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智能證券投資學 版權信息
- ISBN：9787301329207
- 條形碼：9787301329207 ; 978-7-301-32920-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
智能證券投資學 本書特色
1. 理論新穎。本書建立了一個開創性的理論體系，面向具有不同個性偏好的投資用戶，以理性、個性和自動化為出發點，論述了圍繞趨勢、價值和博弈三大投資邏輯的智能技術、投資理念和實現方法。 2. 實踐驗證。書中理論均提供實例驗證、算法分析和評測對比。實訓環節提供盤感訓練、模擬投資、自動投資三項比賽，對理論知識進行強化和驗證。 3.高效賦能。本書提出智能選股、智能決策、行為分析、評測診斷、業績歸因、用戶畫像、智能點評等一系列智能方法及輔助工具，可以自動高效地幫助投資者提高理性投資的能力和效率。
智能證券投資學 內容簡介
我國證券市場已經發展到新的時代，基于海量信息計算機處理的人工智能技術日益興起，為我國證券市場的發展與變革帶來了新的契機。本書聚焦在智能化證券投資的科學方法和實用技術，盡可能突出3個特色：1．理論新穎:結合人工智能和證券投資的理論方法，提出了智能證券投資的目標，為提高人理性投資效率，給出了個性投資自動化和自動投資個性化的兩條技術路線，在此基礎上分別提出了海天4S科學投資方法和SADI5L自動投資智能體層次結構。2．實踐驗證:實踐是檢驗理論的標準，科學的評測方法是檢驗的基準，診斷和歸因是提高的前提。3.平臺支撐:計算機、人工智能、證券投資都是實踐性很好強的學科，不僅僅需要傳統的習題，更需要一系列實訓環節支撐，本書在每章內容后均提供了平臺實訓環節，包括多種智能投資輔助工具和自動投資的知識庫和智能接口。本書主要內容包括：第1章 智能證券投資概要；第2章 智能證券投資基礎知識；第3章 宏觀判勢；第4章 智能證券投資方法及步驟；第5章 以史為鑒：智能證券投資的回歸；第6章 悟道出師；第7章 自動投資；第8章未來之路。 本書適合大專院校人工智能、計算機、金融以及其他專業高年級本科生、研究生，也可供金融行業從業人員和證券投資者閱讀參考。
智能證券投資學 目錄
目錄
智能證券投資概要 002
1.1??智能證券投資學的提出 003
1.1.1??為什么提出智能證券投資學 003
1.1.2??什么是智能證券投資學 003
1.1.3??如何實現智能證券投資?? 004
1.2??個性投資自動化 005
1.2.1??海天4S：一種理性投資的科學方法 005
1.2.2??宏觀判勢 006
1.2.3??具體實施 006
1.2.4??以史為鑒 006
1.2.5??悟道出師 007
1.2.6??自動化輔助與章節安排 007
1.3??自動投資個性化 007
1.3.1??什么是自動證券投資 007
1.3.2??自動證券投資的5L層次結構 008
1.3.3??SADI：一種自動投資智能體結構 010
1.4??智能證券投資兩種實現方法對比 011
1.4.1??智能證券投資兩種實現方法的對應關系 011
1.4.2??智能證券投資實現方法的適用人群 012
1.4.3??智能證券投資相關領域 013
1.5??評測診斷與實例 014
1.5.1??評測三要素 014
1.5.2??診斷方法：業績歸因 016
1.5.3??個性投資自動化實例：海天4S 017
1.5.4??自動投資個性化實例：海知AI-01 018
1.6??平臺實訓：盤感訓練 020
1.6.1??實訓意義 021
1.6.2??賽前訓練 021
1.6.3??比賽測試 022
1.6.4??成績排名 023
1.7??小結 024
本章習題與實訓 025
自動投資相關技術 277
10.1??用戶畫像 278
10.1.1??用戶畫像的組成與構建方法 278
10.1.2??投資者用戶畫像體系的構建 280
10.1.3??用戶畫像的算法介紹 281
10.1.4??用戶畫像案例展示 283
10.2??自然語言點評 283
