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金融強化學習

作者：(德)伊夫·希爾皮斯科|責編:劉熾|譯者:吉政宇//汪福君//金政權
出版社：中國電力
ISBN：9787523905395

出版日期：2026/04/01
裝幀：平裝
頁數：229

人民幣：RMB 78 元售價：元

內容大鋼

    強化學習在人工智慧領域取得了多項突破。僅深度Q學習演算法的使用，就幫助人們開發出了能以超人水平玩街機遊戲和棋盤遊戲的智能體。最近，RL、DQL和類似的方法在與金融研究相關的出版物中大受歡迎。
    本書是首批探索強化學習方法在金融領域應用的書籍之一。
    本書作者是Python Quants的創始人兼首席執行官，他將以簡明扼要的方式為您提供所需的背景知識。ML從業人員、金融交易員、投資組合經理、策略師和分析師將重點關注這些演算法以獨立Python代碼的形式實現，以及在重要金融問題中的應用。
    本書內容包括：
    強化學習。
    深度Q學習。
    Actor-critic演算法。
    這些演算法的Python實現。
    如何將演算法應用於金融問題，如演算法交易、動態對沖和動態資產配置。
    本書是這一主題的理想參考書。你只需閱讀一遍，然後根據自己的需要或想法更改示例，並在使用RL處理金融問題時隨時參考。

作者介紹

(德)伊夫·希爾皮斯科|責編:劉熾|譯者:吉政宇//汪福君//金政權
伊夫·希爾皮斯科（Yves Hilpisch），The Python Quants是一個專註于Python與開源軟體在量化金融中應用的團隊，而Yves Hilpisch是The Python Quants的創始人與股東。Yves也是CQF項目的計算金融學講師。他的客戶遍及全球金融界，本身也積累了10年Python經驗。Yves同時是Python and Open Source for EquantFinance這個會議在法蘭克福、倫敦和紐約的組織者。

前言
第一部分  基礎知識
第1章  通過互動學習
  1.1  貝葉斯學習
    1.1.1  拋出一枚有偏硬幣
    1.1.2  擲一枚有偏骰子
    1.1.3  貝葉斯更新
  1.2  強化學習
    1.2.1  重大突破
    1.2.2  主要組成部分
  1.3  深度Q學習
  1.4  總結
  1.5  參考文獻
第2章  深度Q學習
  2.1  決策問題
  2.2  動態規劃
  2.3  Q學習
  2.4  以CartPole為例
    2.4.1  遊戲運行環境
    2.4.2  隨機智能體
    2.4.3  DQL智能體
  2.5  Q學習與監督學習的比較
  2.6  總結
  2.7  參考文獻
第3章  金融Q學習
  3.1  金融環境
  3.2  DQL智能體
  3.3  類比失敗的地方
    3.3.1  有限數據
    3.3.2  沒有影響
  3.4  總結
  3.5  參考文獻
第二部分  數據增強
第4章  模擬數據
  4.1  含噪時間序列數據
  4.2  模擬時間序列數據
  4.3  總結
  4.4  參考文獻
  4.5  DQLAgent Python類
第5章  數據準備
  5.1  簡單案例
  5.2  金融案例
  5.3  Kolmogorov-Smirnov檢驗
  5.4  總結
  5.5  參考文獻
第三部分  金融應用
第6章  演算法交易
  6.1  重溫預測遊戲
  6.2  交易環境
  6.3  交易智能體

  6.4  總結
  6.5  參考文獻
  6.6  金融環境
  6.7  DQLAgent類
  6.8  模擬環境
第7章  動態對沖
  7.1  Delta對沖
  7.2  對沖環境
  7.3  對沖智能體
  7.4  總結
  7.5  參考文獻
  7.6  BSM (1973)公式
第8章  動態資產配置
  8.1  雙基金分離
  8.2  雙資產案例
  8.3  三資產案例
  8.4  等權重投資組合
  8.5  總結
  8.6  參考文獻
  8.7  三資產代碼
第9章  最優執行
  9.1  模型
  9.2  模型實現
  9.3  執行環境
  9.4  隨機智能體
  9.5  執行智能體
  9.6  總結
  9.7  參考文獻
第10章  結語

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