智慧型投資：方法與策略

內容簡介

本書是高等學校金融學專業系列教材之一。

本書主要內容包括：導論、機器學習基礎、基於Python的機器學習軟體包、智慧型投資模型訓練的數據預處理、線性回歸估值選股模型、邏輯回歸收益率預測選股模型、決策樹分類選殷模型、樸素貝葉斯分類選股模型、支持向量機分類選股模型、K均值聚類算法選股模型、Apriori股票關聯分析模型、BPNN擇時交易模型、RNN擇時交易模型、LSTM擇時交易模型、CNN擇時交易模型、Adv-NSL擇時交易模型、DRL組合投資模型、結語。

本書在《Python量化投資基礎教程》的基礎上，重點討論利用Python將機器學習模型套用到金融市場。主要討論機器學習模型的開發、數據準備、訓練、歷史回測和模擬交易等開發和套用過程，為實盤交易奠定堅實基礎。基於國信IQuant平台，結合具體的案例進行分析，而非抽象地討論問題。不局限於所討論方法和策略的具體使用，而更著眼於啟發讀者去思考、理解、拓展機器學習的原理及其在智慧型投資上的套用，從而為讀者開發自己的策略奠定較好的基礎。圖示豐富；配有程式代碼和課件；附有二維碼連結操作彩圖；開展教學研討會供老師學習交流。

本書適合作為高等學校金融學專業相關課程教材，也可作為相關從業人員和個人投資者的參考用書。

智慧型投資：方法與策略

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