金融AI算法人工智能在金融领域的前沿应用指南--聚文网

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内容简介

随着技术进步的加快，所以为了拥有能够预测、建模、交易金融市场和信息的计算应用，从业者正在寻找更复杂的方法来迎接挑战。神经网络是一种高效、训练算法，它模拟人类大脑功能的某些方面，并广泛应用于财务预测。
本书介绍了最优选的人工智能（AI）/神经网络应用程序在市场、资产和其他金融领域的应用，以及人工智能和金融领域的一些近期新的研究成果，并为这一领域的从业者和研究人员提供了深入的分析和高度适用的工具和技术。

作者简介

克里斯蒂安·L.迪尼博士是Acanto研究院的创始合伙人，负责全球风险和新产品。他是利物浦约翰摩尔大学银行和金融学名誉教授。1999年2月至2011年8月，他一直在利物浦约翰摩尔大学管理国际银行、经济和金融中心工作。他拥有国际经济学硕士学位和高级研究文凭，以及巴黎大学经济学博士学位。

第一部分人工智能简介
第1章人工智能在金融领域的应用概述
引言
专家系统在金融领域中的应用
混合智能在金融中的应用
总结
附录
第二部分金融预测和交易
第2章交易富时100指数：“自适应”建模和优化技术
引言
文献综述
相关金融数据
提出的方法
实证分析
结论和未来的工作
第3章裂解价差的建模、预测和交易：一种用于训练神经网络的滑动窗口方法
引言
文献综述
描述性统计
方法
实证结果
结束语和研究的局限性
附录
第4章 GEPTrader：一种用基因表达式编程构建交易策略的新工具
引言
文献综述
数据集
GEPTrader
实验结果
结论
第三部分经济
第5章商业智能助力经济决策
引言
文献综述
创建商业自动化数据经济模型的方法
模型的实证结果
结论
第四部分信用风险与分析
第6章信用风险评估中基于数据挖掘应用的自动化文献分析
引言
材料和方法
结论和分析
结论
第7章智能信用风险决策支持：架构和实施
引言
文献综述
信用风险领域的决策支持与专家系统
结论
第8章人工智能在伊斯兰债券评级预测中的应用
引言
文献综述
数据与研究方法
结果与分析
结论
附录1
附录2
附录3
第五部分投资组合管理、分析与优化
第9 章不确定性下的多周期投资组合选择：一种基于交互的方法
引言
模型
模拟结果
选择的一致性
讨论
结论
附录：部分伪码
第10章运用多目标遗传算法应对投资组合选择中的模型风险
引言
投资组合优化与现代投资组合理论
模型风险的概念
用于组合优化的MOGA
投资组合的夏普比率误差
股票预测模型
实验
实证结果与分析
结论
第11章线性回归与模糊线性回归：在共同基金经理绩效评估中有何区别
引言
方法论
数据集描述
实证应用
结论与未来展望

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