量化投資 數據挖掘技術與實踐(MATLAB版 附光盤) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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卓金武，周英 著

圖書標籤:

• 量化投資
• 數據挖掘
• MATLAB
• 金融工程
• 投資策略
• 技術分析
• 統計分析
• 機器學習
• 時間序列
• 風險管理

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齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121259265

商品編碼：29906579856

包裝：平裝

齣版時間：2015-05-01

基本信息

書名：量化投資 數據挖掘技術與實踐(MATLAB版 附光盤)

：88.00元

作者：卓金武,周英

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2015-05-01

ISBN：9787121259265

字數：

頁碼：420

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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適讀人群 ：本書的讀者對象為從事投資、數據挖掘、數據分析、數據管理工作的專業人士；金融、經濟、管理、統計等專業的教師和學生；希望學習MATLAB的廣大科研人員、學者和工程技術人員。
　　

為讀者提供數據挖據技術與量化投資有機結閤的方法，介紹具體技術在量化投資中的應用。囊括算法與綜閤應用案列，操作性強!

內容提要

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《量化投資：數據挖掘技術與實踐（MATLAB版）》內容分為三篇。篇（基礎篇）主要介紹數據挖掘與量化投資的關係，以及數據挖掘的概念、實現過程、主要內容、主要工具等內容。第二篇（技術篇）係統介紹瞭數據挖掘的相關技術及這些技術在量化投資中的應用，主要包括數據的準備、數據的探索、關聯規則方法、數據迴規方法、分類方法、聚類方法、預測方法、診斷方法、時間序列方法、智能優化方法等內容。第三篇（實踐篇）主要介紹數據挖掘技術在量化投資中的綜閤應用實例，包括統計套利策略的挖掘與優化、配對交易策略的挖掘與實現、數據挖掘在股票程序化交易中的綜閤應用，以及基於數據挖掘技術的量化交易係統的構建。

目錄

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篇 基礎篇
章 緒論
1.1 量化投資與數據挖掘的關係
1.1.1 什麼是量化投資
1.1.2 量化投資的特點
1.1.3 量化投資的核心DD量化模型
1.1.4 量化模型的主要産生方法DD數據挖掘
1.2 數據挖掘的概念和原理
1.2.1 什麼是數據挖掘
1.2.2 數據挖掘的原理
1.3 數據挖掘在量化投資中的應用
1.3.1 宏觀經濟分析
1.3.2 估價
1.3.3 量化選股
1.3.4 量化擇時
1.3.5 算法交易
1.4 本章小結
參考文獻
第2章 數據挖掘的內容、過程及工具
2.1 數據挖掘的內容
2.1.1 關聯
2.1.2 迴歸
2.1.3 分類
2.1.4 聚類
2.1.5 預測
2.1.6 診斷
2.2 數據挖據過程
2.2.1 數據挖掘過程概述
2.2.2 挖掘目標的定義
2.2.3 數據的準備
2.2.4 數據的探索
2.2.5 模型的建立
2.2.6 模型的評估
2.2.7 模型的部署
2.3 數據挖掘工具
2.3.1 MATLAB
2.3.2 SAS
2.3.3 SPSS
2.3.4 WEKA
2.3.5 R
2.3.6 工具的比較與選擇
2.4 本章小結
參考文獻

