经济
类型
可以朗读
语音朗读
197千字
字数
2022-04-01
发行日期
展开全部
主编推荐语
本书建立了一个开创性的理论体系，面向具有不同个性偏好的投资用户，以理性、个性和自动化为出发点，论述了围绕趋势、价值和博弈三大投资逻辑的智能技术、投资理念和实现方法。
内容简介
我国证券市场已经发展到新的时代，基于海量信息计算机处理的人工智能技术日益兴起，为我国证券市场的发展与变革带来了新的契机。
本书聚焦在智能化证券投资的科学方法和实用技术，尽可能突出三个特色：
理论新颖，结合人工智能和证券投资的理论方法，提出了智能证券投资的目标，为提高人理性投资效率，给出了个性投资自动化和自动投资个性化的两条技术路线，在此基础上分别提出了海天4S科学投资方法和SADI5L自动投资智能体层次结构。
实践验证，实践是检验理论的标准，科学的评测方法是检验的基准，诊断和归因是提高的前提。
平台支撑，计算机、人工智能、证券投资都是实践性非常强的学科，不仅仅需要传统的习题，更需要一系列实训环节支撑，本书在每章内容后均提供了平台实训环节，包括多种智能投资辅助工具和自动投资的知识库和智能接口。
目录
- 版权信息
- 第一部分 基础篇
- 第1章 智能证券投资概要
- 1.1 智能证券投资学的提出
- 1.2 个性投资自动化
- 1.3 自动投资个性化
- 1.4 智能证券投资两种实现方法对比
- 1.5 评测诊断与实例
- 1.6 平台实训：盘感训练
- 1.7 小结
- 本章习题与实训
- 第2章 基础知识
- 2.1 智能证券投资基础
- 2.2 股票
- 2.3 债券
- 2.4 现金及等价物
- 2.5 其他常见证券品种
- 2.6 证券交易与模拟投资
- 2.7 平台实训：模拟投资
- 2.8 小结
- 本章习题与实训
- 第二部分 应用篇
- 第3章 宏观判势
- 3.1 股市的趋势
- 3.2 债市的趋势
- 3.3 现金等价物的趋势
- 3.4 股市判势方法
- 3.5 投资策略与交易品种
- 3.6 评测方法
- 3.7 平台实训
- 3.8 小结
- 本章习题与实训
- 第4章 具体实施
- 4.1 证券品种的选择方法
- 4.2 证券品种的分类体系
- 4.3 证券品种的走势对比
- 4.4 投资策略和方法
- 4.5 评测方法
- 4.6 平台实训
- 4.7 小结
- 本章习题与实训
- 第5章 以史为鉴
- 5.1 复杂收益率计算的常用方法和偏好约束
- 5.2 多偏好约束满足的SEA双加权算法
- 5.3 评测：投资行为分析
- 5.4 诊断：业绩归因
- 5.5 平台实训
- 5.6 小结
- 本章习题与实训
- 第6章 悟道出师
- 6.1 基于海天4S的悟道出师之路
- 6.2 知人者智，换位思考
- 6.3 自知者明，摆正心态
- 6.4 提高效率，实训辅助
- 6.5 小结
- 本章习题与实训
- 第三部分 算法篇
- 第7章 价值投资的多因子策略
- 7.1 自动投资总体框架
- 7.2 自动投资简单示例
- 7.3 多因子选择自动投资策略
- 7.4 平台实训
- 7.5 小结
- 本章习题与实训
- 第8章 趋势自动投资方法
- 8.1 基于双均线策略的自动投资策略
- 8.2 基于回归的ARIMA自动投资策略
- 本章习题与实训
- 第9章 智能博弈决策的模型和算法
- 9.1 基于时序窗口演化的自动投资策略构建
- 9.2 基于遗传算法的自动投资方法
- 9.3 采用支持向量机的自动投资决策
- 9.4 基于DTW的自动投资方法
- 9.5 基于深度学习的自动投资方法
- 本章习题与实训
- 第10章 自动投资相关技术
- 10.1 用户画像
- 10.2 自然语言点评
- 10.3 知识图谱
- 10.4 小结
- 本章习题与实训
- 参考文献
- 附录 海天投资宏观定性评价体系
- 各章节习题参考答案
展开全部
评分及书评
尚无评分
目前还没人评分
出版方
北京大学出版社
北京大学出版社是在1979年，经国家出版事业管理局同意，教育部批准成立的，恢复了北京大学出版社建制。北京大学出版社依靠北大雄厚的教学、科研力量，同时积极争取国内外专家学者的合作支持，出版了大量高水平、高质量、适应多层次需要的优秀高等教育教材。 北大出版社注意对教材进行全面追踪，捕捉信息，及时修订，以跟上各学科的最新发展，反映该学科研究的最新成果，保持北大版教材的领先地位。
