智能证券投资学 股票投资、期货 王晓龙,黄冬,吴少聪
股票投资、期货 新华书店全新正版书籍
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作者王晓龙,黄冬,吴少聪
出版社北京大学出版社
ISBN9787301329207
出版时间2022-04
版次1
装帧平装
开本16开
页数312页
字数100千字
定价109元
货号xhwx_1202626623
上书时间2022-05-15
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商品详情
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-
主编：
一本书打好证券投资基础，轻松玩转智能证券投资学
目录：
章 智能证券投资概要002
1.1?智能证券投资学的提出003
1.2?个投资自动化005
1.3?自动投资个化007
1.4?智能证券投资两种实现方对比011
1.5?评测诊断与实例014
1.6?台实训：盘感训练020
1.7?小结024
本章题与实训025
第二章 基础知识028
2.1?智能证券投资基础029
2.2?股票032
2.3?债券040
2.4?现金及等价物048
2.5?其他常见证券品种050
2.6?证券交易与模拟投资054
2.7?台实训：模拟投资055
2.8?小结060
本章题与实训061
第三章 宏观判势064
3.1?股市的趋势065
3.2?债市的趋势068
3.3?现金等价物的趋势069
3.4?股市判势方070
3.5?投资策略与交易品种073
3.6?评测方078
3.7?台实训086
3.8?小结086
本章题与实训087
第四章 具体实施091
4.1?证券品种的选择方092
4.2?证券品种的分类体系094
4.3?证券品种的走势对比099
4.4?投资策略和方109
4.5?评测方113
4.6?台实训120
4.7?小结123
本章题与实训124
第五章 以史为鉴127
5.1?复杂收益率计算的常用方和偏好约束128
5.2?多偏好约束满足的sea双加权算136
5.3?评测：投资行为分析149
5.4?诊断：业绩归因154
5.5?台实训157
5.6?小结160
本章题与实训161
第六章 悟道出师164
6.1?基于海天4s的悟道出师之路165
6.2?知人者智，换位思167
6.3?自知者明，摆正心态177
6.4?提高效率，实训辅助179
6.5?小结182
本章题与实训183
第七章 价值投资的多因子策略187
7.1?自动投资体框架188
7.2?自动投资简单示例194
7.3?多因子选择自动投资策略197
7.4?台实训200
7.5?小结213
本章题与实训213
第八章 趋势自动投资方215
8.1?基于双均线策略的自动投资策略216
8.2?基于回归的arima自动投资策略224
本章题与实训237
第九章 智能博弈决策的模型和算240
9.1?基于时序窗演化的自动投资策略构建241
9.2?基于遗传算的自动投资方243
9.3?采用支持向量机的自动投资决策253
9.4?基于dtw的自动投资方261
9.5?基于深度学的自动投资方268
本章题与实训274
第十章 自动投资相关技术277
10.1?用户画像278
10.2?自然语言点评283
10.3?知识图谱291
10.4?小结297
本章题与实训297
内容简介：
我国证券市场已经发展到新的时代，基于海量信息计算机处理的人工智能技术益兴起，为我国证券市场的发展与变革带来了新的契机。本书聚焦在智能化证券投资的科学方和实用技术，尽可能突出3个特：1．理论新颖:结合人工智能和证券投资的理论方，提出了智能证券投资的目标，为提高人理投资效率，给出了个投资自动化和自动投资个化的两条技术路线，在此基础上分别提出了海天4s科学投资方和sadi5l自动投资智能体层次结构。2．实践验证:实践是检验理论的标准，科学的评测方是检验的基准，诊断和归因是提高的前提。3.台支撑:计算机、人工智能、证券投资都是实践很好强的学科，不仅仅需要传统的题，更需要一系列实训环节支撑，本书在每章内容后均提供了台实训环节，包括多种智能投资辅助工具和自动投资的知识库和智能接。本书主要内容包括：章智能证券投资概要；第2章智能证券投资基础知识；第3章宏观判势；第4章智能证券投资方及步骤；第5章以史为鉴：智能证券投资的回归；第6章悟道出师；第7章自动投资；第8章未来之路。本书适合大专院校人工智能、计算机、金融以及其他专业高年级本科生、，也可供金融行业从业人员和证券投资者阅读参。
作者简介：
王晓龙，哈尔滨大学教授，现任哈工大（深圳）教授会副主任。迄今为止共负责自然科学基金重点/面上项目、863计划重点/面上项目、重要靠前合作项目等20余项课题，获省部级科技奖2项、1项，二项，发表学术200篇，出书2本。开发的“智能证券投资”课程42节，已经在学强国及超星上线。黄冬，深圳市高层次人才，哈尔滨大学管理科学与工程专业博士后，现任深圳亿达盛投资管理有限公司经理。近六年私募基金产品管理经验，擅长智能化证券投资和量化投资，采用智能化证券投资模型降低投资风险，提高投资效率。吴少聪，哈尔滨大学（深圳）博士生，主要研究方向为人工智能、时间序列分析及金融数据处理。擅长复杂数据量化与智能证券投资模型设计，在投资评测诊断、业绩归因、仿真投资系统开发以及金融信息社区搭建等方面有多年经验。参与多项自然科学基金项目的研究工作，曾获奖学金，目前已有多篇发表于sci期刊。
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