第二篇 技術篇
第3章 數據的準備
3.1 數據的收集
3.1.1 認識數據
3.1.2 數據挖掘的數據源
3.1.3 數據抽樣
3.1.4 量化投資的數據源
3.1.5 從雅虎獲取交易數據
3.1.6 從大智慧獲取財務數據
3.1.7 從Wind獲取高質量數據
3.2 數據質量分析
3.2.1 數據質量分析的必要性
3.2.2 數據質量分析的目的
3.2.3 數據質量分析的內容
3.2.4 數據質量分析的方法
3.2.5 數據質量分析的結果及應用
3.3 數據預處理
3.3.1 為什麼需要數據預處理
3.3.2 數據預處理的主要任務
3.3.3 數據清洗
3.3.4 數據集成
3.3.5 數據歸約
3.3.6 數據變換
3.4 本章小結
參考文獻
第4章 數據的探索
4.1 衍生變量
4.1.1 衍生變量的定義
4.1.2 變量衍生的原則和方法
4.1.3 常用的股票衍生變量
4.1.4 評價型衍生變量
4.1.5 衍生變量數據收集與集成
4.2 數據的統計
4.2.1 基本描述性統計
4.2.2 分布描述性統計
4.3 數據可視化
4.3.1 基本可視化方法
4.3.2 數據分布形狀可視化
4.3.3 數據關聯情況可視化
4.3.4 數據分組可視化
4.4 樣本選擇
4.4.1 樣本選擇的方法
4.4.2 樣本選擇應用實例
4.5 數據降維
4.5.1 主成分分析（PCA）基本原理
4.5.2 PCA應用案例：企業綜閤實力排序
4.5.3 相關係數降維
4.6 本章小結
參考文獻
第5章 關聯規則方法
5.1 關聯規則概要
5.1.1 關聯規則提齣背景
5.1.2 關聯規則的基本概念
5.1.3 關聯規則的分類
5.1.4 關聯規則挖掘常用算法
5.2 Apriori算法
5.2.1 Apriori算法的基本思想
5.2.2 Apriori算法的步驟
5.2.3 Apriori算法的實例
5.2.4 Apriori算法的程序實現
5.2.5 Apriori算法的優缺點
5.3 FP-Growth算法
5.3.1 FP-Growth算法步驟
5.3.2 FP-Growth算法實例
5.3.3 FP-Growth算法的優缺點
5.4 應用實例：行業關聯選股法
5.5 本章小結
參考文獻
第6章 數據迴歸方法
6.1 一元迴歸
6.1.1 一元綫性迴歸
6.1.2 一元非綫性迴歸
6.1.3 一元多項式迴歸
6.2 多元迴歸
6.2.1 多元綫性迴歸
6.2.2 多元多項式迴歸
6.3 逐步歸迴
6.3.1 逐步迴歸的基本思想
6.3.2 逐步迴歸步驟
6.3.3 逐步迴歸的MATLAB方法
6.4 Logistic迴歸
6.4.1 Logistic模型
6.4.2 Logistic迴歸實例
6.5 應用實例：多因子選股模型的實現
6.5.1 多因子模型的基本思想
6.5.2 多因子模型的實現
6.6 本章小結
參考文獻
第7章 分類方法
7.1 分類方法概要
7.1.1 分類的概念
7.1.2 分類的原理
7.1.3 常用的分類方法
7.2 K-近鄰（KNN）
7.2.1 K-近鄰原理
7.2.2 K-近鄰實例
7.2.3 K-近鄰特點
7.3 貝葉斯分類
7.3.1 貝葉斯分類原理
7.3.2 樸素貝葉斯分類原理
7.3.3 樸素貝葉斯分類實例
7.3.4 樸素貝葉斯特點
7.4 神經網絡
7.4.1 神經網絡的原理
7.4.2 神經網絡的實例
7.4.3 神經網絡的特點
7.5 邏輯斯蒂（Logistic）
7.5.1 邏輯斯蒂的原理
7.5.2 邏輯斯蒂的實例
7.5.3 邏輯斯蒂的特點
7.6 判彆分析
7.6.1 判彆分析的原理
7.6.2 判彆分析的實例
7.6.3 判彆分析的特點
7.7 支持嚮量機（SVM）
7.7.1 SVM的基本思想
7.7.2 理論基礎
7.7.3 支持嚮量機的實例
7.7.4 支持嚮量機的特點
7.8 決策樹
7.8.1 決策樹的基本概念
7.8.2 決策樹的建構的步驟
7.8.3 決策樹的實例
7.8.4 決策樹的特點
7.9 分類的評判
7.9.1 正確率
7.9.2 ROC麯綫
7.10 應用實例：分類選股法
7.10.1 案例背景
7.10.2 實現方法
7.11 延伸閱讀：其他分類方法
7.12 本章小結
參考文獻
第8章 聚類方法
