MATLAB金融算法分析實戰 基於機器學習的股票量化分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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吳婷 餘勝威 著

圖書標籤:

• MATLAB
• 金融
• 量化交易
• 機器學習
• 股票分析
• 算法交易
• 金融工程
• 數據分析
• 投資策略
• 實戰案例

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111573005

版次：1

商品編碼：12228892

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-08-01

用紙：膠版紙

頁數：352

編輯推薦

MATLAB中文論壇鼎力支持，提供“在綫交流，有問有答”網絡互動答疑平颱

詳解MATLAB金融工具箱及金融算法分析與應用

涵蓋43個量化投資指標、14種算法應用和23個算法案例

涵蓋14種常用數據處理算法、8種股票預測機器學習算法

詳解MATLAB金融數據挖掘中的趨嚮和發展趨勢指標

從機器學習算法齣發，用MATLAB對金融大數據進行仿真分析

內容簡介

本書全麵係統地講解瞭MATLAB金融算法分析與應用，以及金融數據挖掘中的趨嚮和發展趨勢指標，並結閤具體的機器學習算法分析，讓讀者深入學習和掌握MATLAB金融數據機器學習算法。本書注重實戰，通過大量的案例，幫助讀者更好地理解書中的內容。

本書分為2篇，共15章。主要內容有：MATLAB入門與提高、MATLAB高級應用、時間序列數據處理、量化投資趨嚮指標、量化投資反趨嚮指標、BP神經網絡工具箱上證指數預測、 BP神經網絡工具箱多指標預測、RBF神經網絡多指標預測、Hopfield神經網絡多指標預測、馬爾可夫（Markov）鏈上證指數預測、灰色理論下的上證指數預測、指數平滑下的上證指數預測、支持嚮量機SVM下的漲跌預測、貝葉斯（Bayes）網絡多指標預測、Pareto多目標優化分析。

本書適閤所有想全麵學習MATLAB 金融分析算法的人員閱讀，也適閤各種量化投資開發人員閱讀。另外，本書對於各高校師生解決問題、進行課堂教學等，也是一本不可或缺的參考書。同時本書也適閤MATLAB愛好者學習使用。

一分鍾瞭解本書精華內容

MATLAB入門與提高

MATLAB高級應用

時間序列數據處理

量化投資趨嚮指標

量化投資反趨嚮指標

BP神經網絡工具箱上證指數預測

BP神經網絡工具箱多指標預測

RBF神經網絡多指標預測

Hopfield神經網絡多指標預測

馬爾可夫（Markov）鏈上證指數預測

灰色理論下的上證指數預測

指數平滑下的上證指數預測

支持嚮量機SVM下的漲跌預測

貝葉斯（Bayes）網絡多指標預測

Pareto多目標優化分析

作者簡介

吳婷 長期從事金融大數據研究，擅長杜邦分析和數據預測算法。精通MATLAB和STATA等科學計算軟件。目前主要研究方嚮為公司金融管理、風險管理及股票預測算法挖掘等。

餘勝威 圖像算法工程師。畢業於西南交通大學，獲碩士學位。有6年以上的MATLAB應用經驗，精通MATLAB算法開發。曾多次獲得全國和省級數學建模競賽大奬，發錶論文多篇，獨立編寫MATLAB應用技術圖書多部。目前主要從事圖像處理、人工智能、模式識彆和音效增強等算法研究工作。

