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内容简介

本书作者从2013年起在中国人民大学为全校开设通识课“金融大数据分析与量化交易”。该课程讨论如何利用成熟的人工智能、统计分析技术给交易赋能，实现交易的自动化和智能化。在教学过程中，作者参考了现有的教材和大量其他资料，不断丰富讲义，经过整理，形成本书。本书介绍了量化交易、股票和期货交易、基本面分析和技术分析的基本原理，在此基础上介绍机器学习、统计分析、深度学习等技术及其在量化交易中的应用。书中有丰富而又简单的实例，娓娓道来，把读者领入量化交易的大门。希望本书能引发读者思考，助力读者起跳，去构想和实现更加先进的策略，去市场上实战。本书作为量化交易的入门书籍，适合计算机、信息、统计学、经济学、金融学等专业的本科生使用。

作者简介

1 量化交易 1.1 量化交易简介 1.2 量化交易的传奇人物 1.3 量化交易系统 1.4 交易策略的研发、测试和上线过程 1.5 量化交易系统的评价指标 1.6 量化交易的核心问题 2 股票与期货基础 2.1 股票入门 2.2 期货入门 3 基本面分析和技术分析 3.1 基本面分析与技术分析的共存 3.2 基本面分析 3.3 技术分析 4 Python入门 4.1 Python语言简介 4.2 环境创建、安装、配置和版本 4.3 Python语言入门 4.4 pandas入门 4.5 numpy入门 4.6 几个重要的软件包 5 传统机器学习初步 5.1 人工智能与机器学习 5.2 机器学习的流程 5.3 表示模型——为机器学习准备数据 5.4 机器学习模型的输出 5.5 机器学习分类 5.6 深度学习 5.7 统计分析和机器学习的关系 5.8 典型的传统机器学习算法和Python实例 6 深度学习初步 6.1 人工神经网络 6.2 深度学习 6.3 卷积神经网络 6.4 循环神经网络 6.5 长短期记忆神经网络 6.6 RNN和LSTM的应用 6.7 时间序列预测的模式 6.8 单一时间序列+预测多天（n天） 6.9 多时间序列+预测多天（n天） 7 统计分析初步 7.1 统计分析简介 7.2 隐马尔可夫模型 7.3 HMM用于时间序列预测的Python实例 7.4 ARIMA模型 7.5 ARIMA用于时间序列预测的Python实例 8 数据准备 8.1 通过Tushare获得国内股票价格数据 8.2 通过YLoader获得美股价格数据 8.3 价格数据可视化

量化交易入门与Python实践(21世纪通识教育系列教材)

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