8.1 聚類方法概要
8.1.1 聚類的概念
8.1.2 類的度量方法
8.1.3 聚類方法的應用場景
8.1.4 聚類方法的分類
8.2 K-means方法
8.2.1 K-means的原理和步驟
8.2.2 K-means實例1：自主編程
8.2.3 K-means實例2：集成函數
8.2.4 K-means的特點
8.3 層次聚類
8.3.1 層次聚類的原理和步驟
8.3.2 層次聚類的實例
8.3.3 層次聚類的特點
8.4 神經網絡聚類
8.4.1 神經網絡聚類的原理和步驟
8.4.2 神經網絡聚類的實例
8.4.3 神經網絡聚類的特點
8.5 模糊C-均值（FCM）方法
8.5.1 FCM的原理和步驟
8.5.2 FCM的應用實例
8.5.3 FCM算法的特點
8.6 高斯混閤聚類方法
8.6.1 高斯混閤聚類的原理和步驟
8.6.2 高斯聚類的實例
8.6.3 高斯聚類的特點
8.7 類彆數的確定方法
8.7.1 類彆的原理
8.7.2 類彆的實例
8.8 應用實例：股票聚類分池
8.8.1 聚類目標和數據描述
8.8.2 實現過程
8.8.3 結果及分析
8.9 延伸閱讀
8.9.1 目前聚類分析研究的主要內容
8.9.2 SOM智能聚類算法
8.10 本章小結
參考文獻
第9章 預測方法
9.1 預測方法概要
9.1.1 預測的概念
9.1.2 預測的基本原理
9.1.3 量化投資中預測的主要內容
9.1.4 預測的準確度評價及影響因素
9.1.5 常用的預測方法
9.2 灰色預測
9.2.1 灰色預測原理
9.2.2 灰色預測的實例
9.3 馬爾科夫預測
9.3.1 馬爾科夫預測的原理
9.3.2 馬爾科夫過程的特性
9.3.3 馬爾科夫預測的實例
9.4 應用實例：大盤走勢預測
9.4.1 數據的選取及模型的建立
9.4.2 預測過程
9.4.3 預測結果與分析
9.5 本章小結
參考文獻
0章 診斷方法
10.1 離群點診斷概要
10.1.1 離群點診斷的定義
10.1.2 離群點診斷的作用
10.1.3 離群點診斷方法分類
10.2 基於統計的離群點診斷
10.2.1 理論基礎
10.2.2 應用實例
10.2.3 優點與缺點
10.3 基於距離的離群點診斷
10.3.1 理論基礎
10.3.2 應用實例
10.3.3 優點與缺點
10.4 基於密度的離群點挖掘
10.4.1 理論基礎
10.4.2 應用實例
10.4.3 優點與缺點
10.5 基於聚類的離群點挖掘
10.5.1 理論基礎
10.5.2 應用實例
10.5.3 優點與缺點
10.6 應用實例：離群點診斷量化擇時
10.7 延伸閱讀：新興的離群點挖掘方法
10.7.1 基於關聯的離群點挖掘
10.7.2 基於粗糙集的離群點挖掘
10.7.3 基於人工神經網絡的離群點挖掘
10.8 本章小結
參考文獻
1章 時間序列方法
11.1 時間序列的基本概念
11.1.1 時間序列的定義
11.1.2 時間序列的組成因素
11.1.3 時間序列的分類
11.1.4 時間序列分析方法
11.2 平穩時間序列分析方法
11.2.1 移動平均法
11.2.2 指數平滑法
11.3 季節指數預測法
11.3.1 季節性水平模型
11.3.2 季節性趨勢模型
11.4 時間序列模型
11.4.1 ARMA模型
11.4.2 ARIMA模型
11.4.3 ARCH模型
11.4.4 GARCH模型
11.5 應用實例：基於時間序列的股票預測
11.6 本章小結
參考文獻
2章 智能優化方法
12.1 智能優化方法概要
12.1.1 智能優化方法的概念
12.1.2 在量化投資中的作用
12.1.3 常用的智能優化方法
12.2 遺傳算法
12.2.1 遺傳算法的原理
12.2.2 遺傳算法的步驟
12.2.3 遺傳算法實例
12.2.4 遺傳算法的特點
12.3 模擬退火算法
12.3.1 模擬退火算法的原理
12.3.2 模擬退火算法步驟
12.3.3 模擬退火算法實例
12.3.4 模擬退火算法的特點
12.4 應用實例：組閤投資優化
12.4.1 問題描述
12.4.2 求解過程
12.5 延伸閱讀：其他智能方法
12.5.1 粒子群算法
12.5.2 蟻群算法
12.6 本章小結
參考文獻

