用科学方法玩金融:Python智慧量化交易 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2022

图书介绍


用科学方法玩金融:Python智慧量化交易

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著者
出版者 出版社:深智数位 订阅出版社新书快讯 新功能介绍
翻译者
出版日期 出版日期:2019/05/24
语言 语言:繁体中文



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发表于2022-10-06

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图书描述

  ◆採用黑箱模式和MBA 案例模式,结合大量经典案例,
  ◆介绍 sklearn 机器学习模组函数库和常用的机器学习演算法,在金融领域的应用
  ◆懂 Excel 就能看懂本书


  本书採用生动活泼的语言,从入门者的角度,讲解Python 语言和sklearn 模组库内置的各种经典机器学习演算法;介绍股市外汇、比特币等实盘交易资料在金融量化方面的具体分析与应用,包括对未来股票价格的预测、大盘指数趋势分析等。

  简单风趣的实际案例让读者能够快速掌握机器学习在量化分析方面的程式设计,为进一步学习金融科技奠定扎实的基础。

  懂 Excel 就能看懂本书,逆向式教材模式,结合大量案例、图表,层层剖析,系统说明逐步深入。

本书特色

  简单实用,配合大量的图表说明。

  ◎IT零起点:无须任何电脑程式设计基础,只要会打字、会使用Excel,就能看懂本书。
  ◎投资零起点:无须购买任何专业软体,配套zwPython 套装软体。
  ◎配置零起点:所有软体、资料全部採用「开箱即用」模式,解压缩即后可直接执行。
  ◎理财零起点:採用通俗易懂的语言,配合大量专业的图表和实盘操作案例。
  ◎数学零起点:全书没有复杂的数学公式,轻轻松松就能看懂全书。

 

著者信息

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年人工智慧从业经验;zwPython开发平台、TopQuant.vip极宽量化系统设计师,中国「Python创客」专案发起人, Python量化专案的启蒙者和开拓者: TOP极宽量化开源团队的创始人。

  研究成果有:BigQuant理论架构:Python量化+数位货币+人工智慧;「小数据」理论, MTRD多节点超算集群演算法、「1+N」网路传播模型、人工智慧「足彩图灵法则」等;论文《人工智慧与中文字型设计》是中文字形档三大基础建模理论之一。
 
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图书目录

01 Python 与机器学习
1.1 scikit-learn 模组函数库
1.2 开发环境架设
1.3 机器学习:从忘却开始
1.4 学习路线图

02 机器学习程式设计入门
2.1 经典机器学习演算法
2.2 经典鸢尾花
2.3 机器学习演算法流程
2.4 机器学习资料集
2.5 资料切割函数
2.6 线性回归演算法

