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MATLAB金融算法分析实战:基于机器学习的股票量化分析

MATLAB金融算法分析实战:基于机器学习的股票量化…

吴婷,余胜威
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内容简介

本书全面系统地讲解了MATLAB金融算法分析与应用,以及金融数据挖掘中的趋向和发展趋势指标,并结合具体的机器学习算法分析,让读者深学习和掌握MATLAB金融数据机器学习算法。本书注重实战,通过大量的案例,帮助读者更好地理解书中的内容。

本书分为2篇,共15章。主要内容有:MATLAB门与提高、MATLAB高级应用、时间序列数据处理、量化投资趋向指标、量化投资反趋向指标、BP神经网络工具箱上证指数预测、 BP神经网络工具箱多指标预测、RBF神经网络多指标预测、Hopfield神经网络多指标预测、马尔可夫(Markov)上证指数预测、灰色理论下的上证指数预测、指数平滑下的上证指数预测、支持向量机SVM下的涨跌预测、贝叶斯(Bayes)网络多指标预测、Pareto多目标优化分析。

本书适合所有想全面学习MATLAB 金融分析算法的人员阅读,也适合各种量化投资发人员阅读。另外,本书对于各高校师生解决问题、行课堂教学等,也是一本不可或缺的参考书。同时本书也适合MATLAB爱好者学习使用。

一分钟了解本书精华内容

MATLAB门与提高

MATLAB高级应用

时间序列数据处理

量化投资趋向指标

量化投资反趋向指标

BP神经网络工具箱上证指数预测

BP神经网络工具箱多指标预测

RBF神经网络多指标预测

Hopfield神经网络多指标预测

马尔可夫(Markov)上证指数预测

灰色理论下的上证指数预测

指数平滑下的上证指数预测

支持向量机SVM下的涨跌预测

贝叶斯(Bayes)网络多指标预测

Pareto多目标优化分析

【推荐语】

MATLAB中文论坛鼎力支持,提供“在线交流,有问有答”网络互动答疑平台

详解MATLAB金融工具箱及金融算法分析与应用

涵盖43个量化投资指标、14种算法应用和23个算法案例

涵盖14种常用数据处理算法、8种股票预测机器学习算法

详解MATLAB金融数据挖掘中的趋向和发展趋势指标

从机器学习算法出发,用MATLAB对金融大数据行仿真分析


【作者】

吴婷  长期从事金融大数据研究,擅长杜邦分析和数据预测算法。精通MATLAB和STATA等科学计算软件。目前主要研究方向为公司金融管理、风险管理及股票预测算法挖掘等。

余胜威  图像算法工程师。毕业于西南交通大学,获硕士学位。有6年以上的MATLAB应用经验,精通MATLAB算法发。曾多次获得全国和省级数学建模竞赛大奖,发表论文多篇,独立编写MATLAB应用技术图书多部。目前主要从事图像处理、人工智能、模式识别和音效增强等算法研究工作。

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