5.3 相对概率
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2.6 风险与不确定性
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2.7 三种不确定性
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2.7.1 偶然不确定性
2.7.2 认知不确定性
2.7.3 本体论不确定性
2.8 没有免费午餐定理
2.9 投资与归纳问题
2.10 问题归纳、没有免费午餐定理与概率机器学习
2.11 本章小结
参考文献
第3章 用于量化输出不确定性的蒙特卡罗模拟
3.1 蒙特卡罗模拟：概念验证
3.2 关键统计概念
3.2.1 均值和方差
3.2.2 期望值：概率加权算术平均值
3.2.3 为什么用波动率来度量风险是荒谬的
3.2.4 偏度与峰度
3.2.5 高斯分布或正态分布
3.2.6 为什么使用波动率会低估金融风险
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