机器学习在量化投资中的应用研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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汤凌冰 著

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• 时间序列分析
• 算法交易

店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121244940

商品编码：29729630771

包装：平装

出版时间：2014-11-01

基本信息

书名:机器学习在量化投资中的应用研究

：59.00元

售价：41.3元,便宜17.7元,折扣70

作者:汤凌冰

出版社：电子工业出版社

出版日期：2014-11-01

ISBN：9787121244940

字数：185000

页码：157

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

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《机器学习在量化投资中的应用研究》是国内少有的研究机器学习在量化投资中应用的专著。主要运用多层感知器神经网络、广义自回归神经网络、模糊神经网络与支持向量机对证券时间序列进行回归分析。特别是在支持向量机框架下构造了小波、流形小波与样条小波三种核函数，并在此基础上建立了股指收益与波动预测两类新的量化投资模型。本书可供计算机、信息管理与金融类专业高年级本科生与研究生使用，也可供从事机器学习技术与应用研究的科研人员、金融市场数据分析人员以及机器学习软件开发人员参考。

内容提要

《机器学习在量化投资中的应用研究》是国内少有的研究机器学习在量化投资中应用的专著。主要运用多层感知器神经网络、广义自回归神经网络、模糊神经网络与支持向量机对证券时间序列进行回归分析。特别是在支持向量机框架下构造了小波、流形小波与样条小波三种核函数，并在此基础上建立了股指收益与波动预测两类新的量化投资模型。与经典高斯核相比，具备多分辨分析特性的新模型能较好地捕捉曲线性状，各预测指标在模拟数据与真实数据上均占优，表明其具有良好的适用性与有效性。

目录

作者介绍

文摘

序言

智能时代的资本猎手：洞悉量化交易的奥秘与前沿 在信息爆炸与技术革新的浪潮中，金融市场正经历一场深刻的变革。曾经依赖直觉、经验和繁复计算的传统投资模式，正逐渐被一种更迭迭代、逻辑严谨的科学化方法所取代——量化投资。它以数据为基石，以算法为利器，试图揭示隐藏在市场波动背后的规律，捕捉转瞬即逝的投资机会。本书并非专注于某一特定领域，而是以宏观视角，深入浅出地剖析量化投资的理论精髓、实践路径及其在数字时代的无限可能，旨在为渴望理解并驾驭这一新兴力量的读者提供一份全面的导引。 第一章：量化投资的时代脉络与哲学基石 本章将追溯量化投资的起源与发展。从早期基于统计学的简单模型，到如今借助深度学习、大数据分析的复杂系统，我们将梳理这条技术演进的清晰脉络。同时，我们将探讨量化投资背后的哲学思辨：市场是否是有效的？是否存在可被挖掘的“阿尔法”？我们也将深入解析其核心理念——概率思维、风险控制以及基于模型决策的重要性。这部分内容旨在为读者建立对量化投资的整体认知框架，理解其存在的合理性及其在金融世界中的独特地位。 第二章：构建你的量化投资罗盘：策略的设计与实现 量化投资的灵魂在于策略。本章将详细阐述各类经典与前沿的量化交易策略。我们将从最基础的动量策略、均值回归策略出发，逐步深入到更为复杂的因子模型、统计套利、事件驱动以及基于机器学习的策略。每一类策略都将从其理论依据、构建逻辑、回测验证和实盘应用等多个维度进行深入剖析。例如，在因子模型部分，我们将讲解CAPM、Fama-French三因子模型，并探讨如何构建多因子模型，识别不同因子对资产收益的影响。在统计套利环节，我们会介绍协整、配对交易等方法，以及如何利用这些方法发现短期定价偏差。 本章的重点将放在策略实现的技术细节。我们将介绍常用的编程语言（如Python）及其在量化投资中的应用，如NumPy、Pandas、SciPy等数据处理库，Matplotlib、Seaborn等可视化库。我们还将探讨如何使用专业的量化回测框架（如Backtrader、Zipline）来模拟和评估策略的历史表现，强调回测的科学性与避免过拟合的重要性。此外，我们也会触及数据获取的途径与质量的重要性，以及如何进行数据清洗与预处理。 第三章：数据洪流中的智慧：大数据与量化分析 进入大数据时代，海量、多维度的数据为量化投资带来了前所未有的机遇。本章将聚焦大数据在量化投资中的应用。我们将讨论不同类型的数据源，包括但不限于： 结构化数据： 股票价格、交易量、财务报表、宏观经济指标等。 半结构化数据： 新闻报道、分析师报告、公司公告等。 非结构化数据： 社交媒体文本、论坛讨论、网络舆情等。 我们将深入探讨如何利用大数据技术，如分布式计算框架（Hadoop、Spark）和数据库（HDFS、Hive），来处理和分析这些海量数据。特别地，我们将重点介绍自然语言处理（NLP）技术在挖掘非结构化数据中的价值，例如情绪分析、主题提取、事件识别等，以及这些信息如何被转化为量化投资的信号。 第四章：智能决策的新纪元：机器学习与量化投资的深度融合 机器学习是当前量化投资领域最炙手可热的驱动力之一。本章将详尽阐述机器学习在量化投资中的应用，从基础模型到前沿技术。我们将覆盖： 监督学习： 回归模型（线性回归、岭回归、Lasso）、分类模型（逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、梯度提升树）在预测资产价格、识别交易信号、评估风险等方面的应用。 无监督学习： 聚类分析（K-Means）、降维技术（PCA）在发现市场模式、构建因子、减少数据维度方面的作用。 深度学习： 循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等在处理时间序列数据、识别复杂模式、进行高频交易决策等领域的突破性应用。 强化学习： 如何通过与市场环境的交互，让智能体自主学习最优的交易策略，实现动态的资产配置和风险管理。 本章将强调机器学习模型的可解释性问题，以及如何结合领域知识来提升模型性能和鲁棒性。我们将讨论特征工程的重要性，如何从原始数据中提取有意义的特征，以及模型评估与选择的科学方法。 第五章：风险的边界与管理的艺术：量化风险控制 投资的本质是风险与收益的权衡。本章将聚焦于量化风险控制，这是量化投资成功的关键环节。我们将深入探讨： 风险度量： 价值风险（VaR）、条件价值风险（CVaR）、波动率（Volatility）、Beta系数等指标的计算与解读。 风险模型： 因子风险模型、协方差矩阵估计等方法，以及如何识别和量化不同风险因子对投资组合的影响。 投资组合优化： 马科维茨的均值-方差模型、Black-Litterman模型等，以及如何在考虑风险约束的前提下，构建最优的投资组合。 风险对冲： 期货、期权等衍生品在风险对冲中的应用，以及如何设计对冲策略来降低组合的系统性风险。 黑天鹅事件与尾部风险： 如何识别、度量和应对极端市场事件。 本章强调风险管理并非一成不变，而是需要根据市场环境和投资策略的动态调整。 第六章：实盘的挑战与迭代：从模拟到现实 理论与实践之间存在鸿沟。本章将探讨量化投资从回测到实盘交易过程中面临的挑战与应对策略。我们将详细分析： 滑点与交易成本： 如何在策略设计和执行中考虑交易成本，以及如何通过优化交易执行来降低滑点。 市场微观结构： 订单簿、流动性等微观结构对交易策略的影响，以及高频交易策略的特点。 数据延迟与信号漂移： 如何处理实时数据的不确定性，以及策略信号随时间推移而失效的问题。 模型失效与再训练： 如何监测策略的有效性，何时以及如何对模型进行更新和重新训练。 情绪与行为因素： 即使是量化投资，也需要理解人类行为模式对市场的潜在影响，以及如何量化这些因素。 本章将强调持续学习、适应变化以及拥抱不确定性的重要性。 第七章：量化投资的未来图景：前沿探索与伦理考量 展望未来，量化投资正朝着更智能、更个性化、更普惠的方向发展。本章将探讨量化投资的最新前沿进展和潜在的未来趋势： 另类数据（Alternative Data）的深度挖掘： 地理空间数据、卫星图像、物联网数据等在投资决策中的新兴应用。 可解释人工智能（XAI）在金融领域的实践： 提升量化模型透明度和信任度。 算法交易的演进： 智能算法在市场做市、流动性提供等方面的作用。 去中心化金融（DeFi）与量化投资的结合： 区块链技术如何影响未来的投资模式。 量化投资的伦理与监管挑战： 算法歧视、市场操纵、数据隐私等问题。 我们也将讨论量化投资对金融市场结构、行业生态以及投资者行为的深远影响。 本书致力于为读者构建一个全面、深入、前瞻性的量化投资认知体系。通过对量化投资理论、策略、技术、风险管理以及未来趋势的系统性梳理，我们希望激发读者对这一领域的兴趣，并为其在智能时代的金融探索提供坚实的理论基础与实践指导。无论您是金融从业者、技术爱好者，还是对未来投资模式充满好奇的读者，本书都将是您理解和驾驭量化投资的宝贵伙伴。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对于量化投资这个概念的了解还停留在比较表层的阶段，但对机器学习的兴趣却是日益增长。这本书的出现，恰好能填补我在这方面的认知空白。我特别想知道，它会不会从最基础的概念讲起，解释机器学习的基本原理，然后逐步深入到如何将其应用于金融市场。我比较关注的是，在实际应用中，机器学习模型是如何与传统的量化分析方法相结合的？比如，它是否会介绍一些利用机器学习来改进因子模型的思路，或者如何利用深度学习来捕捉更复杂的市场信号？而且，量化投资往往离不开对风险的控制，我希望这本书能够详细讲解如何利用机器学习来识别和管理市场风险，例如如何构建风险模型，如何进行压力测试，以及如何利用机器学习来优化投资组合的风险暴露。如果书中能够提供一些实际操作的建议，比如在哪些交易平台和工具上可以实现这些技术，那将是极大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计很吸引人，封面上那抽象的图腾，让人不禁联想到数据流和复杂的模型。我一直觉得，金融市场本身就是一个极其庞大的、充满噪音的数据集，而机器学习恰恰是处理这类复杂数据的一把利器。我特别想知道，这本书在介绍机器学习算法的时候，会侧重于哪些与量化投资领域高度相关的技术？比如，它是否会深入探讨如何利用监督学习来预测股票价格的涨跌，或者利用无监督学习来发现市场中的隐藏模式和聚类？另外，在量化投资中，数据的质量和预处理至关重要，我希望这本书能够详细讲解如何从海量金融数据中提取有价值的特征，以及如何处理缺失值、异常值和非平稳性等问题。对于那些初入量化领域，对数据处理感到头疼的读者来说，这部分内容无疑是宝贵的财富。我还在期待它能够提供一些关于如何构建和回测交易策略的框架，以及如何利用机器学习来优化交易成本、减少滑点等实际操作层面的技巧，这样才能真正地将理论转化为收益。

评分☆☆☆☆☆

最近对金融科技领域的一些研究产生了浓厚的兴趣，尤其是机器学习在其中的作用。这本书的题目，瞬间吸引了我。《机器学习在量化投资中的应用研究》，听起来就很有深度，也很实用。我非常期待这本书能够深入探讨机器学习在量化投资领域的具体应用场景，例如，它是否会详细介绍如何利用机器学习来预测股票价格、商品价格或者汇率的变动趋势？我特别关注的是，在数据驱动的投资决策过程中，如何有效地选择和构建特征，以及如何处理非结构化数据，比如新闻文本、社交媒体情绪等，这些对我来说都是非常具有挑战性的问题。另外，在量化交易中，执行效率和风险控制同样至关重要，我希望这本书能够提供一些关于如何利用机器学习来优化交易执行、降低交易成本，以及如何建立有效的风险管理框架的思路。如果书中能够包含一些经典量化策略的案例分析，并且展示如何通过机器学习对其进行改进，那无疑会使这本书更具参考价值。

评分☆☆☆☆☆

最近读到一些关于AI在金融领域的文章，感觉这个方向潜力巨大。这本书的题目《机器学习在量化投资中的应用研究》让我眼前一亮。我一直对如何将复杂的算法应用到实际的金融市场中感到好奇。我希望这本书能够不仅仅是理论的堆砌，更重要的是能够提供一些切实可行的分析框架和方法论。比如，它是否会详细介绍如何利用机器学习来构建不同类型的量化策略，例如趋势跟随、均值回归、事件驱动等？而且，在量化投资中，模型的鲁棒性和泛化能力是关键，我特别想知道这本书会如何探讨如何解决模型的过拟合问题，以及如何通过交叉验证、正则化等技术来提高模型的稳定性。如果书中能够提供一些关于如何评估模型性能的指标，比如夏普比率、最大回撤、盈亏比等等，并且解释它们在实际投资中的意义，那对我来说将非常有价值。我期待这本书能够为我打开一扇新的大门，让我对如何利用机器学习提升投资决策的科学性和效率有更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

最近手痒，翻了好几本书，这本《机器学习在量化投资中的应用研究》着实引起了我的好奇。我虽然不是专业的量化交易员，但对金融市场和新兴技术都挺感兴趣的。这本书的标题听起来就蛮有分量的，感觉能学到不少东西。我比较关注的是，它会不会深入浅出地介绍机器学习的一些核心算法，比如那些在处理时间序列数据时特别有效的模型，像LSTM或者Transformer？而且，量化投资这块，它会怎么讲解风险管理和策略优化的问题？是不是会提供一些实际的案例分析，让我能更直观地理解理论如何落地？我特别希望这本书能解答我在实际操作中遇到的一些困惑，比如如何处理过拟合的问题，如何有效地进行特征工程，以及如何评估一个量化模型的真实表现。如果它能提供一些关于数据获取、清洗以及构建有效投资组合的实用建议，那简直是锦上添花了。总的来说，我期望这本书能在我构建自己的投资模型时，提供有力的理论支撑和可行的实践指导，让我对机器学习在金融领域的应用有一个更清晰、更深入的认识。