智能投資：方法與策略

定　價：￥48.00

作　者：	陳學彬著
出版社：	高等教育出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787040586961	出版時間：	2022-08-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	361	字數(shù)：

內容簡介

　　本書是高等學校金融學專業(yè)系列教材之一。本書內容共分為6篇16章，第一篇為方法基礎，第二篇為回歸分析，第三篇為分類模型，第四篇為聚類和關聯(lián)分析，第五篇為神經(jīng)網(wǎng)絡基礎，第六篇為組合學習，最后是結語。本書理論聯(lián)系實際，案例數(shù)據(jù)來自真實市場，實踐性強；同時，本書以二維碼的形式鏈接了部分彩色插圖、代碼下載鏈接、相關網(wǎng)站，利于學生掌握要點。本書適合作為高等學校金融學專業(yè)相關課程教材，也可作為相關從業(yè)人員參考用書。

作者簡介

暫缺《智能投資：方法與策略》作者簡介

圖書目錄

導論
節(jié) 智能投資與機器學習的概念
第二節(jié) 機器學習在智能投資中的應用
篇智能投資方法
章機器學習基礎
節(jié) 機器學習的基本原理
第二節(jié) 機器學習方法的分類
第三節(jié) 機器學習的常用算法
本章小結
基本概念
復習思考題
第二章基于Python的機器學習軟件包
節(jié) Python機器學 Scikit-Learn
第二節(jié) 深度學習框架TensorFlow
第三節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡 API:Keras
第四節(jié) 深度學習框架PyTorch
本章小結
基本概念
復習思考題
第三章智能投資模型訓練的數(shù)據(jù)預處理
節(jié) 數(shù)據(jù)清洗
第二節(jié) 數(shù)據(jù)標準化
第三節(jié) 數(shù)據(jù)中性化
第四節(jié) 獨熱編碼
本章小結
基本概念
復習思考題
第二篇智能投資：回歸分析
第四章線性回歸估值選股模型
節(jié) 線性回歸的基本原理
第二節(jié) 線性回歸的模型與程序
第三節(jié) 線性回歸估值選股模型應用
本章小結
基本概念
復習思考題
第五章邏輯回歸收益率預測選股模型
節(jié) 邏輯回歸的基本原理
第二節(jié) 邏輯回歸的模型與程序
第三節(jié) 邏輯回歸收益率預測選股模型應用
本章小結
基本概念
復習思考題
第三篇智能投資：分類模型
第六章決策樹分類選股模型
節(jié) 決策樹分類的基本原理
第二節(jié) 決策樹分類的模型與程序
第三節(jié) 決策樹分類選股模型應用
本章小結
基本概念
復習思考題