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机器学习在量化金融中的应用 金融数据分析专家多年工作结晶，深入浅出阐释机器学习数学基础及其金融数据分析应用
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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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本书是资深金融数据分析专家多年工作的结晶。书中深入浅出地阐释机器学习的数学基础及其在金融数据分析领域的应用。 全书共分9章。第1章介绍机器学习的发展状况并概述机器学习在金融中的应用。第2章介绍监督学习的通用框架。第3章描述*简单的线性回归模型——普通*小二乘法以及正则化方法——岭回归和套索回归，并讨论线性模型及非线性的回归和分类方法。第4章讨论监督学习中的树模型，包括决策树、随机森林和梯度提升树。第5章重点介绍三种主要的神经网络：人工神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。第6章和第7章介绍无监督学习，主要包括聚类分析和主成分分析。第8章重点介绍强化学习在投资组合优化中的应用。第9章以一个流行的数据挑战项目为例，使用前几章介绍的机器学习方法预测金融违约风险，为读者提供解决实际数据问题的经验。
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