《金融AI算法人工智慧在金融領域的前沿套用指南》是2021年中國人民大學出版社出版的圖書。
基本介紹
- 中文名：金融AI算法人工智慧在金融領域的前沿套用指南
- 作者：[德]克里斯蒂安·L.迪尼
- 類別：圖書>管理>金融/投資>金融理論
- 出版社：中國人民大學出版社
- 出版時間：2021年
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝-膠訂
- ISBN：9787300294315
內容簡介,作者簡介,圖書目錄,
內容簡介
隨著技術進步的加快，所以為了擁有能夠預測、建模、交易金融市場和信息的計算套用，從業者正在尋找更複雜的方法來迎接挑戰。神經網路是一種高效、訓練算法，它模擬人類大腦功能的某些方面，並廣泛套用於財務預測。
本書介紹了的人工智慧（AI）/神經網路應用程式在市場、資產和其他金融領域的套用，以及人工智慧和金融領域的一些的研究成果，並為這一領域的從業者和研究人員提供了深入的分析和高度適用的工具和技術。
作者簡介
克里斯蒂安·L. 迪尼（Christian L. Dunis）教授在學術界和量化投資領域擁有超過35 年的豐富經驗，發表了75 篇論文。他在金融市場建模和分析方面擁有豐富的專業知識，尤其是在神經網路和高級統計分析方面擁有豐富的經驗。
彼得·W. 米德爾頓（Peter W. Middleton）博士近獲得了利物浦大學（University of Liverpool）金融建模和商品價差交易的博士學位，已經發表了五篇論文。他是特許金融分析師（CFA）協會的成員，正在努力通過CFA 認證（已經通過一級）。目前，他在金融行業從事資產管理工作。
康斯坦丁諾斯·西奧菲拉托斯（Konstantinos Theofilatos）博士擁有技術和計算方面的專業知識，以及進化編程、神經網路、專家系統和人工智慧等學科的學術背景。他在計算機科學領域發表了多篇文章，也是《用於交易和投資的計算智慧型技術》（Computational Intelligence Techniques for Trading and Investment）一書的主編。
安德里亞斯·卡拉薩索普洛斯（Andreas Karathanasopoulos）博士目前是貝魯特美國大學（American University of Beirut）的副教授，已經在學術界工作了六年。他在國際期刊上發表了多篇關於利用神經網路、支持向量機和遺傳編程進行金融預測的文章。另外，他還是《用於交易和投資的計算智慧型技術》（Computational Intelligence Techniques for Trading and Investment）一書的主編。
圖書目錄
第一部分 人工智慧簡介
第1章 人工智慧在金融領域的套用概述
引言
專家系統在金融領域中的套用
混合智慧型在金融中的套用
總結
附錄
第二部分 金融預測和交易
第2章 交易富時100 指數：“自適應”
建模和最佳化技術
引言
文獻綜述
相關金融數據
提出的方法
實證分析
結論和未來的工作
第3章 裂解價差的建模、預測和交易：一種用於訓練神經網路的滑動視窗方法
引言
文獻綜述
描述性統計
方法
實證結果
結束語和研究的局限性
附錄
第4章 GEPTrader：一種用基因表達式編程構建交易策略的新工具
引言
文獻綜述
數據集
GEPTrader
實驗結果
結論
第三部分 經濟
第5章 商業智慧型助力經濟決策
引言
文獻綜述
創建商業自動化數據經濟模型的方法
模型的實證結果
結論
第四部分 信用風險與分析
第6章 信用風險評估中基於數據挖掘套用的自動化文獻分析
引言
材料和方法
結論和分析
結論
第7章 智慧型信用風險決策支持：架構和實施
引言
文獻綜述
信用風險領域的決策支持與專家系統
結論
第8章 人工智慧在伊斯蘭債券評級預測中的套用
引言
文獻綜述
數據與研究方法
結果與分析
結論
附錄1
附錄2
附錄3
第五部分 投資組合管理、分析與最佳化
第9 章 不確定性下的多周期投資組合選擇：一種基於互動的方法
引言
模型
模擬結果
選擇的一致性
討論
結論
附錄：部分偽碼
第10章 運用多目標遺傳算法應對投資組合選擇中的模型風險
引言
投資組合最佳化與現代投資組合理論
模型風險的概念
用於組合最佳化的MOGA
投資組合的夏普比率誤差
股票預測模型
實驗
實證結果與分析
結論
第11章 線性回歸與模糊線性回歸：在共同基金經理績效評估中有何區別
引言
方法論
數據集描述
實證套用
結論與未來展望
