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機器學(xué)習(xí)在算法交易中的應(yīng)用(第2版) 版權(quán)信息
- ISBN：9787522606910
- 條形碼：9787522606910 ; 978-7-5226-0691-0
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
機器學(xué)習(xí)在算法交易中的應(yīng)用(第2版) 本書特色
人工智能時代，數(shù)字數(shù)據(jù)的爆炸式增長推動了人們對使用機器學(xué)習(xí)(ML)的交易策略相關(guān)知識的需求！稒C器學(xué)習(xí)在算法交易中的應(yīng)用(第2版)》就以Python為基本工具，從全局、戰(zhàn)略的視角介紹了相關(guān)的概念，以及機器學(xué)習(xí)在交易策略設(shè)計和執(zhí)行中的價值及實踐運用。全書分4部分，其中第1部分主要介紹基于機器學(xué)習(xí)的交易策略的基礎(chǔ)知識，該部分內(nèi)容圍繞機器學(xué)習(xí)算法以及交易策略相關(guān)的數(shù)據(jù)展開，概述了如何有效捕獲數(shù)據(jù)信號內(nèi)容、如何準確提取特征，以及如何基于這些數(shù)據(jù)優(yōu)化算法評估投資組合。第2部分重點闡述了在端到端工作流環(huán)境中，一些基本的監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)是如何為交易策略的制定提供幫助的。第3部分是自然語言處理，這部分引入了無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，力求從文本數(shù)據(jù)這種*關(guān)鍵的另類數(shù)據(jù)中高質(zhì)量地提取信號。第4部分通過TensorFlow和PyTorch,重點介紹深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)在交易策略設(shè)計中的應(yīng)用。
《機器學(xué)習(xí)在算法交易中的應(yīng)用(第2版)》通過大量示例，詳細介紹了如何使用不同機器學(xué)習(xí)算法設(shè)計交易策略，并通過大量的數(shù)學(xué)及統(tǒng)計知識，幫助讀者更好地理解算法調(diào)優(yōu)過程及整個計算過程。特別適合想獲得用于交易的機器學(xué)習(xí)算法相關(guān)知識或想設(shè)計交易策略的數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、Python開發(fā)人員、投資分析師或投資組合經(jīng)理參考學(xué)習(xí)。
機器學(xué)習(xí)在算法交易中的應(yīng)用(第2版) 內(nèi)容簡介
人工智能時代，數(shù)字數(shù)據(jù)的爆炸式增長推動了人們對使用機器學(xué)習(xí)（ML）的交易策略相關(guān)知識的需求！稒C器學(xué)習(xí)在算法交易中的應(yīng)用（第2版）》就以Python為基本工具，從全局、戰(zhàn)略的視角介紹了相關(guān)的概念，以及機器學(xué)習(xí)在交易策略設(shè)計和執(zhí)行中的價值及實踐運用。全書分4部分，其中第1部分主要介紹基于機器學(xué)習(xí)的交易策略的基礎(chǔ)知識，該部分內(nèi)容圍繞機器學(xué)習(xí)算法以及交易策略相關(guān)的數(shù)據(jù)展開，概述了如何有效捕獲數(shù)據(jù)信號內(nèi)容、如何準確提取特征，以及如何基于這些數(shù)據(jù)優(yōu)化算法評估投資組合。第2部分重點闡述了在端到端工作流環(huán)境中，一些基本的監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)是如何為交易策略的制定提供幫助的。第3部分是自然語言處理，這部分引入了當(dāng)今*優(yōu)選的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，力求從文本數(shù)據(jù)這種*關(guān)鍵的另類數(shù)據(jù)中高質(zhì)量地提取信號。第4部分通過TensorFlow和PyTorch，重點介紹深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)在交易策略設(shè)計中的應(yīng)用！稒C器學(xué)習(xí)在算法交易中的應(yīng)用（第2版）》通過大量示例，詳細介紹了如何使用不同機器學(xué)習(xí)算法設(shè)計交易策略，并通過大量的數(shù)學(xué)及統(tǒng)計知識，幫助讀者更好地理解算法調(diào)優(yōu)過程及整個計算過程。特別適合想獲得用于交易的機器學(xué)習(xí)算法相關(guān)知識或想設(shè)計交易策略的數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、Python開發(fā)人員、投資分析師或投資組合經(jīng)理參考學(xué)習(xí)。
