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简介
本书主要以国内A股市场为例,借助第三方量化交易平台,讲述了KNN、线性模型、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等常见机器学习算法在交易策略中的应用,同时展示了如何对策略进行回测,以便让读者能够有效评估自己的策略。 另外,本书还讲解了自然语言处理(NLP)技术在量化交易领域的发展趋势,并使用时下热门的深度学习技术,向读者介绍了多层感知机、卷积神经网络,以及长短期记忆网络在量化交易方面的前瞻性应用。 本书没有从Python基础语法讲起,对于传统交易策略也只是一带而过,直接将读者带入机器学习的世界。本书适合对Python语言有一定了解且对量化交易感兴趣的读者阅读。
编辑推荐
简单易懂:即便是非金融或投资专业的读者也可以看懂。 直截了当:不谈理论,只讲方法,带领读者使用真实数据集进行操练。 轻松愉快:没有说教,如朋友般娓娓道来,还有小瓦姑娘陪你练习。 前沿视角:将国际前沿的自然语言处理技术引入书中,令人耳目一新。 使用Python获得真实的股票行情数据,让你快速上手; 设计简单的交易策略,让交易信号告诉你什么时候下单买卖; “徒手”实现一个简单的回测程序,让它帮你评估策略的收益情况; 用Python实现经典的交易策略并回测,让你心中有数; 使用KNN模型预测股价的涨跌,并基于此设计交易策略; 利用第三方量化交易平台获取更多数据; 使用PCA主成分分析制作你的专属交易因子,用它来选股; 对因子进行分析,找到在某个时间范围内能带来较高收益的因子; 将经典机器学习算法与因子结合起来设计交易策略; 初探自然语言处理,获得股市相关的文本数据,并进行情绪分析。
更多出版物信息
- 版权: 清华大学出版社
- 出版: 2021-12-01
- 更新: 2023-06-21
- 书号:9787302587484
- 中图:F830.91-39
- 学科:经济学应用经济学