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汤凌冰 著 / 电子工业出版社 / 2014-11 / 平装
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上书时间2022-09-28
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机器学习在量化投资中的应用研究
《机器学习在量化投资中的应用研究》是国内少有的研究机器学习在量化投资中应用的专著。主要运用多层感知器神经网络、广义自回归神经网络、模糊神经网络与支持向量机对证券时间序列进行回归分析。特别是在支持向量机框架下构造了小波、流形小波与样条小波三种核函数,并在此基础上建立了股指收益与波动预测两类新的量化投资模型。与经典高斯核相比,具备多分辨分析特性的新模型能较好地捕捉曲线性状,各预测指标在模拟数据与真实数据上均占优,表明其具有良好的适用性与有效性。《机器学习在量化投资中的应用研究》可供计算机、信息管理与金融类专业高年级本科生与研究生使用,也可供从事机器学习技术与应用研究的科研人员、金融市场数据分析人员以及机器学习软件开发人员参考。
汤凌冰,上海交通大学计算机系计算金融方向博士,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室在站博后,德国卡尔斯鲁厄理工学院访问学者,湖南省青年骨干教师培养对象,湖南商学院经济副研究员,数量经济方向硕导。社会兼职为湖南省与长沙市政府采购招投标评审专家。
div>第1章 绪论
第2章 统计学习与机器学习
第3章 基于模糊神经网络的股票预测模型分析
第4章 基于高斯核支持向量机的股票预测模型分析
第5章 基于小波支持向量机的股票收益模型分析
第6章 基于小波支持向量机的波动模型分析
第7章 基于流形小波核的收益序列分析
第8章 基于样条小波核的波动序列分析
第9章 结论与展望
附录A 微积分
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开播时间:09月02日 10:30