人工智能與金融科技：基于動態(tài)洞察和量化配置的智能投顧

定　價：￥49.00

作　者：	馬天平著
出版社：	中國鐵道出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787113265298	出版時間：	2020-10-01	包裝：	平裝
開本：	32開	頁數(shù)：	182	字數(shù)：

內容簡介

　　本書從智能投顧的理論本質出發(fā)，運用算法和優(yōu)化理論，系統(tǒng)性地對智能投顧中涉及的重要組成部分進行理論建模與分析研究。建立了一個科學、全面、動態(tài)的用戶洞察體系。采用模糊綜合評價法和神經(jīng)網(wǎng)絡法，建立了“資金場景、主觀風險偏好以及客觀風險承受能力”的三維洞察體系，是對傳統(tǒng)投資只考慮風險偏好單一屬性的突破，同時考慮隨時間軸洞察體系的動態(tài)變化，則創(chuàng)新形成“動態(tài)洞察”這一理論概念。依據(jù)體系架構，可以實現(xiàn)對投資者進行全面、全時建模與分析，可以綜合地反映用戶洞察的整體情況。

作者簡介

　　馬天平，男，四川閬中人。北京體育大學體育商學院副教授，中國人民大學公司金融方向博士，主要研究產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟與金融市場。曾在中國工商銀行總行資產(chǎn)管理部、中國人民銀行總行金融研究所、對外經(jīng)濟貿(mào)易大學金融學院工作，曾擔任阿里巴巴螞蟻金服集團財富線高級金融顧問并在美國紐約高盛總部工作訪問。在《經(jīng)濟科學》《世界經(jīng)濟》《當代經(jīng)濟科學》《清華金融評論》等中英文期刊上曾發(fā)表20多篇論文，部分文章被《中國社會科學文摘》轉載。

圖書目錄

引言
第1章智能投顧的發(fā)展與研究
1.1 研究背景與意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 國內外發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.1 國外智能投顧的發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.2 國內智能投顧的發(fā)展現(xiàn)狀
1.3 研究內容與技術路線
1.3.1 用戶動態(tài)洞察建模與分析
1.3.2 投資組合量化匹配建模與分析
1.3.3 資產(chǎn)智能動態(tài)再平衡建模
與分析
第2章智能投顧的基礎理論及文獻回顧
2.1 用戶效用及決策的相關理論回顧
2.1.1 期望效用及前景理論回顧
2.1.2 決策場理論回顧
2.2 資產(chǎn)配置的經(jīng)典理論
2.2.1 投資組合理論
2.2.2 CAPM資產(chǎn)定價模型
2.2.3 Black-Litterman模型
2.3 機器學習的相關理論
2.3.1 邏輯回歸
2.3.2 支持向量機
2.3.3 決策樹學習
2.3.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡
2.3.5 分層貝葉斯
2.3.6 最優(yōu)化的相關理論
2.4 智能投顧文獻回顧
2.4.1 國外相關文獻回顧
2.4.2 國內相關文獻回顧
2.5 本章小結
第3章智能投顧用戶端大數(shù)據(jù)動態(tài)洞察模型
3.1 用戶動態(tài)洞察評價模型建立
3.1.1 用戶動態(tài)洞察影響因素分析
3.1.2 用戶動態(tài)洞察體系架構設計
3.2 用戶動態(tài)洞察模型建模與分析
3.2.1 用戶動態(tài)洞察評價方法選擇
3.2.2 用戶特征的動態(tài)模糊評價建模
3.2.3 用戶動態(tài)洞察的綜合評價模型
3.3 本章小結
第4章智能投顧用戶與資產(chǎn)的算法匹配方法
4.1 基于動態(tài)洞察中投資資金運用場景μ的投資匹配模型
4.2 基于動態(tài)洞察中主觀風險偏好λ的累積前景理論匹配模型
4.3 基于動態(tài)洞察中客觀風險承受D的最大回撤模型
4.4 基于分層貝葉斯模型的綜合投資匹配優(yōu)化模型
4.5 匹配優(yōu)化模型求解
4.6 本章小結
第5章智能投顧資產(chǎn)端大類資產(chǎn)量化配置模型
5.1 傳統(tǒng)資產(chǎn)動態(tài)再平衡理論
5.1.1 美林投資時鐘理論的不足
5.1.2 馬科維茨模型資產(chǎn)再平衡理論的不足
5.2 資產(chǎn)動態(tài)再平衡影響因素
5.3 考慮多條件約束下的資產(chǎn)動態(tài)再平衡模型
5.4 資產(chǎn)動態(tài)再平衡模型的求解
5.5 本章小結
第6章總結與展望
6.1 總結
6.2 主要創(chuàng)新點
6.3 進一步研究展望
參考文獻
后記