《基于机器学习的量化投资建模研究》是一本从金融科技和量化投资研究的交叉视角出发，运用人工智能与机器学习领域的多种前沿方法，深入研究量化投资研究与实务中涉及到的重要建模问题的书籍。本书以深度强化学习为标志的机器学习取得的突破性进展为背景，探讨了如何将前沿的机器学习方法深度应用于金融数据建模与量化投资研究中，并提出了新的主动型量化投资模型与方法。书中主要涵盖股票价格与市场指数的预测建模、行业板块指数互动关系建模、量化选股与择时策略建模以及高频算法交易策略设计等方面。
首先，书中对机器学习的理论基础进行了介绍，深入探讨了量化投资建模的机器学习理论基础，包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法，为后续的建模研究奠定了坚实的理论基础。
其次，本书详细讨论了基于机器学习的量化投资建模的实际应用。作者从预测建模、互动关系建模、选股与择时策略建模以及高频算法交易策略设计等方面展开，通过多种案例和实证分析，揭示了机器学习在量化投资中的巨大潜力，以及如何利用机器学习方法提高投资效益、降低风险。
另外，本书还着重从思维导图的角度对各个重要建模问题进行了分析，深入浅出地呈现了量化投资建模研究的全貌和核心思想，为读者更好地理解和掌握相关知识提供了便利。
总的来说，《基于机器学习的量化投资建模研究》通过系统地介绍了机器学习在量化投资中的理论基础和实际应用，并以思维导图的形式整合了各个重要建模问题，为相关领域的研究者和实践者提供了一本权威、全面的参考书籍。这本书不仅具有学术价值，还对金融领域的从业者具有重要的指导作用，有助于推动金融科技和量化投资的发展。值得一提的是，本书还介绍了相关的读书笔记模板，为读者更好地进行学习和记录提供了便利。
总之，《基于机器学习的量化投资建模研究》是一本内容丰富、观点独到的金融科技著作，对于金融领域的研究者、从业者以及对量化投资感兴趣的读者都具有重要的参考价值。希望本书能够为金融科技和量化投资领域的发展贡献自己的力量，推动相关领域的创新与进步。
