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量化投資技術(shù) 版權(quán)信息
- ISBN：9787569332902
- 條形碼：9787569332902 ; 978-7-5693-3290-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
量化投資技術(shù) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書主要講解量化投資的基礎(chǔ)知識(shí)，并借助Python 工具進(jìn)行金融案例實(shí)戰(zhàn)。本書一共分為4部分，第1部分是量化投資策略概述，第2部分是python語(yǔ)言介紹，第3部分是量化投資之金融計(jì)量應(yīng)用，第4部分是量化投資之機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。本書首先對(duì)量化投資概念、量化選股、量化擇時(shí)、投資組合、統(tǒng)計(jì)套利、期權(quán)套利等內(nèi)容進(jìn)行介紹，其次，對(duì)Python編程語(yǔ)言進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹，通過學(xué)習(xí)，讀者可以迅速掌握用Python語(yǔ)言處理金融數(shù)據(jù)的方法，并靈活運(yùn)用Python解決實(shí)際金融問題；再次，向讀者介紹金融計(jì)量方法在量化投資中的應(yīng)用；*后介紹機(jī)器學(xué)習(xí)方法如何構(gòu)建量化投資策略。
量化投資技術(shù) 目錄
第1部分 量化投資概述
第l章 量化投資概念
1.1 什么是量化投資
1.2 量化投資的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)
1.3 量化投資國(guó)內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r
第2章 量化投資策略
2.1 量化選股
2.2 量化擇時(shí)
2.3 投資組合
2.4 算法交易
第2部分 量化投資之Python工具
第3章 Python量化語(yǔ)言介紹
3.1 基礎(chǔ)知識(shí)
3.2 基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
3.3 選擇與循環(huán)
3.4 函數(shù)
第4章 Python量化工具
4.1 科學(xué)計(jì)算NumPy
4.2 數(shù)據(jù)分析Pandas
4.3 數(shù)據(jù)可視化Matplotlib
第3部分 量化投資之機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用
第5章 回歸分析
5.1 一元線性回歸模型
5.2 案例：股市指數(shù)回歸分析的Python實(shí)戰(zhàn)
5.3 多元線性回歸模型
5.4 案例：股票收益率多元回歸分析的Python實(shí)戰(zhàn)
第6章 決策樹與隨機(jī)森林
6.1 決策樹概述
6.2 CART算法
6.3 案例：滬深300指數(shù)趨勢(shì)分類預(yù)測(cè)的Python實(shí)戰(zhàn)
6.4 隨機(jī)森林
6.5 案例：上證綜指預(yù)測(cè)的Python實(shí)戰(zhàn)
第7章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
7.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
7.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
7.3 BP網(wǎng)絡(luò)
7.4 案例：深圳綜指預(yù)測(cè)的Python實(shí)戰(zhàn)
第8章 支持向量機(jī)
8.1 支持向量機(jī)概述
8.2 支持向量機(jī)分類模型
8.3 案例：股票趨勢(shì)預(yù)測(cè)的Python實(shí)戰(zhàn)
第9章 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
9.1 LSTM概述
9.2 深度學(xué)習(xí)模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與工作原理
9.3 案例：股票價(jià)格預(yù)測(cè)的Python實(shí)戰(zhàn)
參考文獻(xiàn)
展開全部
量化投資技術(shù) 作者簡(jiǎn)介
高妮，博士，副教授，畢業(yè)于西北大學(xué)信息學(xué)院，獲得計(jì)算機(jī)工學(xué)博士學(xué)位，研究方向：量化投資、金融數(shù)據(jù)挖掘、金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理等。近五年來(lái)以第一作者或通訊作者在《統(tǒng)計(jì)與決策》、Journal of Southeast University、《電子學(xué)報(bào)》和《四川大學(xué)學(xué)報(bào)》等核心期刊發(fā)表量化投資與大數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)學(xué)術(shù)論文17篇，省市級(jí)橫向課題數(shù)個(gè)。對(duì)自然語(yǔ)言處理、文本分類、機(jī)器學(xué)習(xí)，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)均有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。通過多年積累的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)提煉出獨(dú)有的高性能選股因子、設(shè)計(jì)開發(fā)了股票預(yù)測(cè)模型、量化擇時(shí)模型，大大提升了交易成功率。
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