機器學(xué)習(xí)在算法交易中的應(yīng)用(第2版) 目錄
第1部分 數(shù)據(jù)、阿爾法因子和投資組合
第1章 機器學(xué)習(xí)在交易中的應(yīng)用——從夢想到現(xiàn)實
1.1 機器學(xué)習(xí)在投資行業(yè)的興起
1.1.1 從電子交易到高頻交易
1.1.2 因子投資與智能貝塔基金
1.1.3 初露崢嶸——算法先驅(qū) 勝一籌
1.1.4 機器學(xué)習(xí)與另類數(shù)據(jù)
1.1.5 眾包算法交易
1.2 基于機器學(xué)習(xí)的交易策略的設(shè)計與執(zhí)行
1.2.1 數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)管理
1.2.2 從阿爾法因子研究到投資組合管理
1.2.3 策略回測
1.3 機器學(xué)習(xí)在交易中的應(yīng)用——策略與用途
1.3.1 算法交易策略的演進
1.3.2 交易中的機器學(xué)習(xí)用途
1.4 本章小結(jié)
第2章 市場和基本面數(shù)據(jù)——數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)技能
2.1 市場數(shù)據(jù)反映市場環(huán)境
2.1.1 市場微觀結(jié)構(gòu)——基本要點
2.1.2 交易是如何進行的——不同類型的交易訂單
2.1.3 交易是在哪里執(zhí)行的——從交易所交易到暗池交易
2.2 高頻數(shù)據(jù)處理
2.2.1 納斯達克訂單簿數(shù)據(jù)處理
2.2.2 通過FIX協(xié)議進行交易
2.2.3 美股Lv2 行情納斯達克TotalView-ITCH數(shù)據(jù)
2.2.4 從tick數(shù)據(jù)到采樣圖——市場數(shù)據(jù)處理
2.2.5 AlgoSeek分鐘采樣——股票報價和交易數(shù)據(jù)
2.3 通過API訪問市場數(shù)據(jù)
2.3.1 pandas遠程數(shù)據(jù)訪問
2.3.2 yfinance——從雅虎財經(jīng)爬取數(shù)據(jù)
2.3.3 Quantopian
2.3.4 Zipline
2.3.5 Quandl
2.3.6 其他數(shù)據(jù)提供商
2.4 基本面數(shù)據(jù)處理
2.4.1 財務(wù)報表數(shù)據(jù)
2.4.2 其他基本面數(shù)據(jù)源
2.5 pandas高效存儲數(shù)據(jù)
2.6 本章小結(jié)
第3章 金融另類數(shù)據(jù)——分類和用例
3.1 另類數(shù)據(jù)革命
……
第2部分 機器學(xué)習(xí)在交易中的基本應(yīng)用
第3部分 自然語言處理
第4部分 深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)
附錄A 阿爾法因子庫
展開全部
機器學(xué)習(xí)在算法交易中的應(yīng)用(第2版) 作者簡介
斯蒂芬·詹森（Stefan Jansen）
Stefan Jansen是 Applied AI公司的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官。他為財富500強公司、投資公司和各行各業(yè)的初創(chuàng)企業(yè)提供數(shù)據(jù)和人工智能戰(zhàn)略方面的建議，并組建數(shù)據(jù)科學(xué)團隊，為廣泛的商業(yè)問題開發(fā)端到端的機器學(xué)習(xí)解決方案。
創(chuàng)業(yè)之前，他是一家國際投資公司的合伙人和董事總經(jīng)理，在那里他進行了大量的預(yù)測分析和投資研究實踐。他還曾是一家在15個市場開展業(yè)務(wù)的全球性金融科技公司的高級管理人員，為新興市場的中央銀行及世界銀行提供咨詢服務(wù)。
Stefan Jansen擁有佐治亞理工學(xué)院的計算機科學(xué)碩士學(xué)位以及哈佛大學(xué)和柏林自由大學(xué)的經(jīng)濟學(xué)碩士學(xué)位,并獲得了CFA特許證書。他曾在歐洲、亞洲和美洲使用六種語言工作，并在Datacamp和GeneralAssembly 教授數(shù)據(jù)科學(xué)。
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