用TensorFlow玩转大数据与量化交易 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书是关于TensorFlow大数据与量化交易的原创书籍，除了神经网路与量化分析的教程，配合zwPython开发平台和zwQuant开源量化软件学习，是一套完整的大数据分析、量化交易的学习教材，可直接用于实盘交易。

数据驱动的商业洞察：深度学习在市场分析中的应用 聚焦非结构化数据与决策优化 本书旨在为对前沿数据科学、机器学习，特别是深度学习技术在复杂商业环境中的应用感兴趣的专业人士、研究人员及高级数据分析师提供一本深度、实用的指南。全书不涉及传统金融领域中基于历史价格序列的量化交易模型构建，而是将焦点完全放在如何利用先进的非结构化数据处理和分析技术，来获取超越传统量化指标的商业洞察，并优化决策流程。 第一部分：理解非结构化数据的价值与挑战 (约 400 字) 在信息爆炸的时代，市场动态、消费者行为、企业健康状况等关键信息，绝大部分是以非结构化的形式存在——文本、图像、语音和日志流。传统的数据处理方法难以有效挖掘这些信息背后的深层含义。 本书的第一部分将详细探讨非结构化数据在商业决策中的核心作用。我们将首先界定何为“关键非结构化数据源”，包括但不限于：全球新闻媒体的情绪倾向、公司年报（10-K/20-F）中的风险披露、社交媒体舆情、供应链的公开报告、卫星图像反映的宏观经济活动变化（如港口吞吐量、工厂开工率）等。 重点章节将深入剖析处理这些数据的固有挑战：数据噪声大、维度极高、上下文依赖性强、以及如何建立可靠的标注和清洗流程。我们将介绍一套严谨的数据采集、清洗和预处理框架，专注于从海量、异构的数据集中提取出可量化的、具有预测价值的特征信号。这不仅仅是关于“清洗”数据，更是关于如何设计机制，将模糊的文本信息转化为清晰、可操作的商业指标。 第二部分：自然语言处理（NLP）的深度挖掘技术 (约 550 字) 本部分是全书的核心，专注于利用最新的深度学习架构来解析复杂的自然语言数据，从而揭示市场潜在的情绪和意图。我们不会停留在基础的词袋模型或TF-IDF上，而是直接深入到Transformer架构的实战应用。 我们将详细介绍预训练语言模型（如BERT、RoBERTa及其变体）在特定商业语境下的微调策略。例如，如何针对金融、医疗或能源行业的专业术语和句式结构，对通用模型进行领域适应性训练（Domain Adaptation）。 关键技术模块包括： 1. 细粒度情感分析与情绪回归： 不只是判断“正面”或“负面”，而是量化负面情绪的强度和具体指向（如针对管理层、产品质量或监管风险），并构建时间序列的情绪波动模型。 2. 主题建模与趋势发现： 利用动态主题模型（Dynamic Topic Modeling）追踪特定商业主题的兴衰，识别新兴的技术范式或政策风险，并将其与既有的商业指标进行关联分析。 3. 文本蕴含关系提取（Relation Extraction）： 专注于识别非结构化文本中实体（如公司、人物、产品）之间的复杂关系，例如供应链中断的直接因果链条，或并购传闻中的关键利益相关者。 4. 摘要生成与信息压缩： 针对需要快速决策的场景，开发能够精准概括冗长报告核心风险点和机遇点的技术，实现信息效率的最大化。 本书将提供大量关于如何构建高效的特征工程管道的实战案例，确保模型输出的信号是稳定、可复现的。 第三部分：多模态数据融合与决策优化 (约 400 字) 在现实世界的商业决策中，单一数据源往往不足以提供完整的图景。本书的第三部分探讨如何整合来自不同模态（文本、时间序列、图像/遥感数据）的信号，形成更鲁棒的预测系统。 我们将研究跨模态学习（Cross-Modal Learning）的基本原理，例如如何将文本描述的风险事件与其对应的卫星图像变化（如工厂活动减少）进行对齐和融合。这要求我们构建统一的嵌入空间，使得不同类型的数据点能够在同一维度上进行比较和计算相似性。 决策优化模块聚焦于将这些复杂的分析结果转化为实际可行的商业策略。这包括： 1. 信号集成与权重分配： 如何根据不同数据源的实时可靠性（例如，在重大事件发生时，官方声明的权重高于社交媒体讨论），动态调整输入信号的权重。 2. 不确定性量化： 深度学习模型往往是“黑箱”，本书将介绍贝叶斯深度学习等方法，用于量化模型预测的不确定性区间，从而指导风险管理和仓位配置的保守程度。 3. 因果推断基础： 探讨如何通过观测数据，初步构建特定商业行动（如监管变化、新产品发布）与市场反应之间的潜在因果联系，而非仅仅停留在相关性分析上。 第四部分：工程实践与模型部署 (约 200 字) 本书的最后部分将关注将复杂的深度学习模型从研究原型转化为生产级系统的工程挑战。我们将讨论如何优化模型推理速度以满足实时洞察的需求，例如模型量化（Quantization）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术。此外，如何建立持续监控框架（Monitoring Pipelines），以应对数据漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift），确保模型性能不会随着商业环境的变化而衰减，是本部分强调的重点。 本书为读者提供的是一套完整的、以深度学习为核心驱动力的数据战略框架，旨在通过对非结构化信息的精细化解析，实现超越传统量化手段的商业洞察能力。