目錄

第1篇 MATLAB常用算法應用設計

第1章 MATLAB入門與提高 2

1.1 矩陣運算 4

1.2 放大局部視圖 6

1.3 Monte Carlo方法 7

1.4 金融工具箱繪圖函數的使用 9

第2章 MATLAB高級應用 32

2.1 正餘弦函數計算 32

2.2 pcode加密 32

2.3 基本GUI設計 33

2.4 GUI的優化布局 41

2.5 日期格式函數 43

2.6 日期轉化函數 45

2.7 創建一個金融時間數據序列 47

2.8 股票技術分析圖函數使用 49

第3章 時間序列數據處理 55

3.1 平均絕對離差 55

3.2 序列最大值 57

3.3 序列最小值 60

3.4 簡單移動平均值 62

3.5 動態移動平均值 65

3.6 指數平滑移動平均值 67

3.7 指數移動平均值 69

第4章 量化投資趨嚮指標 73

4.1 升降綫指標 73

4.2 動力指標 76

4.3 變動速率綫指標 77

4.4 瀑布綫指標 79

4.5 上升動嚮指標 81

4.6 下降動嚮指標 83

4.7 動嚮平均數指標 85

4.8 多空指數指標 88

4.9 佳慶指標 90

4.10 市場趨勢指標 92

4.11 方嚮標準離差指數指標 94

4.12 平均綫差 97

4.13 趨嚮指標 98

4.14 簡易波動指標 102

4.15 鬼道綫指標 104

4.16 絕路航標指標 106

4.17 加速綫指標 109

4.18 平滑異同平均指標 111

4.19 快速異同平均指標 113

4.20 強弱值指標 115

4.21 三重指數平滑平均綫指標 117

4.22 終極指標 119

4.23 變異平均綫指標 122

第5章 量化投資反趨嚮指標 124

5.1 幅度漲速指標 124

5.2 動態買賣人氣指標 126

5.3 布林極限指標 128

5.4 乖離率指標 131

5.5 異同離差乖離率指標 133

5.6 順勢指標 135

5.7 市場能量指標 137

5.8 多空綫指標 139

5.9 區間震蕩綫指標 141

5.10 分水嶺指標 142

5.11 隨機指標 144

5.12 威廉指標 148

5.13 L威廉指標 150

5.14 變動速率指標 152

5.15 相對強弱指標 153

5.16 慢速隨機指標 156

5.17 擺動指標 159

5.18 動嚮速度比率指標 162

5.19 引力綫指標 164

5.20 布林極限寬度指標 166

第2篇 MATLAB機器學習算法應用設計

第6章 BP神經網絡工具箱上證指數預測 170

6.1 BP神經網絡模型及其基本原理 170

6.2 MATLAB BP神經網絡工具箱 171

6.3 BP神經網絡執行流程 173

6.4 基於BP網絡的上證指數預測 174

6.5 改進分析 178

第7章 BP神經網絡工具箱多指標預測 186

7.1 BP神經網絡 186

7.2 多指標選取 187

7.3 基於趨勢指標的BP網絡預測 195

7.4 基於反趨勢指標的BP網絡預測 204

7.5 基於趨勢和反趨勢指標的BP網絡預測 211

第8章 RBF神經網絡多指標預測 216

8.1 RBF神經網絡 216

8.2 RBF網絡結構 216

8.3 多指標選取 219

8.4 基於趨勢指標的RBF網絡預測 220

8.5 基於反趨勢指標的RBF網絡預測 224

8.6 基於趨勢和反趨勢指標的RBF網絡預測 228

第9章 Hopfield神經網絡多指標預測 232

9.1 Hopfield神經網絡 232

9.2 多指標選取 234

9.3 基於趨勢指標的Hopfield網絡預測 234

9.4 基於反趨勢指標的Hopfield網絡預測 237

9.5 基於趨勢和反趨勢指標的Hopfield網絡預測 239

第10章 馬爾可夫（Markov）鏈上證指數預測 242

10.1 馬爾可夫鏈模型 242

10.2 馬爾可夫鏈模型流程 242

10.3 馬爾可夫鏈預測 243

10.4 隱馬爾可夫模型函數錶 253

第11章 灰色理論下的上證指數預測 254

11.1 灰色理論分析 254

11.2 灰色關聯分析流程 254

11.3 多指標灰色關聯度計算 255

11.4 灰色預測模型流程 259

11.5 ACCER幅度漲速指標灰色預測 260

第12章 指數平滑下的上證指數預測 263

12.1 指數平滑分析 263

12.2 指數平滑仿真 265

第13章 支持嚮量機SVM下的漲跌預測 274

第14章 貝葉斯（Bayes）網絡多指標預測 305

第15章 Pareto多目標優化分析 325

參考文獻 353

前言/序言

2015年6月15日，上證指數達到近7年新高，吸引瞭大批的投資者將更多的資金投入股市，由此使得股票優化預測成為廣大投資者關注的焦點。投資者較多地查看炒股軟件提供的QACD麯綫、KDJ麯綫、交易量柱狀（bar）圖等指標，而這些指標的指示作用早已褪去瞭往日的光鮮，本書正是基於此背景而編寫。本書以MATLAB 2015b為工具，采用機器學習算法研究股票趨勢，可以給投資者和研究投資的人員提供強有力的量化投資支撐。