10.2.1??自然語言點評的原理及算法分析 284
10.2.2??自然語言點評系統實例分析 289
10.3??知識圖譜 291
10.3.1??知識圖譜概述 291
10.3.2??股票知識圖譜的構建方法 293
10.3.3??股票知識圖譜的應用 295
10.4??小結 297
本章習題與實訓 297
展開全部
智能證券投資學 節選
金融投資績效評測方法 實踐是檢驗真理的唯一標準，無論投資者采用何種判勢操作策略，*后總要落實在行動上，那么，評測投資者的判勢能力或者擇時能力*好的方法就是對投資者歷史操作進行客觀評測。 本書中討論的投資品種主要集中在三大類:股票、債券、現金等價物，投資者宏觀判勢決定了它在三大類的倉位配置，評測方法忽略具體品種，只考慮具體品種歸屬的三大類別不同倉位在指定時間段對應指數的不同漲幅，計算收益率對比分析，由此評測投資者的判勢能力。下面介紹具體方法。 1 倉位配置基準對比法 目前一種常見的判勢評測法是倉位配置基準對比法，基金從業資格考試里也常采用該方法，其源于 Brinson 方法，設指定時間 T，投資者在股票、債券、現金 的倉位分別為 e，b，c，在時間 T 股票、債券、現金的指數漲幅(PriceChangeRatio) 分別為 pe，pb，pc，則投資者的判勢能力收益率 Ys: 設對比基準倉位配置比例為 8 ∶ 1 ∶ 1，則基準收益率 Bs: 那么，投資者基于判勢主動操作產生的超額收益率可以通過計算以上兩種收益率之差 Ys-Bs 來體現，差距為正，表示投資者判勢能力要好于基準收益率，反之亦然。 上述方法的優缺點如下。 優點:不考慮具體品種，只考慮指定期間股債金的倉位比例，通過收益率比較可以量化評測投資者的判勢能力，直觀地對投資者和基準值進行比較。 主要問題有兩個: 一、計算準確性問題:固定倉位很難符合實際情況，哪怕基準可以理想化固定倉位，但投資者的倉位隨著行情和持有品種變化是不斷改變的，實際情況如何 準確地計算? 二、評價體系問題:對有些投資者來說，僅僅比較基準是不夠的，只知道投資者和基準哪個好還不夠，還應該知道基準是好還是壞?進一步說:其他大多數投資者怎么比較，*佳是什么?*差是什么?投資者和基準大約處于*佳和*差中的什么位置? 解決**個問題的基本思路是將指定時間細化為 n 個子時間段，當 n 足夠大時，子時間段的倉位變化可以忽略，然后對子時間段的收益率匯總計算;解決第二個問題的思路是將收益率對比轉為 100 分制評價，100 分*好，0 分*差，均值為 50 分，這樣的評測體系很容易被理解。 結合上述兩點的評測方法稱為時間細化百分法。
智能證券投資學 作者簡介
王曉龍 教授，“做出突出貢獻的中國博士學位獲得者”。長期從事人工智能、自然語言處理、金融信息處理等方面的研究。開創性地提出了漢語語句級智能輸入的思想，1990年設計并實現了國內外第一個語句級智能拼音輸入系統和聲音語句輸入系統，技術轉讓并授權給美國微軟、日本富士通等公司采用；獲省部級科技一等獎2項，發表論文200多篇；主持國家自然科學基金等項目20多項；主講“人工智能”等課程，開設“智能證券投資”課程，指導博士、碩士研究生近200名。 黃冬 深圳市高層次人才，哈爾濱工業大學管理科學與工程專業博士后，現任深圳億達盛投資管理有限公司總經理。擅長智能化證券投資和量化投資，采用智能化證券投資模型降低投資風險，提高投資效率。深圳海知科技有限公司聯合創始人，海知科技是一家專業以為用戶提供智能化、個性化金融知識服務為主的科技型研發企業。目前公司的主打產品是智能證券投資實訓平臺（www.haizhilicai.com），為國內金融投資相關專業的師生和廣大投資者提供基于人工智能技術的智能化證券投資工具和實訓平臺。 吳少聰 哈爾濱工業大學（深圳）博士生，主要研究方向為人工智能、時間序列分析及金融數據處理。擅長復雜數據量化與智能證券投資模型設計，在投資評測診斷、業績歸因、仿真投資系統開發以及金融信息社區搭建等方面有多年經驗。參與多項國家自然科學基金項目的研究工作，曾獲研究生國家獎學金，目前已有多篇論文發表于SCI期刊。
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