幫助中心 | 我的帳號 | 關於我們
進階搜尋
car

同類熱銷排行榜

最近瀏覽的商品

金融深度學習

  • 作者：(法)索菲恩·卡巴爾|責編:劉熾|譯者:程顯通//金辛夷//楊超群
  • 出版社：中國電力
  • ISBN：9787523905401
  • 出版日期：2025/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：368
人民幣：RMB 128 元      售價：元
放入購物車
加入收藏夾
內容大鋼
    深度學習正以迅猛之勢席捲金融與交易領域。然而，對眾多專業交易者而言，這一學科素以艱深複雜著稱。本書作為一本實操指南，能帶領你運用Python從零構建深度學習交易模型，同時幫助你創建基於機器學習及強化學習的交易演算法，並對演算法進行回測。
    金融作家、交易顧問兼機構市場策略師Sofien Kaabar開創性地提出將技術與量化分析相融合的深度學習策略。本書以獨特視角將深度學習原理與技術分析緊密結合，為交易策略研發提供了新思路。這部全景式指南涵蓋了技術面分析、機器學習演算法評估及演算法優化等的完整知識體系。
作者介紹
(法)索菲恩·卡巴爾|責編:劉熾|譯者:程顯通//金辛夷//楊超群
    索菲恩·卡巴爾（Sofien Kaabar）是一位金融領域的作者，交易顧問，還是一位專註于貨幣市場的機構市場策略師，他主要關注技術和量化方面的課題。Sofien致力於讓技術分析客觀化，為此，他使用那些與傳統的指標相媲美的技術指標，來創建清晰的、可被分析的信號條件，並將這些信號條件應用到技術分析中。
目錄
前言
第1章  數據科學與交易入門
  1.1  理解數據
  1.2  理解數據科學
  1.3  金融市場和交易入門
  1.4  數據科學在金融中的應用
  1.5  小結
第2章  深度學習中的基礎概率方法
  2.1  概率論入門
  2.2  概率論的基本概念
  2.3  抽樣與假設檢驗
  2.4  資訊理論入門
  2.5  小結
第3章  描述性統計與數據分析
  3.1  集中趨勢的度量
  3.2  差異量數
  3.3  分佈形態的度量
  3.4  數據可視化
  3.5  相關性
  3.6  平穩性
  3.7  回歸分析和統計推斷
  3.8  小結
第4章  深度學習的線性代數和微積分
  4.1  線性代數
    4.1.1  向量與矩陣
    4.1.2  線性方程入門
    4.1.3  方程組
    4.1.4  三角學
  4.2  微積分
    4.2.1  極限和連續
    4.2.2  導數
    4.2.3  積分與微積分基本定理
    4.2.4  優化
  4.3  小結
第5章  技術面分析入門
  5.1  圖表分析
  5.2  指標分析
    5.2.1  移動平均線
    5.2.2  相對強弱指數
  5.3  模式識別
  5.4  小結
第6章  數據科學的Python入門
  6.1  下載Python
  6.2  基礎操作與語法
  6.3  控制流
  6.4  庫與函數
  6.5  異常處理與錯誤
  6.6  numpy和pandas中的數據結構
  6.7  Python中導入金融時間序列數據
  6.8  小結

第7章  用於時間序列預測的機器學習模型
  7.1  框架
  7.2  機器學習模型
    7.2.1  線性回歸
    7.2.2  支持向量回歸
    7.2.3  隨機梯度下降回歸
    7.2.4  近鄰回歸
    7.2.5  決策樹回歸
    7.2.6  隨機森林回歸
    7.2.7  AdaBoost回歸
    7.2.8  XGBoost回歸
  7.3  過擬合與欠擬合
  7.4  小結
第8章  用於時間序列預測的深度學習Ⅰ
  8.1  神經網路漫談
    8.1.1  激活函數
    8.1.2  反向傳播
    8.1.3  優化演算法
    8.1.4  正則化技術
    8.1.5  多層感知機
  8.2  循環神經網路
  8.3  長短期記憶
  8.4  時間卷積神經網路
  8.5  小結
第9章  用於時間序列預測的深度學習Ⅱ
  9.1  分數階差分
  9.2  預測閾值
  9.3  持續迭代訓練
  9.4  時間序列交叉驗證
  9.5  多步預測
  9.6  對多層感知機應用正則化
  9.7  小結
第10章  使用深度強化學習預測時間序列
  10.1  強化學習的直觀理解
  10.2  深度強化學習
  10.3  小結
第11章  高級技術與策略
  11.1  預測交易者持倉報告（COT）的長期趨勢
    11.1.1  演算法1：COT間接單步預測模型
    11.1.2  演算法2：COT直接多步預測模型
    11.1.3  演算法3：COT遞歸多步預測模型
    11.1.4  匯總
  11.2  使用技術指標作為輸入
  11.3  使用深度學習預測比特幣波動率
  11.4  訓練過程的實時可視化
  11.5  小結
第12章  市場驅動因素與風險管理
  12.1  市場驅動因素
    12.1.1  市場驅動因素和經濟直覺
    12.1.2  新聞解讀

  12.2  風險管理
    12.2.1  風險管理基礎
    12.2.2  行為金融學：偏差的力量
  12.3  小結

  • 商品搜索：
  • | 高級搜索
首頁│ 新手上路│ 客服中心│ 關於我們│ 聯絡我們│ Top↑│
Copyrightc 1999~2008 美商天龍國際圖書股份有限公司 臺灣分公司. All rights reserved.
營業地址:臺北市中正區重慶南路一段103號1F 105號1F-2F
讀者服務部電話：02-2381-2033 02-2381-1863　時間：週一-週五 10:00-17:00
　服務信箱：bookuu@69book.com 客戶、意見信箱:cs@69book.com
ICP證：浙B2-20060032