机器学习在算法交易中的应用第2版 人工智能量化交易 tensorflow pytorch机器学习开发算法交易 系统量化投 机器学习和金融投资图书作品，综合阐述机器学习算法在投资和交易领域中的实践应用。通过本书，读者可了解各种实用的机器学习算法，构建自己的预测模型，设计并评估自己的交易策略，更好地为投资和交易服务。

应用市场、基本面和另类数据的爆炸式增长，使机器学习(ML)从数字科技前沿走进千家万户。应用机器学习算法挖掘数据、洞见机会、构建交易策略成为越来越多交易者的选择。本书就带领读者学习如何在交易策略构建和评估中合理运用种类繁多的监督学习、无监督学习和强化学习模型，更好地为投资和交易服务。 本书详细展示了端到端的基于机器学习的交易工作流(ML4T)，从想法萌生到特征工程，从交易设计到策略回测，从线性模型到随机森林，从简单机器学习到深度学习，辅以大量示例，一看即懂、即学即用。 本书完整展示了关于交易的数据世界，从市场、基本面和另类数据的挖掘到交易信号的提取，从金融特征工程到基于机器学习的策略回测与评估，既有真实的分时数据、周期K线、SEC文件、财报电话会议记录、财经新闻或卫星图像，又有真实的美国和日本的

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斯蒂芬·詹森（Stefan Jansen） /2023-01-01 /水利水电出版社

机器学习在算法交易中的应用（第2版） 斯蒂芬·詹森 水利水电出版社 9787522606910

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斯蒂芬·詹森 编 /2023-01-01 /水利水电出版社

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斯蒂芬·詹森（Stefan Jansen） /2023-01-01 /水利水电出版社

机器学习在算法交易中的应用(第2版)斯蒂芬.詹森中国水利水电出版社9787522606910

人工智能时代，数字数据的爆炸式增长推动了人们对使用机器学习(ML)的交易策略相关知识的需求。《机器学习在算法交易中的应用(第2版)》就以Python为基本工具，从全局、战略的视角介绍了相关的概念，以及机器学习在交易策略设计和执行中的价值及实践运用。全书分4部分，其中第1部分主要介绍基于机器学习的交易策略的基础知识，该部分内容围绕机器学习算法以及交易策略相关的数据展开，概述了如何有效捕获数据信号内容、如何准确提取特征，以及如何基于这些数据优化算法评估投资组合。第2部分重点阐述了在端到端工作流环境中，一些基本的监督学习、无监督学习是如何为交易策略的制定提供帮助的。第3部分是自然语言处理，这部分引入了无监督学习算法，力求从文本数据这种最关键的另类数据中高质量地提取信号。第4部分通过TensorFlow和PyTorch,重点介绍

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斯蒂芬.詹森 /2022-07-01 /中国水利水电出版社

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斯蒂芬·詹森（Stefan Jansen） /2022-11-01 /水利水电出版社

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[美]斯蒂芬·詹森 著,郭天鹏,唐丽君,贾康 译 /2023-01-01 /中国水利水电出版社

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(美)斯蒂芬·詹森|责编:杨静华|译者:郭天鹏//唐丽君//贾康 /2023-01-01 /中国水利水电

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(美)斯蒂芬·詹森|责编:杨静华|译者:郭天鹏//唐丽君//贾康 /2023-01-01 /中国水利水电

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2023-01-01 /中国水利水电出版社