第三篇 實踐篇
3章 統計套利策略的挖掘與優化
13.1 統計套利策略概述
13.1.1 統計套利的定義
13.1.2 統計套利策略的基本思想
13.1.3 統計套利策略挖掘的方法
13.2 基本策略的挖掘
13.2.1 準備數據
13.2.2 探索交易策略
13.2.3 驗證交易策略
13.2.4 選擇佳的參數
13.2.5 參數掃描法
13.2.6 考慮交易費
13.3 高頻交易策略及優化
13.3.1 高頻交易的基本思想
13.3.2 高頻交易的實現
13.4 多交易信號策略的組閤及優化
13.4.1 多交易信號策略
13.4.2 交易信號的組閤優化機理
13.4.3 交易信號的組閤優化實現
13.5 本章小結
參考文獻
4章 配對交易策略的挖掘與實現
14.1 配對交易概述
14.1.1 配對交易的定義
14.1.2 配對交易的特點
14.1.3 配對選取步驟
14.2 協整檢驗的理論基礎
14.2.1 協整關係的定義
14.2.2 EG兩步協整檢驗法
14.2.3 Johansen協整檢驗法
14.3 配對交易的實現
14.3.1 協整檢驗的實現
14.3.2 配對交易函數
14.3.3 協整配對中的參數優化
14.4 延伸閱讀：配對交易的三要素
14.4.1 配對交易的前提
14.4.2 配對交易的關鍵
14.4.3 配對交易的假設
14.5 本章小結
參考文獻
5章 數據挖掘在股票程序化交易中的綜閤應用
15.1 程序化交易概述
15.1.1 程序化交易的定義
15.1.2 程序化交易的實現過程
15.1.3 程序化交易的分類
15.2 數據的處理及探索
15.2.1 獲取股票日交易數據
15.2.2 計算指標
15.2.3 數據標準化
15.2.4 變量篩選
15.3 模型的建立及評估
15.3.1 股票預測的基本思想
15.3.2 模型的訓練及評價
15.4 組閤投資的優化
15.4.1 組閤投資的理論基礎
15.4.2 組閤投資的實現
15.5 程序化交易的實施
15.6 本章小結
參考文獻
6章 基於數據挖掘技術的量化交易係統
16.1 交易係統概述
16.1.1 交易係統的定義
16.1.2 交易係統的作用
16.2 DM交易係統總體設計
16.2.1 係統目標
16.2.2 相關約定
16.2.3 係統結構
16.3 短期交易子係統
16.3.1 子係統功能描述
16.3.2 數據預處理模塊
16.3.3 量化選股模塊
16.3.4 策略迴測模塊
16.4 中長期交易子係統
16.4.1 子係統功能描述
16.4.2 導入數據模塊
16.4.3 投資組閤優化模塊
16.5 係統的拓展與展望
16.6 本章小結
參考文獻

作者介紹

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卓金武，中國量化投資學會專傢委員會成員，MathWorks中國區數據挖掘和量化投資總監，主要職責是嚮中國區MATLAB正版用戶提供數據挖掘和量化投資解決方案。曾2次獲全國大學生數學建模競賽一等奬 （2003， 2004），1次獲全國研究生數學建模競賽一等奬 （2007）；已主編專著兩部:《MATLAB在數學建模中的應用》（版和第二版）。
　　
　　　　周英，現就職於某知名搜索引擎公司，主要從事移動搜索引擎的研發，研究方嚮為互聯網數據挖掘和互聯網金融。曾獲美國大學生數學建模競賽二等奬一項，全國研究生數學建模競賽二等奬一項。著有專著《大數據挖掘的技術與實踐》。

文摘

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序言

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　　★聽過金武講課，看過他的前一本書《MATLAB在數學建模中的應用》——理論和實例並重，非常喜歡。我一直認為，不搞數據挖掘，量化投資多半是碰運氣。這本新書正是我要找的！其中選股選時、預測、投資組閤、數據源、數據降維、神經網絡、貝葉斯分類……都是我關心的主題！更難得的是，還有用MAT.LAB實現的大量實例。你來得太及時瞭！

　　——魯晨光，《投資組閤的熵理論和信息價值》作者、方舟中國股鬆基金經理人

　　

　　★卓金武的這本書很好地結閤瞭眼下熱門的量化投資和數據挖掘兩大領域。內容安排上從理論基礎齣發，係統闡述瞭量化投資中常用的數據挖掘方法和技術，並將這些方法和技術運用到量化投資的策略開發中。本書既適閤在校學生學習使用，也可作為從事量化投資以及數據挖掘工作專業人士的有價值的參考書使用。

　　——宋斌，中央財經大學管理科學與工程學院投資係係主任、副教授、碩士生導師

　　

　　★數據挖掘是量化投資的基礎，投資理念和經驗是量化投資的核心。本書作者花費瞭大量精力用案例講解的形式將數據挖掘的每類方法從數據的收集、數據質量分析、參數優化、建模、程序實現等方麵進行瞭解析，讀者可更加便捷地將這些方法運用於實踐中，以達到提升業績的目的。本書用直接的方式告訴讀者量化投資背後的一套完整的數據挖掘實踐體係。

　　—— 漲曉麗，CCTV證券資訊頻道《投資名傢》欄目編導

　　

　　★人工智能（數據挖掘）技術的發展已經給許許多多領域帶來瞭突破性的進步，更有大師預言在絕大部分領域人工智能將超齣人類智能。本書著眼於金融量化投資領域，介紹瞭各種數據挖掘技術、金融數據來源、應用過程，並給齣瞭詳盡實例，是量化投資研究者非常好的參考書籍。

　　——硃洪海，上海萬得信息技術股份有限公司，量化事業部總裁

　　

　　★《量化投資——數據挖掘技術與實踐（MATLAB版）》是卓金武繼暢 銷書《MATLAB在數學建模中的應用》齣版後的又一新書，本書係統地介紹瞭數據挖掘的理論和方法，對讀者編寫數據挖掘策略有很好的啓發作用，使讀者能快速實現實例挖掘並完成高級量化策略模型。本書是當前國內數據挖掘體係全的著作，希望能為從事投資工作的人士、在校師生提供參考和藉鑒。

　　——張傑，深圳國泰安教育技術股份有限公司，金融機構商務事業部總經理

　　

　　★卓金武編著的《量化投資——數據挖掘技術與實踐（MATLAB版）》係統地介紹瞭數據挖掘的相關技術和應用實例，該書主綫明晰、脈絡分明、案例實用、易於藉鑒，我嚮大傢推薦此書。

　　——李洋（faruto），《量化投資：以MATLAB為工具》作者，MATLAB技術論壇聯閤創始人

　　

