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量化投资技术 版权信息
- ISBN：9787569332902
- 条形码：9787569332902 ; 978-7-5693-3290-2
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
量化投资技术 内容简介
本书主要讲解量化投资的基础知识，并借助Python 工具进行金融案例实战。本书一共分为4部分，第1部分是量化投资策略概述，第2部分是python语言介绍，第3部分是量化投资之金融计量应用，第4部分是量化投资之机器学习应用。本书首先对量化投资概念、量化选股、量化择时、投资组合、统计套利、期权套利等内容进行介绍，其次，对Python编程语言进行简要介绍，通过学习，读者可以迅速掌握用Python语言处理金融数据的方法，并灵活运用Python解决实际金融问题；再次，向读者介绍金融计量方法在量化投资中的应用；*后介绍机器学习方法如何构建量化投资策略。
量化投资技术 目录
第1部分 量化投资概述
第l章 量化投资概念
1.1 什么是量化投资
1.2 量化投资的特点和优势
1.3 量化投资国内外发展状况
第2章 量化投资策略
2.1 量化选股
2.2 量化择时
2.3 投资组合
2.4 算法交易
第2部分 量化投资之Python工具
第3章 Python量化语言介绍
3.1 基础知识
3.2 基本数据结构
3.3 选择与循环
3.4 函数
第4章 Python量化工具
4.1 科学计算NumPy
4.2 数据分析Pandas
4.3 数据可视化Matplotlib
第3部分 量化投资之机器学习应用
第5章 回归分析
5.1 一元线性回归模型
5.2 案例：股市指数回归分析的Python实战
5.3 多元线性回归模型
5.4 案例：股票收益率多元回归分析的Python实战
第6章 决策树与随机森林
6.1 决策树概述
6.2 CART算法
6.3 案例：沪深300指数趋势分类预测的Python实战
6.4 随机森林
6.5 案例：上证综指预测的Python实战
第7章 人工神经网络
7.1 人工神经网络概述
7.2 人工神经网络基本原理
7.3 BP网络
7.4 案例：深圳综指预测的Python实战
第8章 支持向量机
8.1 支持向量机概述
8.2 支持向量机分类模型
8.3 案例：股票趋势预测的Python实战
第9章 深度神经网络
9.1 LSTM概述
9.2 深度学习模型网络结构与工作原理
9.3 案例：股票价格预测的Python实战
参考文献
展开全部
量化投资技术 作者简介
高妮，博士，副教授，毕业于西北大学信息学院，获得计算机工学博士学位，研究方向：量化投资、金融数据挖掘、金融市场风险管理等。近五年来以第一作者或通讯作者在《统计与决策》、Journal of Southeast University、《电子学报》和《四川大学学报》等核心期刊发表量化投资与大数据挖掘相关学术论文17篇，省市级横向课题数个。对自然语言处理、文本分类、机器学习，以及大数据技术均有实践经验。通过多年积累的实战经验提炼出独有的高性能选股因子、设计开发了股票预测模型、量化择时模型，大大提升了交易成功率。
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