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量化投資技術 版權信息
- ISBN：9787569332902
- 條形碼：9787569332902 ; 978-7-5693-3290-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
量化投資技術 內容簡介
本書主要講解量化投資的基礎知識，并借助Python 工具進行金融案例實戰。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語言介紹，第3部分是量化投資之金融計量應用，第4部分是量化投資之機器學習應用。本書首先對量化投資概念、量化選股、量化擇時、投資組合、統計套利、期權套利等內容進行介紹，其次，對Python編程語言進行簡要介紹，通過學習，讀者可以迅速掌握用Python語言處理金融數據的方法，并靈活運用Python解決實際金融問題；再次，向讀者介紹金融計量方法在量化投資中的應用；*后介紹機器學習方法如何構建量化投資策略。
量化投資技術 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 量化投資的特點和優勢
1.3 量化投資國內外發展狀況
第2章 量化投資策略
2.1 量化選股
2.2 量化擇時
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量化語言介紹
3.1 基礎知識
3.2 基本數據結構
3.3 選擇與循環
3.4 函數
第4章 Python量化工具
4.1 科學計算NumPy
4.2 數據分析Pandas
4.3 數據可視化Matplotlib
第3部分 量化投資之機器學習應用
第5章 回歸分析
5.1 一元線性回歸模型
5.2 案例：股市指數回歸分析的Python實戰
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實戰
第6章 決策樹與隨機森林
6.1 決策樹概述
6.2 CART算法
6.3 案例：滬深300指數趨勢分類預測的Python實戰
6.4 隨機森林
6.5 案例：上證綜指預測的Python實戰
第7章 人工神經網絡
7.1 人工神經網絡概述
7.2 人工神經網絡基本原理
7.3 BP網絡
7.4 案例：深圳綜指預測的Python實戰
第8章 支持向量機
8.1 支持向量機概述
8.2 支持向量機分類模型
8.3 案例：股票趨勢預測的Python實戰
第9章 深度神經網絡
9.1 LSTM概述
9.2 深度學習模型網絡結構與工作原理
9.3 案例：股票價格預測的Python實戰
參考文獻
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量化投資技術 作者簡介
高妮，博士，副教授，畢業于西北大學信息學院，獲得計算機工學博士學位，研究方向：量化投資、金融數據挖掘、金融市場風險管理等。近五年來以第一作者或通訊作者在《統計與決策》、Journal of Southeast University、《電子學報》和《四川大學學報》等核心期刊發表量化投資與大數據挖掘相關學術論文17篇，省市級橫向課題數個。對自然語言處理、文本分類、機器學習，以及大數據技術均有實踐經驗。通過多年積累的實戰經驗提煉出獨有的高性能選股因子、設計開發了股票預測模型、量化擇時模型，大大提升了交易成功率。
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