03 金融资料的前置处理
3.1 至简归一法
3.2 股票池与Rebase
3.3 金融资料切割
3.4 preprocessing 模组

04 机器学习快速入门
4.1 回归演算法
4.2 LR 线性回归模型
4.3 常用评测指标
4.4 多项式回归
4.5 逻辑回归演算法模型

05 模型验证最佳化
5.1 交换验证评估器
5.2 交换验证评分

06 决策树
6.1 决策树演算法
6.2 决策树回归函数
6.3 决策树分类函数
6.4 GBDT 演算法
6.5 反覆运算决策树函数

07 随机森林演算法和极端随机树演算法
7.1 随机森林函数
7.2 决策树测试架构
7.3 决策树测试函数
7.4 极端随机树演算法
7.5 极端随机树函数

08 机器学习演算法模式
8.1 学习模式
8.2 机器学习五大流派
8.3 经典机器学习演算法
8.4 小结

09 机率程式设计
9.1 单纯贝氏的上证之旅
9.2 隐藏马可夫模型

10 实例演算法

11 正规化演算法
11.1 岭回归演算法
11.2 最小绝对值收敛和选择算子回归演算法
11.3 弹性网路演算法
11.4 最小角回归演算法

12 分群分析
12.1 K 平均值演算法
12.2 BIRCH 演算法
12.3 小结

13 降维演算法
13.1 主成分分析
13.2 奇异值分解演算法

14 整合演算法
14.1 sklearn 内建整合演算法
14.2 装袋演算法
14.3 AdaBoost 反覆运算演算法

15 支援向量机
15.1 支援向量机演算法
15.2 SVM 函数介面

16 类神经网路演算法
A sklearn 常用模组和函数
B 量化分析常用指标

图书序言

前言

  本书特色

  本书全程採用黑箱模式和MBA 案例模式,结合大量经典案例,介绍sklearn 机器学习模组函数库和常用的机器学习演算法,懂Excel 就能看懂本书;逆向式教材模式,结合大量案例、图表,层层剖析;三位一体的教材模式:图书+ 开发平台+ 成套的教学案例,系统说明、逐步深入。

  本书简单实用,书中配备大量的图表说明,本书特点如下。

  ■ IT 零起点:无须任何电脑程式设计基础,只要会打字、会使用 Excel,就能看懂本书,利用本书搭配的Python 软体套件,轻松学会如何利用Python 对股票资料进行专业分析和量化投资分析。

  ■ 投资零起点:无须购买任何专业软体,本书搭配的 zwPython 软体套件,採用开放原始码模式,提供100% 全功能、全免费的工业级数据分析平台。

  ■ 设定零起点:所有软体、资料全部採用“开箱即用”模式,绿色版本,无须安装,解压缩后即可直接执行系统。

  ■ 理财零起点:採用通俗容易的语言,配合大量专业的图表和实盘操作案例,无须任何专业金融背景,轻松掌握各种量化投资策略。

  ■ 数学零起点:全书没有任何复杂的数学公式,只有最基本的加、减、乘、除,轻轻松松就能看懂全书。

  ◇ 网路资源

  本书的案例程式,已经做过最佳化处理,无须GPU 显示卡,全部支援单CPU 平台,不过为避免版本冲突,请尽量使用zwPython2017m6 版本执行本书的案例程式。

  使用其他执行环境的读者,如Linux、Mac 平台的使用者,请尽量使用Python 3 版本,自行安装其他所需的模组函数库,如Numpy、Pandas、Tushare 等协力厂商模组函数库。

  此外需要注意的是,大家执行本书案例获得的结果可能与书中略有差别;甚至多次执行同一案例,结果都有所差异。这属于正常情况,因为很多机器学习函数,内部使用了乱数作为种子数,用于系统变数初始化等操作,每次分析的起点或中间参数会有所不同。

  版本冲突是开放原始码专案常见的问题,为了解决这个问题,本书的原始程式是独立储存的。此外,我们还特意设计了zwPython 教学版。

  建议初学者先使用zwPython 教学版,有关的教材程式,已经经过版本相容测试,并且整合了zwDat 金融资料集。

  ◇ 目录设定

  为执行本书教材程式,使用者需要下载以下三个软体,并设定好目录:

  ■ zwPython,必须放在根目录,是 Python 开发平台,为避免版本冲突,请尽量使用zwPython2017m6 版本。

  ■ kb_demo,本书 sklearn 机器学习搭配教材原始程式。

  ■ pg_demo,本书 Python 入门学习搭配教材原始程式。

  以上软体、程式最好储存在固态硬碟,这样速度会快很多;目录名称不要使用中文名称,压缩档当中的中文名称只是为了便于使用者下载。

  zwPython 开发平台必须放在根目录,教材程式可以放在其他自订目录,建议放在zwPython 目录下面,作为二级目录。

  ◇ 致谢

  特别感谢电子工业出版社的黄爱萍和陈林编辑在选题策划和稿件整理方面所做的大量工作。

  同时,在本书创作过程中,极宽开放原始码量化团队和教育训练班的全体成员提出很多宝贵的意见,并对部分教材程式做了中文註释。

  特别是吴娜、余勤、邢梦来、孙励、王硕几位成员,为TOP 极宽开放原始码量化文函数库和开放原始码软体撰写文件,以及在团队成员管理方面做了大量工作,对他们的付出表示感谢。

何海群(字王)
TOP 极宽量化开放原始码组发起人

图书试读


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