MATLAB金融算法分析实战 基于机器学习的股票量化分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴婷 余胜威 著

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• MATLAB
• 金融
• 量化交易
• 机器学习
• 股票分析
• 算法交易
• 金融工程
• 数据分析
• 投资策略
• 实战案例

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111573005

版次：1

商品编码：12228892

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸

页数：352

编辑推荐

MATLAB中文论坛鼎力支持，提供“在线交流，有问有答”网络互动答疑平台

详解MATLAB金融工具箱及金融算法分析与应用

涵盖43个量化投资指标、14种算法应用和23个算法案例

涵盖14种常用数据处理算法、8种股票预测机器学习算法

详解MATLAB金融数据挖掘中的趋向和发展趋势指标

从机器学习算法出发，用MATLAB对金融大数据进行仿真分析

内容简介

本书全面系统地讲解了MATLAB金融算法分析与应用，以及金融数据挖掘中的趋向和发展趋势指标，并结合具体的机器学习算法分析，让读者深入学习和掌握MATLAB金融数据机器学习算法。本书注重实战，通过大量的案例，帮助读者更好地理解书中的内容。

本书分为2篇，共15章。主要内容有：MATLAB入门与提高、MATLAB高级应用、时间序列数据处理、量化投资趋向指标、量化投资反趋向指标、BP神经网络工具箱上证指数预测、 BP神经网络工具箱多指标预测、RBF神经网络多指标预测、Hopfield神经网络多指标预测、马尔可夫（Markov）链上证指数预测、灰色理论下的上证指数预测、指数平滑下的上证指数预测、支持向量机SVM下的涨跌预测、贝叶斯（Bayes）网络多指标预测、Pareto多目标优化分析。

本书适合所有想全面学习MATLAB 金融分析算法的人员阅读，也适合各种量化投资开发人员阅读。另外，本书对于各高校师生解决问题、进行课堂教学等，也是一本不可或缺的参考书。同时本书也适合MATLAB爱好者学习使用。

一分钟了解本书精华内容

MATLAB入门与提高

MATLAB高级应用

时间序列数据处理

量化投资趋向指标

量化投资反趋向指标

BP神经网络工具箱上证指数预测

BP神经网络工具箱多指标预测

RBF神经网络多指标预测

Hopfield神经网络多指标预测

马尔可夫（Markov）链上证指数预测

灰色理论下的上证指数预测

指数平滑下的上证指数预测

支持向量机SVM下的涨跌预测

贝叶斯（Bayes）网络多指标预测

Pareto多目标优化分析

作者简介

吴婷 长期从事金融大数据研究，擅长杜邦分析和数据预测算法。精通MATLAB和STATA等科学计算软件。目前主要研究方向为公司金融管理、风险管理及股票预测算法挖掘等。

余胜威 图像算法工程师。毕业于西南交通大学，获硕士学位。有6年以上的MATLAB应用经验，精通MATLAB算法开发。曾多次获得全国和省级数学建模竞赛大奖，发表论文多篇，独立编写MATLAB应用技术图书多部。目前主要从事图像处理、人工智能、模式识别和音效增强等算法研究工作。

目录

第1篇 MATLAB常用算法应用设计

第1章 MATLAB入门与提高 2

1.1 矩阵运算 4

1.2 放大局部视图 6

1.3 Monte Carlo方法 7

1.4 金融工具箱绘图函数的使用 9

第2章 MATLAB高级应用 32

2.1 正余弦函数计算 32

2.2 pcode加密 32

2.3 基本GUI设计 33

2.4 GUI的优化布局 41

2.5 日期格式函数 43

2.6 日期转化函数 45

2.7 创建一个金融时间数据序列 47

2.8 股票技术分析图函数使用 49

第3章 时间序列数据处理 55

3.1 平均绝对离差 55

3.2 序列最大值 57

3.3 序列最小值 60

3.4 简单移动平均值 62

3.5 动态移动平均值 65

3.6 指数平滑移动平均值 67

3.7 指数移动平均值 69

第4章 量化投资趋向指标 73

4.1 升降线指标 73

4.2 动力指标 76

4.3 变动速率线指标 77

4.4 瀑布线指标 79

4.5 上升动向指标 81

4.6 下降动向指标 83

4.7 动向平均数指标 85

4.8 多空指数指标 88

4.9 佳庆指标 90

4.10 市场趋势指标 92

4.11 方向标准离差指数指标 94

4.12 平均线差 97

4.13 趋向指标 98

4.14 简易波动指标 102

4.15 鬼道线指标 104

4.16 绝路航标指标 106

4.17 加速线指标 109

4.18 平滑异同平均指标 111

4.19 快速异同平均指标 113

4.20 强弱值指标 115

4.21 三重指数平滑平均线指标 117

4.22 终极指标 119

4.23 变异平均线指标 122

第5章 量化投资反趋向指标 124

5.1 幅度涨速指标 124

5.2 动态买卖人气指标 126

5.3 布林极限指标 128

5.4 乖离率指标 131

5.5 异同离差乖离率指标 133

5.6 顺势指标 135

5.7 市场能量指标 137

5.8 多空线指标 139

5.9 区间震荡线指标 141

5.10 分水岭指标 142

5.11 随机指标 144

5.12 威廉指标 148

5.13 L威廉指标 150

5.14 变动速率指标 152

5.15 相对强弱指标 153

5.16 慢速随机指标 156

5.17 摆动指标 159

5.18 动向速度比率指标 162

5.19 引力线指标 164

5.20 布林极限宽度指标 166

第2篇 MATLAB机器学习算法应用设计

第6章 BP神经网络工具箱上证指数预测 170

6.1 BP神经网络模型及其基本原理 170

6.2 MATLAB BP神经网络工具箱 171

6.3 BP神经网络执行流程 173

6.4 基于BP网络的上证指数预测 174

6.5 改进分析 178

第7章 BP神经网络工具箱多指标预测 186

7.1 BP神经网络 186

7.2 多指标选取 187

7.3 基于趋势指标的BP网络预测 195

7.4 基于反趋势指标的BP网络预测 204

7.5 基于趋势和反趋势指标的BP网络预测 211

第8章 RBF神经网络多指标预测 216

8.1 RBF神经网络 216

8.2 RBF网络结构 216

8.3 多指标选取 219

8.4 基于趋势指标的RBF网络预测 220

8.5 基于反趋势指标的RBF网络预测 224

8.6 基于趋势和反趋势指标的RBF网络预测 228

第9章 Hopfield神经网络多指标预测 232

9.1 Hopfield神经网络 232

9.2 多指标选取 234

9.3 基于趋势指标的Hopfield网络预测 234

9.4 基于反趋势指标的Hopfield网络预测 237

9.5 基于趋势和反趋势指标的Hopfield网络预测 239

第10章 马尔可夫（Markov）链上证指数预测 242

10.1 马尔可夫链模型 242

10.2 马尔可夫链模型流程 242

10.3 马尔可夫链预测 243

10.4 隐马尔可夫模型函数表 253

第11章 灰色理论下的上证指数预测 254

11.1 灰色理论分析 254

11.2 灰色关联分析流程 254

11.3 多指标灰色关联度计算 255

11.4 灰色预测模型流程 259

11.5 ACCER幅度涨速指标灰色预测 260

第12章 指数平滑下的上证指数预测 263

12.1 指数平滑分析 263

12.2 指数平滑仿真 265

第13章 支持向量机SVM下的涨跌预测 274

第14章 贝叶斯（Bayes）网络多指标预测 305

第15章 Pareto多目标优化分析 325

参考文献 353

前言/序言

2015年6月15日，上证指数达到近7年新高，吸引了大批的投资者将更多的资金投入股市，由此使得股票优化预测成为广大投资者关注的焦点。投资者较多地查看炒股软件提供的QACD曲线、KDJ曲线、交易量柱状（bar）图等指标，而这些指标的指示作用早已褪去了往日的光鲜，本书正是基于此背景而编写。本书以MATLAB 2015b为工具，采用机器学习算法研究股票趋势，可以给投资者和研究投资的人员提供强有力的量化投资支撑。

算法是大数据分析的灵魂，好的算法能够简化问题的求解，并且能够从大数据的海洋里找到最有价值的信息，以提高用户的工作效率。本书使用的算法区别于常用的群智能算法。群智能算法较多地应用于优化求解问题方面，学术味浓。而本书则是通过大数据，采用机器学习算法对数据内在规律进行学习，用户根本无须知道机器学习算法的黑匣子，就能得到90%的有用信息，从而给投资者提供最有价值的信息。因此金融大数据算法具有较大的实际应用价值。

市场上的金融量化投资分析方法，很少分析与应用BP神经网络、RBF神经网络、Hopfield神经网络、马尔可夫（Markov）链、灰色理论、指数平滑、支持向量机SVM、贝叶斯（Bayes）网络等方法。本书正是基于这样一个出发点，从机器学习算法出发，采用MATLAB仿真软件，对金融大数据进行仿真分析，并且给出了全部的可执行代码，极大地丰富了MATLAB算法应用，并且可以让读者了解不同的算法原理及求解流程，从而真正掌握MATLAB金融算法分析。

本书所有案例均采用MATLAB进行设计，针对不同的工程背景，采用了不同的算法对涉及案例进行求解，让读者真正理解算法实质，从而将这些算法思想更好地应用于实际的金融分析与投资中。本书以机器学习算法应用为主，做到了理论和算法相结合，详解设计思路和设计步骤，向读者展示了如何运用MATLAB进行算法开发和设计。

值得说明的是，很多读者可能并不关注算法本身的原理，只需要采用该算法解决自己的课题即可，那么本书也是很好的选择。本书将核心算法代码全部写成了可调用的子函数脚本文件，读者只需要查看主程序代码，进行数据更改和参数设置等即可运行、求解。本书有着最精华、最通俗易懂的算法剖析过程，希望广大读者能够学有所成。

本书特色1．内容讲解不枯燥

本书结合相关理论实际，抽出和算法相关的理论作为支撑，通过求解流程及算法迭代过程，让读者容易理解并且掌握。

2．全书覆盖面广

本书涵盖了MATLAB基础知识、高级应用、时间序列数据处理、量化投资趋向指标、量化投资反趋向指标、BP神经网络、RBF神经网络、Hopfield神经网络、马尔可夫（Markov）链、灰色理论、指数平滑、支持向量机SVM、贝叶斯（Bayes）网络、Pareto多目标优化分析等内容。针对分类预测和优化等问题，本书采用了不同的算法进行设计，初学者通过阅读本书，可以开发出适用于解决自己问题的程序。

3．循序渐进，由浅入深

本书从算法原理与求解流程出发，辅以程序验证，通过算法代码，可以反过来去理解算法原理中所涉及的公式，做到逐步地引导读者去认识和掌握算法的思想。

4．真实案例，随学随用

本书是一本注重实践的书，书中有大量篇幅用在了MATLAB算法解决实际问题的案例中。读者只需要稍加修改这些案列，即可用于自己的项目或课题上，从而实现问题的求解。

5．语言通俗易懂

本书选择了历年的上证指数数据进行分析，并且对于趋势量化投资指标和反趋势量化投资指标均给出了最底层的可执行代码。另外，本书还绘制了每个指标随上证指数的变化图，以加深读者的理解。

6．图示丰富，容易理解

本书所有案例中的配图相当丰富，通过前后的对比图，读者能很快地掌握知识点。

本书内容及体系结构第1篇 MATLAB常用算法应用设计（第1~5章）

本篇介绍了MATLAB常用算法，包括MATLAB入门与提高、MATLAB高级应用、时间序列数据处理、量化投资趋向指标、量化投资反趋向指标等案例，通过该类较为常用的算法引入，读者可以应用这些案例解决一些常见问题，如函数优化预测、拟合回归、分类、股票投资趋向指标、量化投资反趋向指标等，经过这些内容的学习，既适应了不同的读者，也为第2篇的引入打下了坚实的算法基础。

第2篇 MATLAB机器学习算法应用设计（第6~15章）

本篇涉及面较广，列举了BP神经网络工具箱上证指数预测、BP神经网络多指标预测、RBF神经网络多指标预测、Hopfield神经网络多指标预测、马尔可夫（Markov）链上证指数预测、灰色理论下的上证指数预测、指数平滑下的上证指数预测、支持向量机SVM下的涨跌预测、贝叶斯（Bayes）网络多指标预测、Pareto多目标优化分析等，通过案例分析，结合算法理论和程序代码，真正地适合广大师生的需要。MATALB高级算法应用，向更加广泛、更加具体、更多应用发展，让读者真正掌握算法核心，开发和设计出自己的可移植性代码。

本书读者对象

l MATLAB 量化投资开发人员；

l MATLAB金融算法爱好者；

l 刚入职的初中级程序员；

l 大、中专院校师生；

l 相关培训学校的学员；

l MATLAB爱好者；

l MATALB相关从业人员。

笔者结合自己在工作和学习期间掌握的各类算法，以及出于对股票投资和MATLAB的爱好，通过参阅大量的相关资料，精心准备，编写了本书。本书在写作过程中参考了一些笔者平时积累的资料，部分资料来自于前辈们的著作，在此向这些前辈们表示深深的敬意和感谢！由于无法联系到原作者，所以写作时也无法一一征求意见。如果有不当之处，请联系笔者或者本书编辑。

读者在阅读本书的过程中若有疑问，可以在MATLAB中文论坛的本书交流版块提问，也可以发邮件到hzbook2017@163.com，我们会及时答复。

在线交流，有问有答

国内非常知名的MATLAB&Simulink;技术交流平台——MATLAB中文论坛（www.ilovematlab.cn）联合本书作者和编辑，一起为您提供与本书相关的问题解答和MATLAB技术支持服务，让您获得极佳的阅读体验。请随时登录MATLAB中文论坛，提出您在阅读本书时产生的疑问，作者和相关编辑将定期为您解答。您对本书的任何建议，也可以在论坛上发帖，以便于我们后续改进。您的建议将是我们创造精品的最大动力和源泉。

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《精益量化：机器学习驱动的智能投资策略》 书籍简介 在当今瞬息万变的金融市场中，传统的投资分析方法正面临前所未有的挑战。信息爆炸、市场波动加剧、以及层出不穷的交易工具，使得个体投资者和机构分析师都亟需一套更高效、更精准的决策工具。本书《精益量化：机器学习驱动的智能投资策略》应运而生，它将目光聚焦于利用前沿的机器学习技术，为读者提供一套系统化、实操性强的智能投资分析框架。我们不直接探讨具体的股票量化模型，而是从更宏观、更基础的层面，为理解和构建有效的量化策略奠定坚实的基础。 本书旨在为读者勾勒出一条从数据驱动到策略落地的完整路径。我们将深入探讨量化投资的核心理念，阐述数据在量化分析中的关键作用，并详细介绍如何运用机器学习技术来发掘市场中的潜在规律和交易信号。本书的核心价值在于，它并非简单罗列模型或代码，而是致力于帮助读者建立起对量化投资的深刻理解，掌握构建个性化、适应性强的智能投资系统的能力。 第一部分：量化投资的基石——数据与特征工程 在开始任何量化分析之前，理解和处理数据是至关重要的第一步。本部分将带领读者深入了解量化投资中数据的种类、来源以及质量评估。我们将讨论股票市场的历史价格数据（开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量）、财务报表数据（营收、利润、现金流、市盈率等）、宏观经济数据（GDP、通胀率、利率、失业率等）以及新闻情绪数据等。 更重要的是，我们将详细阐述特征工程（Feature Engineering）在量化分析中的核心地位。数据本身往往不能直接被模型理解，我们需要通过一系列的转换和创造，从中提取出对模型预测有价值的信息。本部分将涵盖： 技术指标的构建与解读： 读者将学习如何计算和应用经典的交易指标，如移动平均线（MA）、相对强弱指数（RSI）、MACD、布林带等，并理解它们背后的交易逻辑。我们将探讨如何基于这些指标构建新的特征，例如不同周期移动平均线的交叉、RSI的超买超卖区域等。 基本面数据的转换： 如何将静态的财务报表数据转化为动态的、可用于预测的特征？我们将探讨比率分析（如市盈率、市净率、股息率、杠杆率等）的应用，以及如何利用历史财务数据的变化趋势来构建预测性特征。 时间序列数据的处理： 股票市场数据本质上是时间序列数据，其内在的时间依赖性需要特别处理。本部分将介绍滞后（Lagging）、差分（Differencing）、窗口函数（Window Functions）等技术，以捕捉市场数据的短期和长期动态。 多源数据的融合： 现实世界中的市场信息是多样的。我们将讨论如何将不同来源的数据（如文本新闻、社交媒体情绪）转化为数值特征，并通过特征选择和降维技术，有效地融合这些信息，避免信息冗余和模型过拟合。 特征选择与降维： 并非所有特征都对模型有益。本部分将介绍多种特征选择方法，如过滤法（Filter Methods）、包裹法（Wrapper Methods）和嵌入法（Embedded Methods），以及主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等降维技术，帮助读者筛选出最相关的特征，提高模型效率和泛化能力。 第二部分：机器学习模型在量化投资中的应用 本部分将是本书的核心，我们将深入探讨各种机器学习模型如何在量化投资中发挥作用。本书将避免过度技术化的数学推导，而是侧重于模型的原理、适用场景、优缺点以及在投资分析中的具体应用。 监督学习模型： 回归模型： 用于预测股票价格、收益率等连续变量。我们将重点介绍线性回归（Linear Regression）、岭回归（Ridge Regression）、Lasso回归（Lasso Regression）以及更复杂的梯度提升树（Gradient Boosting Trees，如XGBoost, LightGBM）和神经网络（Neural Networks）在价格预测中的应用。 分类模型： 用于预测股票价格的涨跌方向（二分类）或不同等级的收益区间（多分类）。我们将详细介绍逻辑回归（Logistic Regression）、支持向量机（SVM）、决策树（Decision Trees）、随机森林（Random Forests）以及朴素贝叶斯（Naive Bayes）等模型，并探讨它们在交易信号生成中的应用。 无监督学习模型： 聚类分析（Clustering）： 用于识别具有相似特征的股票群体，为投资组合构建提供依据。我们将介绍K-Means、DBSCAN等算法，并讨论如何利用聚类结果进行行业分析或市场情绪的划分。 降维技术（Dimensionality Reduction）： 除了在特征工程中的应用，降维本身也是一种无监督学习技术，可以帮助我们更好地理解高维数据的内在结构。 深度学习模型： 循环神经网络（RNNs）与长短期记忆网络（LSTMs）： 针对股票市场的时间序列特性，RNNs和LSTMs在捕捉长期依赖关系方面表现出色，我们将探讨它们在价格预测、趋势识别中的潜力。 卷积神经网络（CNNs）： 尽管CNNs常用于图像识别，但其在提取局部模式方面的能力，也可能适用于分析股票K线图等图形化数据。 注意力机制（Attention Mechanisms）： 作为现代深度学习模型的重要组成部分，注意力机制可以帮助模型聚焦于数据中最相关的部分，在处理复杂时间序列数据时尤为有效。 模型评估与选择： 量化评估指标： 除了通用的机器学习评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差MSE、R²等），我们将重点介绍在量化金融领域常用的评估指标，如夏普比率（Sharpe Ratio）、索提诺比率（Sortino Ratio）、最大回撤（Maximum Drawdown）、年化收益率（Annualized Return）等，并解释它们如何反映策略的风险收益特征。 交叉验证与回测： 如何科学地评估模型的有效性，避免过度拟合？我们将深入讲解各种交叉验证技术（如K-fold Cross-Validation、Time Series Cross-Validation）以及严谨的股票回测（Backtesting）流程，强调在回测中需要注意的关键细节，例如避免前视偏差（Look-ahead Bias）。 第三部分：量化策略的设计与实现 在掌握了数据处理和模型构建的基础后，本部分将带领读者将这些知识转化为实际可用的量化交易策略。 策略类型： 趋势跟踪策略（Trend Following）： 基于价格趋势进行交易。 均值回归策略（Mean Reversion）： 押注价格会回归到其历史平均水平。 统计套利策略（Statistical Arbitrage）： 利用资产之间的价格关系进行无风险或低风险套利。 事件驱动策略（Event-Driven）： 基于特定公司事件（如财报发布、并购）进行交易。 风险管理： 任何量化策略都必须包含强大的风险管理机制。我们将讨论： 头寸规模管理（Position Sizing）： 如何确定每次交易的投资额度，以控制风险。 止损与止盈（Stop-Loss and Take-Profit）： 设置预设的退出点，限制潜在亏损并锁定利润。 投资组合优化（Portfolio Optimization）： 利用现代投资组合理论（MPT）或更先进的算法，构建分散化、风险可控的投资组合。 回测平台的搭建与优化： 读者将了解如何构建自己的回测环境，以及如何通过不断迭代和优化策略来提升其表现。我们将强调回测结果的鲁棒性验证，例如在不同市场环境下进行测试。 实盘交易的注意事项： 从回测到实盘，市场环境会发生变化。本部分将讨论实盘交易中需要考虑的因素，如交易成本、滑点（Slippage）、系统稳定性以及情绪管理。 第四部分：进阶议题与未来展望 为了帮助读者在量化投资的道路上走得更远，本部分将触及一些更高级的议题，并展望未来的发展趋势。 强化学习（Reinforcement Learning）在交易中的应用： 探讨强化学习代理如何通过与市场环境互动来学习最优交易策略。 自然语言处理（NLP）与量化投资的结合： 如何利用NLP技术分析新闻、社交媒体等非结构化数据，提取市场情绪信号。 另类数据（Alternative Data）的价值： 探讨卫星图像、信用卡交易数据等新兴数据源在量化分析中的应用前景。 算法交易（Algorithmic Trading）的实现： 简要介绍如何将量化策略转化为自动执行的交易算法。 人工智能伦理与合规： 在利用AI进行量化分析时，需要注意的伦理问题和监管要求。 《精益量化：机器学习驱动的智能投资策略》并非一本速成的“发财秘籍”，而是一本关于如何理解、构建和优化量化投资系统的“方法论”。本书致力于赋予读者独立思考和创造的能力，帮助他们在量化投资领域建立起一套可持续的、适应市场变化的智能决策体系。通过本书的学习，您将能够： 深刻理解量化投资的原理和核心要素。 掌握数据处理和特征工程的关键技术。 灵活运用多种机器学习模型来分析金融市场。 设计和评估有效的量化交易策略。 建立起科学的风险管理框架。 为应对未来金融市场的挑战做好准备。 无论您是希望提升个人投资能力的散户投资者，还是在金融机构工作的分析师、交易员，亦或是对人工智能在金融领域应用充满兴趣的学生，本书都将是您不可或缺的参考读物。我们相信，通过精益求精的学习和实践，您将能够驾驭机器学习的力量，在投资之路上行稳致远。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧质量相当不错，纸张触感很好，印刷清晰，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。我之前接触过一些关于金融量化分析的书籍，但往往要么过于理论化，要么操作性不强，很难找到一本既能提供扎实理论基础，又能指导实际操作的书。这本书在这方面做得非常出色。它将机器学习的核心思想巧妙地融入到股票量化分析的各个环节，从数据预处理到模型构建，再到回测和风险管理，都给出了具体的实现思路和代码示例。我特别喜欢书中对于不同机器学习算法的比较分析，它不仅仅介绍了算法的原理，更重要的是阐述了它们在股票预测中的优劣势，这对于我选择合适的模型非常有帮助。而且，书中的案例都选取自真实的股票市场数据，这使得分析结果更具说服力，也让我对量化投资的实战性有了更深的认识。我迫不及待地想跟着书中的步骤，自己动手实现一些分析，相信这将会是一次非常有意义的学习过程。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我最直观的感受就是它的厚重感，这预示着里面蕴含着丰富的知识。书中的内容安排非常合理，从基础的金融概念和数据处理，逐步深入到各种复杂的机器学习模型在股票分析中的应用。作者并没有回避技术细节，而是用一种比较通俗易懂的方式进行了讲解，即使对于我这样并非计算机专业背景的读者来说，也能够理解。我尤其欣赏书中对于数据可视化部分的强调，清晰的图表能够帮助我更直观地理解数据特征和模型表现，这对于发现潜在的投资机会至关重要。而且，书中对于模型评估和风险控制的讲解也相当到位，这让我意识到，量化分析不仅仅是找到一个好的模型，更重要的是如何稳健地管理风险。我感觉这本书为我打开了一扇新的大门，让我看到了如何利用先进的技术手段来提升投资决策的科学性和有效性。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象就是内容非常有条理，逻辑性很强。从开篇的引言开始，就清晰地勾勒出了本书的学习脉络。作者在讲解过程中，非常注重理论与实践的结合，每介绍一个重要的概念或算法，都会紧跟着给出相应的MATLAB代码实现，并且对代码进行了详细的注释，这对于我这样喜欢动手实践的学习者来说，无疑是巨大的福音。我尝试着跟着书中的代码进行操作，发现大部分都能顺利运行，并且能够得到预期的结果，这极大地增强了我学习的信心。书中对于一些经典量化策略的讲解也让我受益匪浅，例如趋势跟踪、均值回归等，这些策略在实际交易中有着广泛的应用。这本书不仅让我学会了如何使用MATLAB进行量化分析，更重要的是，它培养了我用数据驱动的思维方式来理解和参与股票市场。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，深邃的蓝色背景搭配着简洁明亮的标题字体，给人一种专业、严谨又不失活力的感觉。我原本只是想找一本能够帮助我理解股票量化分析基础的书籍，没想到这本书在理论深度和实践操作之间找到了一个绝佳的平衡点。它不仅仅是简单地罗列各种金融算法，而是通过一系列精选的案例，生动地展示了这些算法在实际股票分析中的应用。我尤其欣赏作者在解释复杂概念时的清晰度，很多我之前觉得难以理解的数学模型，在作者的笔下变得易于消化。书中引入的机器学习技术更是让我眼前一亮，它为量化分析注入了新的活力，使得传统的模型分析得以升级。我感觉这本书就像一位经验丰富的导师，一步一步地引领我探索量化投资的奥秘，让我从一个门外汉逐渐成长为一个能够理解并尝试构建自己量化策略的学习者。虽然我还没有深入到每一个算法的细节，但光是初步翻阅，就已经感受到了这本书的价值和诚意。它提供了一个坚实的起点，也为我未来的深入学习指明了方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的选题非常契合当前金融市场的发展趋势，将MATLAB这个强大的工程计算软件与前沿的机器学习技术相结合，应用于股票量化分析，这是一个非常具有前瞻性的角度。我在阅读过程中，能够感受到作者在内容编排上的用心，力求让读者在掌握理论知识的同时，也能获得实操能力。书中对于不同机器学习算法的适用场景和优缺点分析，让我对如何选择合适的工具来解决特定的金融问题有了更清晰的认识。而且，书中对于模型过拟合、欠拟合等常见问题的讨论，也体现了作者的严谨态度，并给出了相应的解决方案。我非常看重这本书的实战性，它不仅仅是停留在概念层面，而是提供了可供参考的代码和案例，这对于我来说，是学习量化分析过程中最宝贵的财富。我期待通过这本书的学习，能够提升自己在股票量化分析领域的专业能力。

评分☆☆☆☆☆

最新很多东西都在京东买了，方便快捷，和超市价钱也差不多

评分☆☆☆☆☆

好好学习，希望以后不用关灯吃面了～

评分☆☆☆☆☆

可以的，正好要学量化，好

评分☆☆☆☆☆

What???2017年9月出版的，你还Tmd用python2？？？你确定你用自己开发的软件交易过？？？不会亏的内裤都不剩来骗钱吧？

评分☆☆☆☆☆

不错是正品，一直最信赖京东了，快递小哥也很给力！！！

评分☆☆☆☆☆

书不错，凑单买的，当工具书了

评分☆☆☆☆☆

是一本用心写的书

评分☆☆☆☆☆

东西还行东西还行东西还行东西还行东西还行东西还行东西还行东西还行东西还行东西还行东西还行东西还行东西还行东西还行东西还行东西还行东西还行东东西还行东西还行东西还行东西还行东西还行东西还行东西还行东西还行东西还行东西还行东西还行东西还行西还行东西还行东西还行东西还行东西还行东西还行东西还行

评分☆☆☆☆☆

非常的好啊……值得购买……