探秘量化投資：從數據洞察到實戰策略 在金融市場的浩瀚海洋中，數據的價值日益凸顯。如何從海量錯綜復雜的數據中挖掘齣潛在的投資機會，構建穩定盈利的投資模型，是每一個理性投資者孜孜以求的目標。本書將帶領您深入探索量化投資的魅力，揭示數據挖掘在其中扮演的關鍵角色，並提供一套係統性的實踐方法，助您將理論知識轉化為切實可見的投資收益。 告彆經驗與直覺，擁抱數據驅動的智慧決策 傳統的投資決策往往依賴於分析師的經驗、市場直覺以及對宏觀經濟的判斷。然而，在瞬息萬變的現代金融市場，這些因素的局限性日益明顯。量化投資正是應運而生，它將數學、統計學、計算機科學等學科的理論和方法應用於金融市場分析和投資決策，以嚴謹的量化模型替代主觀判斷，力求實現更客觀、更係統、更可重復的投資績效。 本書的核心理念在於，金融市場的每一次波動，每一次交易，都蘊含著可被解讀的數據信息。我們通過先進的數據挖掘技術，能夠識彆齣隱藏在錶麵之下的模式、趨勢和關聯性，從而構建齣能夠預測市場走勢、識彆投資標的、優化投資組閤的量化模型。這不僅是一場技術的革新，更是一次思維的飛躍，讓您擺脫情緒的乾擾，以理性的目光審視市場，做齣更明智的投資選擇。 數據挖掘：量化投資的“煉金術” 數據挖掘（Data Mining）是本書的核心技術支撐。它是一門從大規模數據集中發現有價值、新穎的、可操作的模式和知識的交叉學科。在量化投資領域，數據挖掘的應用範圍極為廣泛，貫穿於投資研究的每一個環節： 特徵工程與數據預處理： 金融數據往往存在噪聲、缺失值、異常值，格式不統一等問題。本書將詳細講解如何進行有效的數據清洗、特徵提取與選擇，將原始數據轉化為適閤模型使用的“乾淨”且富有信息量的特徵。這包括但不限於： 價格與成交量數據： 日綫、周綫、月綫等不同頻率的收價、開價、最高價、最低價、成交量、成交額等基礎數據。 技術指標： 移動平均綫（MA）、指數平滑移動平均綫（EMA）、相對強弱指數（RSI）、MACD、布林帶（Bollinger Bands）等經典技術指標的計算與解讀。 基本麵數據： 公司財報（如營收、利潤、市盈率、市淨率）、宏觀經濟指標（如GDP、CPI、PPI、利率）等。 另類數據： 社交媒體情緒、新聞文本分析、衛星圖像、信用卡交易數據等，這些非傳統數據源往往能提供獨特的市場洞察。 數據平滑與去噪： 使用移動平均、Savitzky-Golay濾波等技術處理時間序列數據，減少短期波動的影響。 特徵選擇方法： 例如，基於相關性、信息增益、卡方檢驗等統計方法，以及LASSO、Ridge迴歸等模型驅動的方法，篩選齣對預測目標最重要的特徵。 模式識彆與趨勢發現： 通過聚類、分類、關聯規則挖掘等技術，識彆齣市場中存在的特定模式，例如： 市場情緒識彆： 分析新聞報道、社交媒體討論的文本情感，判斷市場是樂觀還是悲觀。 交易模式識彆： 發現某些價格行為模式（如頭肩頂、雙底）與未來價格變動的關聯性。 闆塊輪動規律： 識彆不同行業闆塊在不同經濟周期下的輪動規律。 異常檢測： 找齣可能預示著市場操縱或重大事件的異常交易行為。 預測建模： 構建各類統計模型和機器學習模型，預測未來的資産價格、波動率、交易量等： 時間序列模型： ARMA、ARIMA、GARCH等經典模型，用於捕捉時間序列數據的自相關性和異方差性。 迴歸模型： 綫性迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸，用於建立輸入特徵與目標變量之間的綫性關係。 分類模型： 邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林，用於預測離散的事件，如股票上漲或下跌。 神經網絡與深度學習： 長短期記憶網絡（LSTM）、捲積神經網絡（CNN）等，尤其擅長處理復雜的時間序列數據和圖像數據，能夠捕捉更深層次的非綫性關係。 集成學習： Boosting（如AdaBoost, XGBoost, LightGBM）和Bagging（如隨機森林），通過組閤多個弱學習器，構建齣更強大、更魯棒的預測模型。 投資組閤優化： 基於風險和收益的量化考量，構建最優的資産配置方案： 均值-方差模型： Markowitz的經典理論，通過最小化投資組閤的方差（風險）來最大化預期收益。 風險價值（VaR）與條件風險價值（CVaR）優化： 考慮極端情況下的損失，構建更穩健的投資組閤。 因子模型： 例如，Fama-French三因子模型、五因子模型，用於解釋資産收益的來源，並基於因子暴露構建投資組閤。 實踐為王：從模型到實盤的完整流程 理論知識固然重要，但量化投資的精髓在於實踐。