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智能投資:方法與策略

智能投資:方法與策略

定 價:¥48.00

作 者: 陳學(xué)彬 著
出版社: 高等教育出版社
叢編項:
標(biāo) 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(nèi)容簡介

  本書是高等學(xué)校金融學(xué)專業(yè)系列教材之一。本書內(nèi)容共分為6篇16章,第一篇為方法基礎(chǔ),第二篇為回歸分析,第三篇為分類模型,第四篇為聚類和關(guān)聯(lián)分析,第五篇為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ),第六篇為組合學(xué)習(xí),最后是結(jié)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(guān)網(wǎng)站,利于學(xué)生掌握要點。本書適合作為高等學(xué)校金融學(xué)專業(yè)相關(guān)課程教材,也可作為相關(guān)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(dǎo)論
節(jié) 智能投資與機器學(xué)習(xí)的概念
第二節(jié) 機器學(xué)習(xí)在智能投資中的應(yīng)用
篇 智能投資方法
章 機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
節(jié) 機器學(xué)習(xí)的基本原理
第二節(jié) 機器學(xué)習(xí)方法的分類
第三節(jié) 機器學(xué)習(xí)的常用算法
本章小結(jié)
基本概念
復(fù)習(xí)思考題
第二章 基于Python的機器學(xué)習(xí)軟件包
節(jié) Python機器學(xué) Scikit-Learn
第二節(jié) 深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow
第三節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) API:Keras
第四節(jié) 深度學(xué)習(xí)框架PyTorch
本章小結(jié)
基本概念
復(fù)習(xí)思考題
第三章 智能投資模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)預(yù)處理
節(jié) 數(shù)據(jù)清洗
第二節(jié) 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
第三節(jié) 數(shù)據(jù)中性化
第四節(jié) 獨熱編碼
本章小結(jié)
基本概念
復(fù)習(xí)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(yīng)用
本章小結(jié)
基本概念
復(fù)習(xí)思考題
第五章 邏輯回歸收益率預(yù)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(yù)測選股模型應(yīng)用
本章小結(jié)
基本概念
復(fù)習(xí)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(yīng)用
本章小結(jié)
基本概念
復(fù)習(xí)思考題

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