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  • 金融AI算法(人工智能在金融领域的前沿应用指南)

金融AI算法(人工智能在金融领域的前沿应用指南)

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  • 出版时间: 
  • 装帧:    平装
  • 开本:    16开
  • ISBN:  9787300294315
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  • 装帧:  平装
  • 开本:  16开

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      货号:
      31193746
      商品描述:
      导语摘要
       本书以人工智能为关注点,提供了大量AI应用于金融领域的案例。
      本书的目标读者是对预测、建模、交易、风险管理、经济学、信用风险和投资组合管理感兴趣的人。
      本书旨在为不同的市场和资产类别提供多种应用。
      对于专业的金融预测专家而言,本书中关于AI的全面、可操作和最新的洞察是无可匹敌的。

      作者简介
      克里斯蒂安·L. 迪尼博士是Acanto研究院的创始合伙人,负责风险和新产品。他是利物浦约翰摩尔大学银行和金融学名誉教授。从1999年2月到2011年8月,他一直在利物浦约翰摩尔大学管理国际银行、经济和金融中心工作。他拥有国际经济学硕士学位和研究文凭,以及巴黎大学经济学博士学位。
      彼得·W.米德尔顿博士拥有利物浦大学博士学位。他拥有资产管理方面的工作经历,发表了多篇关于商品价差预测和股票时间序列预测的文章。
      安德里亚斯·卡拉萨索普洛斯博士在克里斯蒂安·L. 迪尼教授的指导下,获得了利物浦约翰摩尔大学的理学硕士和博士学位。他从事学术研究工作,曾在阿尔斯特大学、伦敦都市大学和东伦敦大学任教。目前,他是贝鲁特美国大学副教授,在人工智能领域发表了30多篇文章,并出版了1本专著。
      康斯坦丁诺斯·西奥菲拉托斯博士拥有希腊帕特拉斯大学理学硕士和博士学位。他的研究方向包括计算智能、金融时间序列预测和交易、生物信息学、数据挖掘和网络技术。他在科学期刊上发表了27篇论文,在多部会议论文集中发表了30多篇文章。

      目录
      01  人工智能简介
        第1章  人工智能在金融领域的应用概述
          引言
          专家系统在金融领域中的应用
          混合智能在金融中的应用
          总结
          附录
      02  金融预测和交易
        第2章  交易富时100指数:“自适应”建模和优化技术
          引言
          文献综述
          相关金融数据
          提出的方法
          实证分析
          结论和未来的工作
        第3章  裂解价差的建模、预测和交易:一种用于训练神经网络的滑动窗口方法
          引言
          文献综述
          描述性统计
          方法
          实证结果
          结束语和研究的局限性
          附录
        第4章  GEPTrader:一种用基因表达式编程构建交易策略的新工具
          引言
          文献综述
          数据集
          GEPTrader
          实验结果
          结论
      03  经济
        第5章  商业智能助力经济决策
          引言
          文献综述
          创建商业自动化数据经济模型的方法
          模型的实证结果
          结论
      04  信用风险与分析
        第6章  信用风险评估中基于数据挖掘应用的自动化文献分析
          引言
          材料和方法
          结论和分析
          结论
        第7章  智能信用风险决策支持:架构和实施
          引言
          文献综述
          信用风险领域的决策支持与专家系统
          结论
        第8章  人工智能在伊斯兰债券评级预测中的应用
          引言


      内容摘要
       如何使用时间序列分析预测和交易不同的资产(包括衍生品、交易所交易基金、债务和权益工具)?
      人工智能如何应用于宏观经济学和微观经济学?如何利用人工智能技术更好地理解和预测经济变量?
      如何进行公司金融和信用分析,以及如何建立财务报表分析与各种金融场景影响的关系?
      如何进行资产的配置与优化?
      ……本书汇集了人工智能领域和金融领域的部分最
      新研究,以及大量人工智能/神经网络技术应用于金融市场、资产管理和其他金融领域的案例,展示了应用人工智能技术来建模时间序列、提高政府决策能力、评估信用评级、
      选股和优化投资组合的优势,为从业人员和研究人员提供了进行深入分析的高度适用的工具和技术。


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