《金融人工智能：用Python实现AI量化交易》—

金融人工智能：用Python实现AI量化交易

石磊磊, 余宇新, 李煜鑫译

出版时间：2022年07月

页数：373

“凭借其全面和直观的方法，这将是金融领域从业人员和学者的主要参考书。”
——Abdullah Karasan
金融数据科学学者
“这是一本优秀的机器学习实践指南，旨在解决量化金融领域的一系列问题。”
——Tim Nugent
路孚特公司研究员
“这本书有助于熟悉人工智能技术在量化投资交易中的应用之道。”
——漆远
复旦大学浩清特聘教授、复旦大学
人工智能创新与产业研究院院长、
前蚂蚁集团副总裁
“希尔皮斯科博士将正统金融理论和人工智能有机融合，带领读者一......展开全部内容介绍

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封面介绍

前言
第一部分　机器智能
第1章　人工智能
1.1　算法
1.1.1　数据类型
1.1.2　学习类型
1.1.3　任务类型
1.1.4　方法类型
1.2　神经网络
1.2.1　OLS回归
1.2.2　神经网络估计
1.2.3　神经网络分类
1.3　数据的重要性
1.3.1　小数据集
1.3.2　更大的数据集
1.3.3　大数据
1.4　结论
第2章　超级智能
2.1　成功故事
2.1.1　雅达利（Atari）
2.1.2　围棋（Go）
2.1.3　国际象棋（Chess）
2.2　硬件的重要性
2.3　智能的形式
2.4　通往超级智能的途径
2.4.1　网络和组织
2.4.2　生物增强
2.4.3　脑机混合
2.4.4　全脑模拟
2.4.5　人工智能
2.5　智能爆炸
2.6　目标和控制
2.6.1　超级智能和目标
2.6.2　超级智能和控制
2.7　潜在的结果
2.8　结论
第二部分　金融和机器学习
第3章　规范金融理论
3.1　不确定性与风险
3.1.1　定义
3.1.2　数字模拟例子
3.2　预期效用理论
3.2.1　假设和结论
3.2.2　数值例子
3.3　均值-方差投资组合理论
3.3.1　假设和结论
3.3.2　数值例子
3.4　资本资产定价模型
3.4.1　假设和结论
3.4.2　数值例子
3.5　套利定价理论
3.5.1　假设和结论
3.5.2　数值示例
3.6　结论
第4章　数据驱动的金融学
4.1　科学方法
4.2　金融计量经济学与回归
4.3　数据可用性
4.3.1　可编程API
4.3.2　结构化历史数据
4.3.3　结构化流数据
4.3.4　非结构化历史数据
4.3.5　非结构化流数据
4.3.6　非传统数据
4.4　重新审视规范理论
4.4.1　预期效用与现实
4.4.2　均值-方差投资组合理论
4.4.3　资本资产定价模型
4.4.4　套利定价理论
4.5　揭示中心假设
4.5.1　正态分布收益率
4.5.2　线性关系
4.6　结论
4.7　Python代码段
第5章　机器学习
5.1　学习
5.2　数据
5.3　成功
5.4　容量
5.5　评估
5.6　偏差和方差
5.7　交叉验证
5.8　结论
第6章　AI引领的金融
6.1　有效市场
6.2　基于收益数据的市场预测
6.3　基于更多特征的市场预测
6.4　日内市场预测
6.5　结论
第三部分　统计失效
第7章　密集神经网络
7.1　数据
7.2　基线预测
7.3　归一化
7.4　暂退
7.5　正则化
7.6　装袋
7.7　优化器
7.8　结论
第8章　循环神经网络
8.1　第一个示例
8.2　第二个示例
8.3　金融价格序列
8.4　金融收益率序列
8.5　金融特征
8.5.1　估计
8.5.2　分类
8.5.3　深度RNN
8.6　结论
第9章　强化学习
9.1　基本概念
9.2　OpenAI Gym
9.3　蒙特卡罗智能体
9.4　神经网络智能体
9.5　DQL智能体
9.6　简单的金融沙箱
9.7　更好的金融沙箱
9.8　FQL智能体
9.9　结论
第四部分　算法交易
第10章　向量化回测
10.1　基于SMA策略的回测
10.2　基于DNN的每日策略的回测
10.3　基于DNN的日内策略回测
10.4　结论
第11章　风险管理
11.1　交易机器人
11.2　向量化回测
11.3　基于事件的回测
11.4　风险评估
11.5　风控措施回测
11.5.1　止损
11.5.2　跟踪止损
11.5.3　止盈
11.6　结论
11.7　Python代码
11.7.1　金融环境
11.7.2　交易机器人
11.7.3　回测基类
11.7.4　回测类
第12章　执行与部署
12.1　Oanda账户
12.2　数据检索
12.3　订单执行
12.4　交易机器人
12.5　部署
12.6　结论
12.7　Python代码
12.7.1　Oanda环境
12.7.2　向量化回测
12.7.3　Oanda交易机器人
第五部分　展望
第13章　基于人工智能的竞争
13.1　人工智能和金融
13.2　标准的缺失
13.3　教育和培训
13.4　资源争夺
13.5　市场影响
13.6　竞争场景
13.7　风险、监管和监督
13.8　结论
第14章　金融奇点
14.1　概念和定义
14.2　风险是什么
14.3　通往金融奇点的途径
14.4　正交技能和资源
14.5　之前和之后的情景
14.6　星际迷航还是星球大战
14.7　结论
第六部分　附录
附录A　交互式神经网络
附录B　神经网络类
附录C　卷积神经网络
参考文献

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定价：129.80元

书号：978-7-115-59455-6

出版社：人民邮电出版社

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