本書將強調將數據挖掘技術落地到實際投資中的全過程： 1. 數據獲取與整理： 詳細介紹如何從可靠的金融數據源（如專業數據終端、公開數據庫、API接口）獲取數據，並進行有效存儲和管理。 2. 策略設計與迴測： 策略思路： 如何將數據挖掘的發現轉化為可執行的交易策略。例如，基於均綫交叉的趨勢跟蹤策略，基於超賣超買信號的均值迴歸策略，基於情緒分析的事件驅動策略等。 策略迴測： 使用曆史數據對策略進行嚴格的測試，評估其在過去錶現如何。本書將深入講解迴測的原理、注意事項以及如何避免“未來函數”等陷阱，確保迴測結果的可靠性。 績效評估指標： 除瞭收益率，還將關注夏普比率（Sharpe Ratio）、最大迴撤（Maximum Drawdown）、Calmar比率（Calmar Ratio）、阿爾法（Alpha）、貝塔（Beta）等關鍵指標，全麵衡量策略的風險調整後收益。 3. 模型驗證與優化： 樣本外測試： 在模型訓練和迴測之外的獨立數據集上驗證模型的泛化能力。 參數調優： 使用網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化等方法，尋找模型的最優參數組閤。 模型集成： 將多個錶現良好的模型進行融閤，以提高整體預測精度和穩定性。 4. 交易執行與風險管理： 交易係統搭建： 探討如何將量化策略轉化為自動化的交易指令，並連接到券商的交易接口。 滑點與交易成本： 考慮實際交易中可能遇到的滑點、手續費等因素對策略錶現的影響。 風險控製： 止損、止盈、倉位管理、黑天鵝事件應對等，構建多層次的風險控製體係，保護投資本金。 動態調整： 市場環境在不斷變化，量化模型也需要根據最新的數據和市場錶現進行適時調整和優化。 麵嚮讀者 本書適閤以下人群閱讀： 金融從業者： 基金經理、投資分析師、交易員、風險管理師等，希望提升量化分析能力，構建更有效的投資模型。 計算機科學與統計學背景的學生和從業者： 希望將所學知識應用於高迴報的金融領域。 對量化投資感興趣的個人投資者： 尋求更理性、更科學的投資方法，希望利用數據驅動的策略實現資産增值。 希望深入理解金融市場運作機製的讀者： 從數據層麵洞察市場規律，提升投資認知。 掌握量化投資，就是掌握未來投資的主動權。 本書緻力於為您提供一條清晰的學習路徑，從基礎概念到高級技術，從理論推導到實戰演練，讓您能夠真正掌握量化投資的精髓，在波濤洶湧的金融市場中，駕馭數據，乘風破浪，實現財富的穩健增長。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字在書店裏靜靜地擺放著，但其中蘊含的知識能量卻讓我無法忽視。“量化投資”這個詞匯本身就代錶著一種前沿的、基於數學和統計模型的投資方式，而“數據挖掘技術與實踐”更是點明瞭其核心驅動力。我一直覺得，在信息爆炸的時代，能否從海量數據中提煉齣有價值的信息，是決定投資成敗的關鍵。我希望這本書能夠深入淺齣地介紹數據挖掘的原理，比如如何進行特徵選擇、如何構建預測模型、如何評估模型性能等等。更重要的是，我期待書中能提供詳實的實踐案例，展示如何在真實的量化投資場景中運用這些技術。特彆是我看到“MATLAB版”和“附光盤”的字樣，這讓我覺得這本書的實用性會非常高。MATLAB作為一款強大的科學計算軟件，在金融建模和數據分析領域有著廣泛的應用，如果這本書能夠提供配套的光盤資源，裏麵包含一些可以運行的MATLAB代碼和數據集，那將極大地幫助我理解和掌握書中的內容，並將其轉化為自己的投資實踐。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字吸引瞭我好久，雖然我還沒來得及翻開第一頁，但僅僅是書名中的“量化投資”和“數據挖掘技術與實踐”就勾起瞭我極大的興趣。我本身從事金融行業，一直在關注量化交易的最新動態，也深知數據在其中的關鍵作用。市麵上關於量化投資的書籍不少，但真正能夠深入講解數據挖掘技術，並且還能提供具體實踐指導的卻不多。尤其是“MATLAB版”這個後綴，讓我覺得這本書非常有針對性。我平常工作就經常使用MATLAB進行數據分析和建模，如果這本書能將理論與MATLAB的實際操作緊密結閤，那無疑將大大提升我的學習效率。我特彆期待書中是否能涵蓋從數據預處理、特徵工程，到模型選擇、迴測優化等一係列完整的流程。另外，“附光盤”這點也很實在，希望光盤裏能提供一些示例代碼或者數據集，這樣我就可以邊看書邊動手實踐，而不是紙上談兵。我希望這本書能像一位經驗豐富的導師，一步步地帶領我進入量化投資的精妙世界，解決我在實際工作中遇到的種種難題。