算法是大數據分析的靈魂，好的算法能夠簡化問題的求解，並且能夠從大數據的海洋裏找到最有價值的信息，以提高用戶的工作效率。本書使用的算法區彆於常用的群智能算法。群智能算法較多地應用於優化求解問題方麵，學術味濃。而本書則是通過大數據，采用機器學習算法對數據內在規律進行學習，用戶根本無須知道機器學習算法的黑匣子，就能得到90%的有用信息，從而給投資者提供最有價值的信息。因此金融大數據算法具有較大的實際應用價值。

市場上的金融量化投資分析方法，很少分析與應用BP神經網絡、RBF神經網絡、Hopfield神經網絡、馬爾可夫（Markov）鏈、灰色理論、指數平滑、支持嚮量機SVM、貝葉斯（Bayes）網絡等方法。本書正是基於這樣一個齣發點，從機器學習算法齣發，采用MATLAB仿真軟件，對金融大數據進行仿真分析，並且給齣瞭全部的可執行代碼，極大地豐富瞭MATLAB算法應用，並且可以讓讀者瞭解不同的算法原理及求解流程，從而真正掌握MATLAB金融算法分析。

本書所有案例均采用MATLAB進行設計，針對不同的工程背景，采用瞭不同的算法對涉及案例進行求解，讓讀者真正理解算法實質，從而將這些算法思想更好地應用於實際的金融分析與投資中。本書以機器學習算法應用為主，做到瞭理論和算法相結閤，詳解設計思路和設計步驟，嚮讀者展示瞭如何運用MATLAB進行算法開發和設計。

值得說明的是，很多讀者可能並不關注算法本身的原理，隻需要采用該算法解決自己的課題即可，那麼本書也是很好的選擇。本書將核心算法代碼全部寫成瞭可調用的子函數腳本文件，讀者隻需要查看主程序代碼，進行數據更改和參數設置等即可運行、求解。本書有著最精華、最通俗易懂的算法剖析過程，希望廣大讀者能夠學有所成。

本書特色1．內容講解不枯燥

本書結閤相關理論實際，抽齣和算法相關的理論作為支撐，通過求解流程及算法迭代過程，讓讀者容易理解並且掌握。

2．全書覆蓋麵廣

本書涵蓋瞭MATLAB基礎知識、高級應用、時間序列數據處理、量化投資趨嚮指標、量化投資反趨嚮指標、BP神經網絡、RBF神經網絡、Hopfield神經網絡、馬爾可夫（Markov）鏈、灰色理論、指數平滑、支持嚮量機SVM、貝葉斯（Bayes）網絡、Pareto多目標優化分析等內容。針對分類預測和優化等問題，本書采用瞭不同的算法進行設計，初學者通過閱讀本書，可以開發齣適用於解決自己問題的程序。

3．循序漸進，由淺入深

本書從算法原理與求解流程齣發，輔以程序驗證，通過算法代碼，可以反過來去理解算法原理中所涉及的公式，做到逐步地引導讀者去認識和掌握算法的思想。

4．真實案例，隨學隨用

本書是一本注重實踐的書，書中有大量篇幅用在瞭MATLAB算法解決實際問題的案例中。讀者隻需要稍加修改這些案列，即可用於自己的項目或課題上，從而實現問題的求解。

5．語言通俗易懂

本書選擇瞭曆年的上證指數數據進行分析，並且對於趨勢量化投資指標和反趨勢量化投資指標均給齣瞭最底層的可執行代碼。另外，本書還繪製瞭每個指標隨上證指數的變化圖，以加深讀者的理解。

6．圖示豐富，容易理解

本書所有案例中的配圖相當豐富，通過前後的對比圖，讀者能很快地掌握知識點。

本書內容及體係結構第1篇 MATLAB常用算法應用設計（第1~5章）

本篇介紹瞭MATLAB常用算法，包括MATLAB入門與提高、MATLAB高級應用、時間序列數據處理、量化投資趨嚮指標、量化投資反趨嚮指標等案例，通過該類較為常用的算法引入，讀者可以應用這些案例解決一些常見問題，如函數優化預測、擬閤迴歸、分類、股票投資趨嚮指標、量化投資反趨嚮指標等，經過這些內容的學習，既適應瞭不同的讀者，也為第2篇的引入打下瞭堅實的算法基礎。

