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机器学习在算法交易中的应用
- 出版社:中国水利水电出版社
中国水利水电出版社
出版社信息:
类型:
水利部直属专业科技出版社
成立时间:
1956年
出版社特色:
出版社简介:
暂无相关内容,正在全力查找中
机器学习在算法交易中的应用书籍相关信息
ISBN:9787522606910
作者:
贾康
/
(美) 斯蒂芬·詹森
/
郭天鹏
/
唐丽君
出版社:
中国水利水电出版社
出版时间:2023-1
页数:566
价格:158.0
纸张:暂无纸张
装帧:平装
开本:暂无开本
语言:暂无语言
适合人群:金融工程师, 数据科学家, 量化分析师, 投资者, 金融科技创业者, 高级金融专业学生, 对金融和数据分析感兴趣的程序员
TAG:
经济学
/
数据分析
/
机器学习
/
金融科技
/
技术分析
/
量化投资
/
算法交易
豆瓣评分:8.9
更新时间:2025-05-16 16:47:29
内容简介:
人工智能时代,数字数据的爆炸式增长推动了人们对使用机器学习(ML)的交易策略相关知识的需求。《机器学习在算法交易中的应用(第2版)》就以Python为基本工具,从全局、战略的视角介绍了相关的概念,以及机器学习在交易策略设计和执行中的价值及实践运用。全书分4部分,其中第1部分主要介绍基于机器学习的交易策略的基础知识,该部分内容围绕机器学习算法以及交易策略相关的数据展开,概述了如何有效捕获数据信号内容、如何准确提取特征,以及如何基于这些数据优化算法评估投资组合。第2部分重点阐述了在端到端工作流环境中,一些基本的监督学习、无监督学习是如何为交易策略的制定提供帮助的。第3部分是自然语言处理,这部分引入了无监督学习算法,力求从文本数据这种最关键的另类数据中高质量地提取信号。第4部分通过TensorFlow和PyTorch,重点介绍深度学习和强化学习在交易策略设计中的应用。 《机器学习在算法交易中的应用(第2版)》通过大量示例,详细介绍了如何使用不同机器学习算法设计交易策略,并通过大量的数学及统计知识,帮助读者更好地理解算法调优过程及整个计算过程。特别适合想获得用于交易的机器学习算法相关知识或想设计交易策略的数据分析师、数据科学家、Python开发人员、投资分析师或投资组合经理参考学习。
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机器学习在算法交易中的应用分类索引数据信息
ISBN:9787522606910
出版日期:2023-1
适合人群:金融工程师, 数据科学家, 量化分析师, 投资者, 金融科技创业者, 高级金融专业学生, 对金融和数据分析感兴趣的程序员