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量化投資技術(金融科技系列教材)

  • 作者：編者:高妮|責編:王建洪|總主編:李村璞
  • 出版社：西安交大
  • ISBN：9787569332902
  • 出版日期：2024/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：149
人民幣：RMB 42.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本教材主要講述量化投資的思想和策略，並借助Python語言進行實戰。本教材共分3部分，第1部分是量化投資概述，第2部分是量化投資之Python工具，第3部分是量化投資之機器學習應用。首先，本教材對量化投資策略進行了介紹；其次，本教材對Python編程語言進行了簡要介紹，通過學習，讀者可以迅速掌握用Python處理數據的方法，並靈活運用Python解決實際金融問題；最後，本教材向讀者講述了機器學習方法在量化投資中的應用，包括回歸分析、決策樹與隨機森林、人工神經網路、支持向量機和深度神經網路等在量化選股、擇時交易、趨勢預測等方面的應用。
    本教材的適用對象為量化投資的初學者，包括高校金融學、金融科技專業高年級本科生和研究生。
作者介紹
編者:高妮|責編:王建洪|總主編:李村璞
目錄
第1部分  量化投資概述
  第l章  量化投資概念
    1.1  什麼是量化投資
    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  演算法交易
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演算法
    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  人工神經網路
    7.1  人工神經網路概述
    7.2  人工神經網路基本原理
    7.3  BP網路
    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  深度神經網路
    9.1  LSTM概述
    9.2  深度學習模型網路結構與工作原理
    9.3  案例：股票價格預測的Python實戰
  參考文獻

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