第2篇 MATLAB機器學習算法應用設計（第6~15章）

本篇涉及麵較廣，列舉瞭BP神經網絡工具箱上證指數預測、BP神經網絡多指標預測、RBF神經網絡多指標預測、Hopfield神經網絡多指標預測、馬爾可夫（Markov）鏈上證指數預測、灰色理論下的上證指數預測、指數平滑下的上證指數預測、支持嚮量機SVM下的漲跌預測、貝葉斯（Bayes）網絡多指標預測、Pareto多目標優化分析等，通過案例分析，結閤算法理論和程序代碼，真正地適閤廣大師生的需要。MATALB高級算法應用，嚮更加廣泛、更加具體、更多應用發展，讓讀者真正掌握算法核心，開發和設計齣自己的可移植性代碼。

本書讀者對象

l MATLAB 量化投資開發人員；

l MATLAB金融算法愛好者；

l 剛入職的初中級程序員；

l 大、中專院校師生；

l 相關培訓學校的學員；

l MATLAB愛好者；

l MATALB相關從業人員。

筆者結閤自己在工作和學習期間掌握的各類算法，以及齣於對股票投資和MATLAB的愛好，通過參閱大量的相關資料，精心準備，編寫瞭本書。本書在寫作過程中參考瞭一些筆者平時積纍的資料，部分資料來自於前輩們的著作，在此嚮這些前輩們錶示深深的敬意和感謝！由於無法聯係到原作者，所以寫作時也無法一一徵求意見。如果有不當之處，請聯係筆者或者本書編輯。

讀者在閱讀本書的過程中若有疑問，可以在MATLAB中文論壇的本書交流版塊提問，也可以發郵件到hzbook2017@163.com，我們會及時答復。

在綫交流，有問有答

國內非常知名的MATLAB&Simulink;技術交流平颱——MATLAB中文論壇（www.ilovematlab.cn）聯閤本書作者和編輯，一起為您提供與本書相關的問題解答和MATLAB技術支持服務，讓您獲得極佳的閱讀體驗。請隨時登錄MATLAB中文論壇，提齣您在閱讀本書時産生的疑問，作者和相關編輯將定期為您解答。您對本書的任何建議，也可以在論壇上發帖，以便於我們後續改進。您的建議將是我們創造精品的最大動力和源泉。

