機器學習
AFML（由 Lopez De Prado 撰寫）與 Trevor Hastie 的 ESL
Trevor Hastie 的《統計學習要素》和 Lopez De Prado 的《金融機器學習進展》是機器學習的強烈推薦書籍。它們都處理機器學習算法，以及機器學習算法中涉及的統計數據。De Prado 的書涉及金融領域的機器學習，而 Trevor Hastie 的書似乎是通用的。但是，如果涉及金融領域的機器學習，首選哪本書？這些書之間有什麼其他區別（如果有的話）？
正如您在問題中提到的那樣，“如果 ML 用於金融”，那麼我認為應該首選 De Prado 的書，因為他的書更強調如何將數據科學技術應用於金融中的實際問題。然而，即使標題中有“機器學習”，這本書實際上更多地處理數據分析而不是具體的機器學習算法，所以你可能需要考慮這一點。儘管如此，這本書仍然概述了預測任務的基礎知識：它告訴您如何正確定義預測標籤，向您展示建構模型的一些功能，以及如何使用您的預測信號進行交易。所以至少你得到了這個過程的一般框架。
ESL 涵蓋了廣泛的主題，其中一些在金融領域並不實用。我建議您在遇到某些特定算法時將其用作參考書。如果您剛剛開始學習機器學習，那麼有一個簡單的 ESL 版本，稱為ESL 簡介，您可以快速完成並繼續學習 AFML。如果你已經熟悉 ML，直接閱讀 Prado 的書就可以了。