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量化投資專家系統開發與策略實戰

( 簡體 字)
作者:王昭東類別:1. -> 程式設計 -> 綜合
譯者:
出版社:電子工業出版社量化投資專家系統開發與策略實戰 3dWoo書號: 48698
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缺書
NT售價: 345

出版日:3/1/2018
頁數:288
光碟數:0
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印刷:黑白印刷語系: ( 簡體 版 )
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ISBN:9787121333156
作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 
(簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證)
作者序:

譯者序:

前言:

金融的本質就是風險控制,而風控的好壞直接影響到了金控集團的長遠發展戰略,就傳統技術而言,我們的風控主要靠一兩個頂級專家的經驗,但是這些專家少之又少,工作效率也有待提高,那么,怎么辦?人工智能出來了,我們能不能把專家的思想復制到很多臺電腦上,如果能?我們又應該怎么復制,還有復制的結果是不是理想?這就需要我們非常務實的去做一連串的調研、分析、設計、開發和評估工作。就目前來看,我們迫切需要一本有這樣指導意義的技術書籍,供像集團內所有的從業人員進行翻閱,而昭東寫的《金融專家系統》,就是這樣一本非常值得業內人士閱讀的書籍
金融專家系統是人工智能在科技金融領域的一個具體應用。我認為,人工智能作為當前最先進的技術工具,其商業化最有價值的行業就是金融行業,而其中最好的場景則屬智能風控,智能風控關系到金融公司的方方面面:小到買賣股票,大到投資并購,無一不是。甚至會借助于人工智能的技術優勢會誕生出全新的金融巨無霸。
之所以說他是一家全新的公司,主要是因為書中所寫的金融專家系統已經超越了傳統金融專家系統,新的金融專家系統融合了辦公自動化、客戶關系管理、機器學習、增強學習、遺傳算法和腦電測試等技術,從而使我們的靜態的金融專家系統變成可以自我升華的金融大家。
熊貓金控是一家多元化的金融集團,業務領域幾乎涵蓋到了金融領域的方方面面,也是很早就布局大數據和人工智能等相關產業的金融科技公司,我們希望借助科技的力量進行更深入更全面更科學更合理的資源整合。

熊貓金控創始人——趙偉平

前 言

人工智能作為一個空前強大的力量,正在全面改變著傳統的金融領域,傳統的金融要么選擇改變,要么高貴地逝去。就拿股票交易這個行業來說,機器人與人相比就有著速度、成本、工時和理性的優勢。
試想一下,如果機器人能夠利用機器學習(尤其是深度學習)技術進行策略生成,那么傳統的人類分析師和交易員又該如何?所謂的明星交易員還會存在嗎?
那么,我們如何才能做出全自動的量化投資專家系統呢?本書將講解利用人工智能中的專家系統技術開發一個全自動的量化投資專家系統。
內容簡介:

本書以軟件工程的角度把一個看似不可能完成的大型金融軟件系統,抽絲剝繭,層層剝離,逐步完善,從而提高技術人員的大局觀、合作意識和問題分解能力。全書一共五章,第一章介紹了專家系統與金融專家系統,起到提綱挈領點明任務主題的作用。第二章是系統設計的核心思想是需求是設計更是算法,通用性極強。第三章則以PHP開發者的角度詳細介紹了幾個有代表性模塊的開發與實現,從而達到舉一反三的目的,為了增加讀者的印象,第四章我們特意從基本面、技術面和高頻方面分別列舉了兩個策略。最后我們通過一些小案例的方式提高讀者的開發能力,從而突破金融專家系統的單一局限。

目錄:

第1章 專家系統與量化投資專家系統 1
1.1 專家系統 1
1.2 量化投資專家系統 11
第2章 量化投資專家系統開發 13
2.1 任務申請 13
2.2 可行性研究 15
2.3 需求說明 21
2.4 項目開發計劃 25
2.5 產品原型圖 28
2.6 模塊開發說明 52
2.7 數據庫設計 68
2.8 網頁設計 90
第3章 軟件開發 97
3.1 基本框架 98
3.2 登錄模塊 106
3.3 會員管理 110
3.4 動態權限管理 114
3.5 自定義菜單與快捷菜單 122
3.6 站內信與動態流程 132
3.7 任務模塊 136
3.8 系統維護 145
3.9 任務輪詢 149
3.10 策略管理 153
3.11 數據統計 162
3.11.1 數據接口 162
3.11.2 數據查詢 163
3.11.3 統計視圖 169
3.12 網絡爬蟲 175
3.13 圖片管理 180
3.14 機器學習 192
3.15 驗收報告 194
第4章 經典策略解析 196
4.1 基本面分析 206
4.2 K線 211
4.2.1 捉腰帶 212
4.2.2 回馬槍 213
4.2.3 錘子線 213
4.3 多因子 214
4.3.1 隨機策略 214
4.3.2 多因子模型構建思路 216
4.4 小海龜 217
4.5 高頻交易 221
第5章 項目拓展 223
5.1 模擬交易系統 223
5.2 海量圖片生成系統 244
5.3 機器學習系統 261
附錄A 實際問題 273
附錄B 漢語言 274
附錄C 源碼 277
序: