機器學習在量化投資中的應用研究 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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湯淩冰 著

圖書標籤:

• 機器學習
• 量化投資
• 金融工程
• 投資策略
• 數據挖掘
• Python
• 金融科技
• 風險管理
• 時間序列分析
• 算法交易

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121244940

商品編碼：29729630771

包裝：平裝

齣版時間：2014-11-01

基本信息

書名:機器學習在量化投資中的應用研究

：59.00元

售價：41.3元,便宜17.7元,摺扣70

作者:湯淩冰

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2014-11-01

ISBN：9787121244940

字數：185000

頁碼：157

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

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《機器學習在量化投資中的應用研究》是國內少有的研究機器學習在量化投資中應用的專著。主要運用多層感知器神經網絡、廣義自迴歸神經網絡、模糊神經網絡與支持嚮量機對證券時間序列進行迴歸分析。特彆是在支持嚮量機框架下構造瞭小波、流形小波與樣條小波三種核函數，並在此基礎上建立瞭股指收益與波動預測兩類新的量化投資模型。本書可供計算機、信息管理與金融類專業高年級本科生與研究生使用，也可供從事機器學習技術與應用研究的科研人員、金融市場數據分析人員以及機器學習軟件開發人員參考。

內容提要

《機器學習在量化投資中的應用研究》是國內少有的研究機器學習在量化投資中應用的專著。主要運用多層感知器神經網絡、廣義自迴歸神經網絡、模糊神經網絡與支持嚮量機對證券時間序列進行迴歸分析。特彆是在支持嚮量機框架下構造瞭小波、流形小波與樣條小波三種核函數，並在此基礎上建立瞭股指收益與波動預測兩類新的量化投資模型。與經典高斯核相比，具備多分辨分析特性的新模型能較好地捕捉麯綫性狀，各預測指標在模擬數據與真實數據上均占優，錶明其具有良好的適用性與有效性。

目錄

作者介紹

文摘

序言

智能時代的資本獵手：洞悉量化交易的奧秘與前沿 在信息爆炸與技術革新的浪潮中，金融市場正經曆一場深刻的變革。曾經依賴直覺、經驗和繁復計算的傳統投資模式，正逐漸被一種更迭迭代、邏輯嚴謹的科學化方法所取代——量化投資。它以數據為基石，以算法為利器，試圖揭示隱藏在市場波動背後的規律，捕捉轉瞬即逝的投資機會。本書並非專注於某一特定領域，而是以宏觀視角，深入淺齣地剖析量化投資的理論精髓、實踐路徑及其在數字時代的無限可能，旨在為渴望理解並駕馭這一新興力量的讀者提供一份全麵的導引。 第一章：量化投資的時代脈絡與哲學基石 本章將追溯量化投資的起源與發展。從早期基於統計學的簡單模型，到如今藉助深度學習、大數據分析的復雜係統，我們將梳理這條技術演進的清晰脈絡。同時，我們將探討量化投資背後的哲學思辨：市場是否是有效的？是否存在可被挖掘的“阿爾法”？我們也將深入解析其核心理念——概率思維、風險控製以及基於模型決策的重要性。這部分內容旨在為讀者建立對量化投資的整體認知框架，理解其存在的閤理性及其在金融世界中的獨特地位。 第二章：構建你的量化投資羅盤：策略的設計與實現 量化投資的靈魂在於策略。本章將詳細闡述各類經典與前沿的量化交易策略。我們將從最基礎的動量策略、均值迴歸策略齣發，逐步深入到更為復雜的因子模型、統計套利、事件驅動以及基於機器學習的策略。每一類策略都將從其理論依據、構建邏輯、迴測驗證和實盤應用等多個維度進行深入剖析。例如，在因子模型部分，我們將講解CAPM、Fama-French三因子模型，並探討如何構建多因子模型，識彆不同因子對資産收益的影響。在統計套利環節，我們會介紹協整、配對交易等方法，以及如何利用這些方法發現短期定價偏差。 本章的重點將放在策略實現的技術細節。我們將介紹常用的編程語言（如Python）及其在量化投資中的應用，如NumPy、Pandas、SciPy等數據處理庫，Matplotlib、Seaborn等可視化庫。我們還將探討如何使用專業的量化迴測框架（如Backtrader、Zipline）來模擬和評估策略的曆史錶現，強調迴測的科學性與避免過擬閤的重要性。此外，我們也會觸及數據獲取的途徑與質量的重要性，以及如何進行數據清洗與預處理。 第三章：數據洪流中的智慧：大數據與量化分析 進入大數據時代，海量、多維度的數據為量化投資帶來瞭前所未有的機遇。本章將聚焦大數據在量化投資中的應用。我們將討論不同類型的數據源，包括但不限於： 結構化數據： 股票價格、交易量、財務報錶、宏觀經濟指標等。 半結構化數據： 新聞報道、分析師報告、公司公告等。 非結構化數據： 社交媒體文本、論壇討論、網絡輿情等。 我們將深入探討如何利用大數據技術，如分布式計算框架（Hadoop、Spark）和數據庫（HDFS、Hive），來處理和分析這些海量數據。特彆地，我們將重點介紹自然語言處理（NLP）技術在挖掘非結構化數據中的價值，例如情緒分析、主題提取、事件識彆等，以及這些信息如何被轉化為量化投資的信號。 第四章：智能決策的新紀元：機器學習與量化投資的深度融閤 機器學習是當前量化投資領域最炙手可熱的驅動力之一。本章將詳盡闡述機器學習在量化投資中的應用，從基礎模型到前沿技術。我們將覆蓋： 監督學習： 迴歸模型（綫性迴歸、嶺迴歸、Lasso）、分類模型（邏輯迴歸、支持嚮量機、決策樹、隨機森林、梯度提升樹）在預測資産價格、識彆交易信號、評估風險等方麵的應用。 無監督學習： 聚類分析（K-Means）、降維技術（PCA）在發現市場模式、構建因子、減少數據維度方麵的作用。 深度學習： 循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、捲積神經網絡（CNN）等在處理時間序列數據、識彆復雜模式、進行高頻交易決策等領域的突破性應用。 強化學習： 如何通過與市場環境的交互，讓智能體自主學習最優的交易策略，實現動態的資産配置和風險管理。 本章將強調機器學習模型的可解釋性問題，以及如何結閤領域知識來提升模型性能和魯棒性。我們將討論特徵工程的重要性，如何從原始數據中提取有意義的特徵，以及模型評估與選擇的科學方法。 第五章：風險的邊界與管理的藝術：量化風險控製 投資的本質是風險與收益的權衡。本章將聚焦於量化風險控製，這是量化投資成功的關鍵環節。我們將深入探討： 風險度量： 價值風險（VaR）、條件價值風險（CVaR）、波動率（Volatility）、Beta係數等指標的計算與解讀。 風險模型： 因子風險模型、協方差矩陣估計等方法，以及如何識彆和量化不同風險因子對投資組閤的影響。 投資組閤優化： 馬科維茨的均值-方差模型、Black-Litterman模型等，以及如何在考慮風險約束的前提下，構建最優的投資組閤。 風險對衝： 期貨、期權等衍生品在風險對衝中的應用，以及如何設計對衝策略來降低組閤的係統性風險。 黑天鵝事件與尾部風險： 如何識彆、度量和應對極端市場事件。 本章強調風險管理並非一成不變，而是需要根據市場環境和投資策略的動態調整。 第六章：實盤的挑戰與迭代：從模擬到現實 理論與實踐之間存在鴻溝。本章將探討量化投資從迴測到實盤交易過程中麵臨的挑戰與應對策略。我們將詳細分析： 滑點與交易成本： 如何在策略設計和執行中考慮交易成本，以及如何通過優化交易執行來降低滑點。 市場微觀結構： 訂單簿、流動性等微觀結構對交易策略的影響，以及高頻交易策略的特點。 數據延遲與信號漂移： 如何處理實時數據的不確定性，以及策略信號隨時間推移而失效的問題。 模型失效與再訓練： 如何監測策略的有效性，何時以及如何對模型進行更新和重新訓練。 情緒與行為因素： 即使是量化投資，也需要理解人類行為模式對市場的潛在影響，以及如何量化這些因素。 本章將強調持續學習、適應變化以及擁抱不確定性的重要性。 第七章：量化投資的未來圖景：前沿探索與倫理考量 展望未來，量化投資正朝著更智能、更個性化、更普惠的方嚮發展。本章將探討量化投資的最新前沿進展和潛在的未來趨勢： 另類數據（Alternative Data）的深度挖掘： 地理空間數據、衛星圖像、物聯網數據等在投資決策中的新興應用。 可解釋人工智能（XAI）在金融領域的實踐： 提升量化模型透明度和信任度。 算法交易的演進： 智能算法在市場做市、流動性提供等方麵的作用。 去中心化金融（DeFi）與量化投資的結閤： 區塊鏈技術如何影響未來的投資模式。 量化投資的倫理與監管挑戰： 算法歧視、市場操縱、數據隱私等問題。 我們也將討論量化投資對金融市場結構、行業生態以及投資者行為的深遠影響。 本書緻力於為讀者構建一個全麵、深入、前瞻性的量化投資認知體係。通過對量化投資理論、策略、技術、風險管理以及未來趨勢的係統性梳理，我們希望激發讀者對這一領域的興趣，並為其在智能時代的金融探索提供堅實的理論基礎與實踐指導。無論您是金融從業者、技術愛好者，還是對未來投資模式充滿好奇的讀者，本書都將是您理解和駕馭量化投資的寶貴夥伴。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計很吸引人，封麵上那抽象的圖騰，讓人不禁聯想到數據流和復雜的模型。我一直覺得，金融市場本身就是一個極其龐大的、充滿噪音的數據集，而機器學習恰恰是處理這類復雜數據的一把利器。我特彆想知道，這本書在介紹機器學習算法的時候，會側重於哪些與量化投資領域高度相關的技術？比如，它是否會深入探討如何利用監督學習來預測股票價格的漲跌，或者利用無監督學習來發現市場中的隱藏模式和聚類？另外，在量化投資中，數據的質量和預處理至關重要，我希望這本書能夠詳細講解如何從海量金融數據中提取有價值的特徵，以及如何處理缺失值、異常值和非平穩性等問題。對於那些初入量化領域，對數據處理感到頭疼的讀者來說，這部分內容無疑是寶貴的財富。我還在期待它能夠提供一些關於如何構建和迴測交易策略的框架，以及如何利用機器學習來優化交易成本、減少滑點等實際操作層麵的技巧，這樣纔能真正地將理論轉化為收益。

評分☆☆☆☆☆

最近手癢，翻瞭好幾本書，這本《機器學習在量化投資中的應用研究》著實引起瞭我的好奇。我雖然不是專業的量化交易員，但對金融市場和新興技術都挺感興趣的。這本書的標題聽起來就蠻有分量的，感覺能學到不少東西。我比較關注的是，它會不會深入淺齣地介紹機器學習的一些核心算法，比如那些在處理時間序列數據時特彆有效的模型，像LSTM或者Transformer？而且，量化投資這塊，它會怎麼講解風險管理和策略優化的問題？是不是會提供一些實際的案例分析，讓我能更直觀地理解理論如何落地？我特彆希望這本書能解答我在實際操作中遇到的一些睏惑，比如如何處理過擬閤的問題，如何有效地進行特徵工程，以及如何評估一個量化模型的真實錶現。如果它能提供一些關於數據獲取、清洗以及構建有效投資組閤的實用建議，那簡直是錦上添花瞭。總的來說，我期望這本書能在我構建自己的投資模型時，提供有力的理論支撐和可行的實踐指導，讓我對機器學習在金融領域的應用有一個更清晰、更深入的認識。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我對於量化投資這個概念的瞭解還停留在比較錶層的階段，但對機器學習的興趣卻是日益增長。這本書的齣現，恰好能填補我在這方麵的認知空白。我特彆想知道，它會不會從最基礎的概念講起，解釋機器學習的基本原理，然後逐步深入到如何將其應用於金融市場。我比較關注的是，在實際應用中，機器學習模型是如何與傳統的量化分析方法相結閤的？比如，它是否會介紹一些利用機器學習來改進因子模型的思路，或者如何利用深度學習來捕捉更復雜的市場信號？而且，量化投資往往離不開對風險的控製，我希望這本書能夠詳細講解如何利用機器學習來識彆和管理市場風險，例如如何構建風險模型，如何進行壓力測試，以及如何利用機器學習來優化投資組閤的風險暴露。如果書中能夠提供一些實際操作的建議，比如在哪些交易平颱和工具上可以實現這些技術，那將是極大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

最近讀到一些關於AI在金融領域的文章，感覺這個方嚮潛力巨大。這本書的題目《機器學習在量化投資中的應用研究》讓我眼前一亮。我一直對如何將復雜的算法應用到實際的金融市場中感到好奇。我希望這本書能夠不僅僅是理論的堆砌，更重要的是能夠提供一些切實可行的分析框架和方法論。比如，它是否會詳細介紹如何利用機器學習來構建不同類型的量化策略，例如趨勢跟隨、均值迴歸、事件驅動等？而且，在量化投資中，模型的魯棒性和泛化能力是關鍵，我特彆想知道這本書會如何探討如何解決模型的過擬閤問題，以及如何通過交叉驗證、正則化等技術來提高模型的穩定性。如果書中能夠提供一些關於如何評估模型性能的指標，比如夏普比率、最大迴撤、盈虧比等等，並且解釋它們在實際投資中的意義，那對我來說將非常有價值。我期待這本書能夠為我打開一扇新的大門，讓我對如何利用機器學習提升投資決策的科學性和效率有更深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

最近對金融科技領域的一些研究産生瞭濃厚的興趣，尤其是機器學習在其中的作用。這本書的題目，瞬間吸引瞭我。《機器學習在量化投資中的應用研究》，聽起來就很有深度，也很實用。我非常期待這本書能夠深入探討機器學習在量化投資領域的具體應用場景，例如，它是否會詳細介紹如何利用機器學習來預測股票價格、商品價格或者匯率的變動趨勢？我特彆關注的是，在數據驅動的投資決策過程中，如何有效地選擇和構建特徵，以及如何處理非結構化數據，比如新聞文本、社交媒體情緒等，這些對我來說都是非常具有挑戰性的問題。另外，在量化交易中，執行效率和風險控製同樣至關重要，我希望這本書能夠提供一些關於如何利用機器學習來優化交易執行、降低交易成本，以及如何建立有效的風險管理框架的思路。如果書中能夠包含一些經典量化策略的案例分析，並且展示如何通過機器學習對其進行改進，那無疑會使這本書更具參考價值。