量化投资
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作者卓金武, 马俊美, 单荀编著
出版社电子工业出版社
ISBN9787121398476
出版时间2021-01
版次2
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数376页
字数587千字
定价108元
货号SC:9787121398476
上书时间2024-06-26
商品详情
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内容简介:
全书内容分为三篇。第1篇为基础篇，主要介绍量化投资与数据挖掘的关系，以及数据挖掘的概念、实现过程、主要内容、主要工具和MATLAB的快速入门操作技巧等。第2篇为技术篇，系统介绍了数据挖掘的相关技术及这些技术在量化投资中的应用，主要包括数据的准备、数据的探索、关联规则方法、数据回归方法、分类方法、聚类方法、预测方法、诊断方法、时间序列方法、智能优化方法等内容。第3篇为实践篇，主要介绍数据挖掘技术在量化投资中的综合应用实例，包括统计套利策略的挖掘与优化、配对交易策略的挖掘与实现、基于Wind数据的程序化交易、基于Quantrader平台的量化投资、趋势跟踪策略及实现过程，以及基于数据挖掘技术的量化交易系统的构建。本书的读者对象为从事投资、数据挖掘、数据分析、数据管理工作的专业人士；金融、经济、管理、统计等专业的教师和学生；希望学习MATLAB的广大科研人员、学者和工程技术人员。
目录:
第1篇 基础篇
第1章 绪论 2
1.1 量化投资与数据挖掘的关系 2
1.1.1 什么是量化投资 2
1.1.2 量化投资的特点 3
1.1.3 量化投资的核心――量化模型 4
1.1.4 量化模型的主要产生方法――数据挖掘 6
1.2 数据挖掘的概念和原理 7
1.2.1 什么是数据挖掘 7
1.2.2 数据挖掘的原理 8
1.3 数据挖掘在量化投资中的应用 9
1.3.1 宏观经济分析 9
1.3.2 估价 11
1.3.3 量化选股 11
1.3.4 量化择时 11
1.3.5 算法交易 12
1.4 本章小结 13
参考文献 13
第2章 数据挖掘的内容、过程及工具 14
2.1 数据挖掘的内容 14
2.1.1 关联 14
2.1.2 回归 15
2.1.3 分类 16
2.1.4 聚类 17
2.1.5 预测 18
2.1.6 诊断 19
2.2 数据挖掘的过程 20
2.2.1 数据挖掘过程的概述 20
2.2.2 目标的定义 20
2.2.3 数据的准备 21
2.2.4 数据的探索 22
2.2.5 模型的建立 24
2.2.6 模型的评估 27
2.2.7 模型的部署 28
2.3 数据挖掘工具 29
2.3.1 MATLAB 29
2.3.2 SAS 30
2.3.3 SPSS 31
2.3.4 WEK
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