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《精益量化：機器學習驅動的智能投資策略》 書籍簡介 在當今瞬息萬變的金融市場中，傳統的投資分析方法正麵臨前所未有的挑戰。信息爆炸、市場波動加劇、以及層齣不窮的交易工具，使得個體投資者和機構分析師都亟需一套更高效、更精準的決策工具。本書《精益量化：機器學習驅動的智能投資策略》應運而生，它將目光聚焦於利用前沿的機器學習技術，為讀者提供一套係統化、實操性強的智能投資分析框架。我們不直接探討具體的股票量化模型，而是從更宏觀、更基礎的層麵，為理解和構建有效的量化策略奠定堅實的基礎。 本書旨在為讀者勾勒齣一條從數據驅動到策略落地的完整路徑。我們將深入探討量化投資的核心理念，闡述數據在量化分析中的關鍵作用，並詳細介紹如何運用機器學習技術來發掘市場中的潛在規律和交易信號。本書的核心價值在於，它並非簡單羅列模型或代碼，而是緻力於幫助讀者建立起對量化投資的深刻理解，掌握構建個性化、適應性強的智能投資係統的能力。 第一部分：量化投資的基石——數據與特徵工程 在開始任何量化分析之前，理解和處理數據是至關重要的第一步。本部分將帶領讀者深入瞭解量化投資中數據的種類、來源以及質量評估。我們將討論股票市場的曆史價格數據（開盤價、最高價、最低價、收盤價、成交量）、財務報錶數據（營收、利潤、現金流、市盈率等）、宏觀經濟數據（GDP、通脹率、利率、失業率等）以及新聞情緒數據等。 更重要的是，我們將詳細闡述特徵工程（Feature Engineering）在量化分析中的核心地位。數據本身往往不能直接被模型理解，我們需要通過一係列的轉換和創造，從中提取齣對模型預測有價值的信息。本部分將涵蓋： 技術指標的構建與解讀： 讀者將學習如何計算和應用經典的交易指標，如移動平均綫（MA）、相對強弱指數（RSI）、MACD、布林帶等，並理解它們背後的交易邏輯。我們將探討如何基於這些指標構建新的特徵，例如不同周期移動平均綫的交叉、RSI的超買超賣區域等。 基本麵數據的轉換： 如何將靜態的財務報錶數據轉化為動態的、可用於預測的特徵？我們將探討比率分析（如市盈率、市淨率、股息率、杠杆率等）的應用，以及如何利用曆史財務數據的變化趨勢來構建預測性特徵。 時間序列數據的處理： 股票市場數據本質上是時間序列數據，其內在的時間依賴性需要特彆處理。本部分將介紹滯後（Lagging）、差分（Differencing）、窗口函數（Window Functions）等技術，以捕捉市場數據的短期和長期動態。 多源數據的融閤： 現實世界中的市場信息是多樣的。我們將討論如何將不同來源的數據（如文本新聞、社交媒體情緒）轉化為數值特徵，並通過特徵選擇和降維技術，有效地融閤這些信息，避免信息冗餘和模型過擬閤。 特徵選擇與降維： 並非所有特徵都對模型有益。本部分將介紹多種特徵選擇方法，如過濾法（Filter Methods）、包裹法（Wrapper Methods）和嵌入法（Embedded Methods），以及主成分分析（PCA）、綫性判彆分析（LDA）等降維技術，幫助讀者篩選齣最相關的特徵，提高模型效率和泛化能力。 第二部分：機器學習模型在量化投資中的應用 本部分將是本書的核心，我們將深入探討各種機器學習模型如何在量化投資中發揮作用。本書將避免過度技術化的數學推導，而是側重於模型的原理、適用場景、優缺點以及在投資分析中的具體應用。 監督學習模型： 迴歸模型： 用於預測股票價格、收益率等連續變量。我們將重點介紹綫性迴歸（Linear Regression）、嶺迴歸（Ridge Regression）、Lasso迴歸（Lasso Regression）以及更復雜的梯度提升樹（Gradient Boosting Trees，如XGBoost, LightGBM）和神經網絡（Neural Networks）在價格預測中的應用。 分類模型： 用於預測股票價格的漲跌方嚮（二分類）或不同等級的收益區間（多分類）。我們將詳細介紹邏輯迴歸（Logistic Regression）、支持嚮量機（SVM）、決策樹（Decision Trees）、隨機森林（Random Forests）以及樸素貝葉斯（Naive Bayes）等模型，並探討它們在交易信號生成中的應用。 無監督學習模型： 聚類分析（Clustering）： 用於識彆具有相似特徵的股票群體，為投資組閤構建提供依據。我們將介紹K-Means、DBSCAN等算法，並討論如何利用聚類結果進行行業分析或市場情緒的劃分。 降維技術（Dimensionality Reduction）： 除瞭在特徵工程中的應用，降維本身也是一種無監督學習技術，可以幫助我們更好地理解高維數據的內在結構。 深度學習模型： 循環神經網絡（RNNs）與長短期記憶網絡（LSTMs）： 針對股票市場的時間序列特性，RNNs和LSTMs在捕捉長期依賴關係方麵錶現齣色，我們將探討它們在價格預測、趨勢識彆中的潛力。 捲積神經網絡（CNNs）： 盡管CNNs常用於圖像識彆，但其在提取局部模式方麵的能力，也可能適用於分析股票K綫圖等圖形化數據。 注意力機製（Attention Mechanisms）： 作為現代深度學習模型的重要組成部分，注意力機製可以幫助模型聚焦於數據中最相關的部分，在處理復雜時間序列數據時尤為有效。 模型評估與選擇： 量化評估指標： 除瞭通用的機器學習評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、均方誤差MSE、R²等），我們將重點介紹在量化金融領域常用的評估指標，如夏普比率（Sharpe Ratio）、索提諾比率（Sortino Ratio）、最大迴撤（Maximum Drawdown）、年化收益率（Annualized Return）等，並解釋它們如何反映策略的風險收益特徵。 交叉驗證與迴測： 如何科學地評估模型的有效性，避免過度擬閤？我們將深入講解各種交叉驗證技術（如K-fold Cross-Validation、Time Series Cross-Validation）以及嚴謹的股票迴測（Backtesting）流程，強調在迴測中需要注意的關鍵細節，例如避免前視偏差（Look-ahead Bias）。 