評分☆☆☆☆☆

當我在書架上看到《量化投資 數據挖掘技術與實踐(MATLAB版 附光盤)》時，我的第一反應是“終於有我需要的書瞭”。我一直在思考如何將我的金融知識與最新的數據分析技術結閤起來，以一種更科學、更係統的方式進行投資。這本書的書名精準地描繪瞭我想學習的方嚮。我尤其對“數據挖掘技術與實踐”這部分內容非常感興趣，因為我明白，在量化投資的世界裏，數據就是金礦，而數據挖掘就是采礦的工具。我希望這本書能夠係統地介紹各種數據挖掘的方法，比如機器學習算法在量化交易中的應用，比如如何利用時間序列分析來預測資産價格，或者如何通過自然語言處理來分析新聞和社交媒體對市場情緒的影響。MATLAB版本的定位讓我覺得這本書的學習麯綫會更平緩，因為我之前接觸過MATLAB，知道它的強大之處，如果這本書能提供具體的代碼示例，那將是錦上添花。我期待書中能有一些關於風險管理和策略迴測的講解，因為這些是量化投資中不可或缺的環節。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名一掃便知其定位，簡潔明瞭，直擊要害。我一直對量化投資的魅力深感著迷，認為它代錶瞭未來投資的發展方嚮。然而，要真正進入這個領域，掌握核心的技術是必不可少的，而“數據挖掘”無疑是其中最重要的一環。我希望這本書能夠提供一套完整的數據挖掘在量化投資中的應用體係，從基礎概念講起，逐步深入到各種高級技術。例如，如何有效地清洗和處理海量的金融數據，如何從看似雜亂的數據中發現有價值的信號，如何構建穩定有效的量化交易模型，以及如何進行嚴謹的迴測和風險控製。我對“MATLAB版”的提法感到非常興奮，因為MATLAB在金融工程和數據科學領域擁有極其成熟的工具庫，如果這本書能夠充分利用MATLAB的優勢，提供實用的代碼實現，那將極大地加速我的學習進程。我迫切地希望通過這本書，能夠掌握將數據洞察轉化為實際投資策略的方法，開啓我的量化投資之旅。

評分☆☆☆☆☆

初次接觸到這本書的封麵，一種專業而嚴謹的氣息撲麵而來，讓我對它充滿瞭期待。我一直對用數據驅動決策的投資方式抱有濃厚的興趣，但苦於缺乏係統性的理論指導和實操方法。這本書的書名，特彆是“數據挖掘技術與實踐”這幾個字，精準地抓住瞭我的痛點。我理解量化投資的核心在於通過挖掘海量數據中的規律來獲取超額收益，而數據挖掘正是實現這一目標的關鍵技術。我希望這本書能夠詳細地介紹各種常用的數據挖掘算法，並闡述它們在量化投資場景下的具體應用。例如，如何利用聚類分析來發現相似的投資組閤，如何運用分類算法來預測股票價格的漲跌，或者如何通過關聯規則挖掘來發現不同資産之間的交易機會。而“MATLAB版”的定位，則意味著這本書很可能會包含豐富的代碼示例，能夠幫助我將理論知識轉化為實際可行的交易策略。我非常期待書中能提供一些經典的量化策略實現案例，並解釋其背後的邏輯和MATLAB代碼的實現細節。