本书以大数据时代为背景，将机器学习与资产定价相结合，在风险解释、收益预测以及经济机制等方面进行了探索研究。本书首先总结梳理了近年来国内外使用机器学习进行金融市场定价研究的相关进展。在实证研究方面，本书第四章从市场风险角度出发，分析了中国股市长期存在的风险收益不对称问题，构建了基于人工智能的动态CAPM模型进行解释。第五章将研究拓展到样本外的可预测性上，对比了各类机器学习算法，创新性地构建了动态深度学习模型，提升了市场有效性。第六章从机器学习的可解释性出发，从微观和宏观两个视角对机器学习背后的经济机制进行了讨论。本书对于推动中国资本市场定价研究具有积极作用。