第三部分：量化策略的設計與實現 在掌握瞭數據處理和模型構建的基礎後，本部分將帶領讀者將這些知識轉化為實際可用的量化交易策略。 策略類型： 趨勢跟蹤策略（Trend Following）： 基於價格趨勢進行交易。 均值迴歸策略（Mean Reversion）： 押注價格會迴歸到其曆史平均水平。 統計套利策略（Statistical Arbitrage）： 利用資産之間的價格關係進行無風險或低風險套利。 事件驅動策略（Event-Driven）： 基於特定公司事件（如財報發布、並購）進行交易。 風險管理： 任何量化策略都必須包含強大的風險管理機製。我們將討論： 頭寸規模管理（Position Sizing）： 如何確定每次交易的投資額度，以控製風險。 止損與止盈（Stop-Loss and Take-Profit）： 設置預設的退齣點，限製潛在虧損並鎖定利潤。 投資組閤優化（Portfolio Optimization）： 利用現代投資組閤理論（MPT）或更先進的算法，構建分散化、風險可控的投資組閤。 迴測平颱的搭建與優化： 讀者將瞭解如何構建自己的迴測環境，以及如何通過不斷迭代和優化策略來提升其錶現。我們將強調迴測結果的魯棒性驗證，例如在不同市場環境下進行測試。 實盤交易的注意事項： 從迴測到實盤，市場環境會發生變化。本部分將討論實盤交易中需要考慮的因素，如交易成本、滑點（Slippage）、係統穩定性以及情緒管理。 第四部分：進階議題與未來展望 為瞭幫助讀者在量化投資的道路上走得更遠，本部分將觸及一些更高級的議題，並展望未來的發展趨勢。 強化學習（Reinforcement Learning）在交易中的應用： 探討強化學習代理如何通過與市場環境互動來學習最優交易策略。 自然語言處理（NLP）與量化投資的結閤： 如何利用NLP技術分析新聞、社交媒體等非結構化數據，提取市場情緒信號。 另類數據（Alternative Data）的價值： 探討衛星圖像、信用卡交易數據等新興數據源在量化分析中的應用前景。 算法交易（Algorithmic Trading）的實現： 簡要介紹如何將量化策略轉化為自動執行的交易算法。 人工智能倫理與閤規： 在利用AI進行量化分析時，需要注意的倫理問題和監管要求。 《精益量化：機器學習驅動的智能投資策略》並非一本速成的“發財秘籍”，而是一本關於如何理解、構建和優化量化投資係統的“方法論”。本書緻力於賦予讀者獨立思考和創造的能力，幫助他們在量化投資領域建立起一套可持續的、適應市場變化的智能決策體係。通過本書的學習，您將能夠： 深刻理解量化投資的原理和核心要素。 掌握數據處理和特徵工程的關鍵技術。 靈活運用多種機器學習模型來分析金融市場。 設計和評估有效的量化交易策略。 建立起科學的風險管理框架。 為應對未來金融市場的挑戰做好準備。 無論您是希望提升個人投資能力的散戶投資者，還是在金融機構工作的分析師、交易員，亦或是對人工智能在金融領域應用充滿興趣的學生，本書都將是您不可或缺的參考讀物。我們相信，通過精益求精的學習和實踐，您將能夠駕馭機器學習的力量，在投資之路上行穩緻遠。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀質量相當不錯，紙張觸感很好，印刷清晰，長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。我之前接觸過一些關於金融量化分析的書籍，但往往要麼過於理論化，要麼操作性不強，很難找到一本既能提供紮實理論基礎，又能指導實際操作的書。這本書在這方麵做得非常齣色。它將機器學習的核心思想巧妙地融入到股票量化分析的各個環節，從數據預處理到模型構建，再到迴測和風險管理，都給齣瞭具體的實現思路和代碼示例。我特彆喜歡書中對於不同機器學習算法的比較分析，它不僅僅介紹瞭算法的原理，更重要的是闡述瞭它們在股票預測中的優劣勢，這對於我選擇閤適的模型非常有幫助。而且，書中的案例都選取自真實的股票市場數據，這使得分析結果更具說服力，也讓我對量化投資的實戰性有瞭更深的認識。我迫不及待地想跟著書中的步驟，自己動手實現一些分析，相信這將會是一次非常有意義的學習過程。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我最直觀的感受就是它的厚重感，這預示著裏麵蘊含著豐富的知識。書中的內容安排非常閤理，從基礎的金融概念和數據處理，逐步深入到各種復雜的機器學習模型在股票分析中的應用。作者並沒有迴避技術細節，而是用一種比較通俗易懂的方式進行瞭講解，即使對於我這樣並非計算機專業背景的讀者來說，也能夠理解。我尤其欣賞書中對於數據可視化部分的強調，清晰的圖錶能夠幫助我更直觀地理解數據特徵和模型錶現，這對於發現潛在的投資機會至關重要。而且，書中對於模型評估和風險控製的講解也相當到位，這讓我意識到，量化分析不僅僅是找到一個好的模型，更重要的是如何穩健地管理風險。我感覺這本書為我打開瞭一扇新的大門，讓我看到瞭如何利用先進的技術手段來提升投資決策的科學性和有效性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常吸引人，深邃的藍色背景搭配著簡潔明亮的標題字體，給人一種專業、嚴謹又不失活力的感覺。我原本隻是想找一本能夠幫助我理解股票量化分析基礎的書籍，沒想到這本書在理論深度和實踐操作之間找到瞭一個絕佳的平衡點。它不僅僅是簡單地羅列各種金融算法，而是通過一係列精選的案例，生動地展示瞭這些算法在實際股票分析中的應用。我尤其欣賞作者在解釋復雜概念時的清晰度，很多我之前覺得難以理解的數學模型，在作者的筆下變得易於消化。書中引入的機器學習技術更是讓我眼前一亮，它為量化分析注入瞭新的活力，使得傳統的模型分析得以升級。我感覺這本書就像一位經驗豐富的導師，一步一步地引領我探索量化投資的奧秘，讓我從一個門外漢逐漸成長為一個能夠理解並嘗試構建自己量化策略的學習者。雖然我還沒有深入到每一個算法的細節，但光是初步翻閱，就已經感受到瞭這本書的價值和誠意。它提供瞭一個堅實的起點，也為我未來的深入學習指明瞭方嚮。

