Python機器學習與量化投資

內容簡介

本書採用生動活潑的語言，從入門者的角度，講解了Python 語言和sklearn 模組庫內置的各種經典機器學習算法；介紹了股市外匯、比特幣等實盤交易數據在金融量化方面的具體分析與套用，包括對未來股票價格的預測、大盤指數趨勢分析等。簡單風趣的實際案例讓廣大讀者能夠快速掌握機器學習在量化分析方面的編程，為進一步學習金融科技奠定紮實的基礎。

圖書目錄

第1 章 Python 與機器學習...... 1

1.1 scikit-learn 模組庫........ 2

1.1.1 scikit-learn 的缺點. 3

1.1.2 scikit-learn 算法模組......... 4

1.1.3 scikit-learn 六大功能......... 5

1.2 開發環境搭建...... 8

1.2.1 AI 領域的標準程式語言：Python 8

1.2.2 zwPython：難度降低90%，性能提高10 倍.. 9

1.2.3 “零對象”編程模式........ 11

1.2.4 開發平台搭建...... 12

1.2.5 程式目錄結構...... 12

案例1-1：重點模組版本測試.... 13

1.3 機器學習：從忘卻開始....... 17

1.4 學習路線圖........ 20

第2 章機器學習編程入門..... 21

2.1 經典機器學習算法..... 21

2.2 經典愛麗絲........ 22

案例2-1：經典愛麗絲.... 24

案例2-2：愛麗絲進化與文本矢量化.. 26

2.3 機器學習算法流程..... 28

2.4 機器學習數據集......... 28

案例2-3：愛麗絲分解.... 29

2.5 數據切割函式.... 33

2.6 線性回歸算法.... 34

案例2-4：愛麗絲回歸.... 35

第3 章金融數據的預處理..... 40

3.1 至簡歸一法........ 40

案例3-1：麻煩的外匯數據........ 41

案例3-2：尷尬的日元.... 45

案例3-3：兇殘的比特幣 49

3.2 股票池與Rebase......... 51

3.2.1 股票池........ 51

3.2.2 Rebase 與歸一化.. 52

案例3-4：股票池Rebase 歸一化........ 53

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基本介紹

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