作者简介

何海群

　　网名：字王，CHRD前海智库CTO，《中华大字库》发明人，20年人工智能从业经验；zwPython开发平台、TopQuant.vip极宽量化系统设计师，中国「Python创客」项目发起人，为Python量化项目的启蒙者和开拓者：《Python量化实盘•魔鬼训练营》，Top极宽量化开源团队的创始人。2018年于深圳华侨城创意园，启动太和极宽金融孵化基地：金融、科技、艺术三位一体。研究成果有：BigQuant理论架构：Python量化+数字货币+人工智能；「小数据」理论，GPU超算工作站、MTRD多节点超算集群算法、「1+N」网络传播模型、人工智能「足彩图灵法则」等；论文《人工智能与中文字型设计》是中文字库行业三大基础建模理论之一。

Chapter 01　TensorFlow 概述
Chapter 02　无数据不量化（上）
Chapter 03　无数据不量化（下）
Chapter 04　人工智慧与趋势预测
Chapter 05　单层神经网路预测股价
Chapter 06　MLP 与股价预测
Chapter 07　RNN 与趋势预测
Chapter 08　LSTM 与量化分析
Chapter 09　日线资料回溯分析
Chapter 10　Tick 资料回溯分析
总 结
Appendix A　TensorFlow 1.1 函数介面变化
Appendix B　神经网路常用演算法模型
Appendix C　机器学习常用演算法模型

序
 

评分☆☆☆☆☆

作为一名在金融行业摸爬滚打多年的老兵，见证了金融市场从传统模式到如今被数据和技术深刻改变的过程。近几年，人工智能和大数据在金融领域的应用越来越普遍，尤其是在量化交易方面，可以说是日新月异。TensorFlow作为目前业界最主流的深度学习框架之一，其在处理海量数据和构建复杂模型方面的强大能力，大家都有目共睹。因此，这本书的出现，我觉得非常有及时性。它不只是一个技术教程，更像是一座连接技术与实践的桥梁。我期待这本书能够深入浅出地讲解TensorFlow在金融数据分析和量化策略开发中的应用，通过实际案例，展示如何利用深度学习模型来捕捉市场信号、优化交易策略，甚至实现自动化交易。如果书中的讲解能够结合台湾本地的市场特点，或者提到一些在台湾可能遇到的实际数据处理挑战，那对我来说就更具参考价值了。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对金融市场充满热情，同时又对新兴技术跃跃欲试的年轻人。平时在网上冲浪，经常会看到关于人工智能如何赋能金融业的讨论，而TensorFlow一直是我关注的焦点之一。当我知道有《用TensorFlow玩转大数据与量化交易》这本书时，我的第一反应就是：终于来了！我希望这本书能够像一个经验丰富的向导，带领我这个对大数据和量化交易一知半解的菜鸟，穿越复杂的概念和技术迷雾。我特别期待书中能够有大量的图示和流程图，帮助我理解TensorFlow的运作机制，以及它如何应用于金融数据的采集、清洗、特征工程和模型训练等关键环节。如果能分享一些经典的量化交易策略，并展示如何用TensorFlow来实现它们，哪怕是基础版的，对我来说就已经非常宝贵了。

评分☆☆☆☆☆

书名《用TensorFlow玩转大数据与量化交易》给我一种非常“潮”的感觉，也让我联想到近年来大数据在各行各业的爆炸式增长，金融领域更是首当其冲。量化交易不仅仅是那些金融机构的专利，随着技术的发展，我们普通人也能借力而为。TensorFlow作为实现这些可能性的关键技术，我相信它能为我们提供强大的工具。我好奇的是，这本书是否能提供一些“开箱即用”的范例，让读者能够快速上手，体验到利用TensorFlow处理金融数据、构建交易模型的过程。我希望这本书不仅仅停留在理论层面，更能够引导读者进行实际操作，理解模型的原理，并能够根据自己的需求进行调整。此外，对于数据隐私和模型过拟合等量化交易中常见的问题，如果书中能有所提及并给出解决方案，那就更显专业和全面了。

评分☆☆☆☆☆

第一眼看到《用TensorFlow玩转大数据与量化交易》这个书名，我就被吸引住了。台湾这边大家对新技术和前沿领域的兴趣一直很高，尤其是跟金融沾边的，大家更是想了解如何能搭上科技的便车。我本身不是技术大神，但对用科技工具来分析股票、做一些量化操作挺有好奇心的。感觉这本书应该能让我一窥门径，看看TensorFlow这个厉害的工具，到底能怎么跟我们日常接触的大数据结合，然后应用到投资理财上面。特别是“量化交易”这四个字，听起来就很高大上，如果真的能通过这本书学到一点皮毛，那对我的投资决策肯定会有不小的帮助。虽然我还没真正翻开书，但光是这个名字就给我一种“学了有用、马上能实践”的期待感，希望内容不会让我失望，能有清晰的讲解，让我这个门外汉也能慢慢理解，甚至可以自己动手尝试一些简单的模型。

评分☆☆☆☆☆

最近迷上了用各种工具来分析市场，想要摆脱那种凭感觉买卖股票的陋习。我平时比较关注一些科技趋势，也听说过TensorFlow这个名字，但一直没有机会深入了解。看到《用TensorFlow玩转大数据与量化交易》这本书，简直像给我打开了一扇新世界的大门。我觉得，对于我们普通投资者来说，量化交易听起来好像很遥远，需要高深的数学和编程知识，但如果这本书能用一种比较平易近人的方式来介绍，并且能够从基础讲起，一步步带领我们进入TensorFlow的世界，那就太好了。我特别想知道，是不是真的能通过学习这本书，掌握一些简单的量化策略，然后用TensorFlow来跑跑看，看看效果如何。如果书里能提供一些可以直接套用的代码或者有详细的步骤指导，那对我这种动手能力比较强的人来说，简直是福音。