評分☆☆☆☆☆

這本書的選題非常契閤當前金融市場的發展趨勢，將MATLAB這個強大的工程計算軟件與前沿的機器學習技術相結閤，應用於股票量化分析，這是一個非常具有前瞻性的角度。我在閱讀過程中，能夠感受到作者在內容編排上的用心，力求讓讀者在掌握理論知識的同時，也能獲得實操能力。書中對於不同機器學習算法的適用場景和優缺點分析，讓我對如何選擇閤適的工具來解決特定的金融問題有瞭更清晰的認識。而且，書中對於模型過擬閤、欠擬閤等常見問題的討論，也體現瞭作者的嚴謹態度，並給齣瞭相應的解決方案。我非常看重這本書的實戰性，它不僅僅是停留在概念層麵，而是提供瞭可供參考的代碼和案例，這對於我來說，是學習量化分析過程中最寶貴的財富。我期待通過這本書的學習，能夠提升自己在股票量化分析領域的專業能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的第一印象就是內容非常有條理，邏輯性很強。從開篇的引言開始，就清晰地勾勒齣瞭本書的學習脈絡。作者在講解過程中，非常注重理論與實踐的結閤，每介紹一個重要的概念或算法，都會緊跟著給齣相應的MATLAB代碼實現，並且對代碼進行瞭詳細的注釋，這對於我這樣喜歡動手實踐的學習者來說，無疑是巨大的福音。我嘗試著跟著書中的代碼進行操作，發現大部分都能順利運行，並且能夠得到預期的結果，這極大地增強瞭我學習的信心。書中對於一些經典量化策略的講解也讓我受益匪淺，例如趨勢跟蹤、均值迴歸等，這些策略在實際交易中有著廣泛的應用。這本書不僅讓我學會瞭如何使用MATLAB進行量化分析，更重要的是，它培養瞭我用數據驅動的思維方式來理解和參與股票市場。

評分☆☆☆☆☆

先給個好評，我喜歡的

評分☆☆☆☆☆

學習python實踐方法之一

評分☆☆☆☆☆

學習中，看完後，再來接著評論

評分☆☆☆☆☆

好評

評分☆☆☆☆☆

很好的書，書中解釋瞭很多常用算法，並提供完整的matlab程序，比較適閤量化matlab學習研究人員學習參考

評分☆☆☆☆☆

好東西！買瞭好多很好用

評分☆☆☆☆☆

後麵關於abupy模塊的地方安裝不瞭，也需要好好看看numpy和pandas

評分☆☆☆☆☆

還沒看，後麵要慢慢瞭解量化交易量

評分☆☆☆☆☆

算是互相抄來抄去的同類書裏很優秀的瞭，好好研究