机器学习在金融时间序列分析与预测中的应用，385页pdf¶

本书籍由LLMQuant社区整理, 并提供PDF下载, 只供学习交流使用, 版权归原作者所有。

• 作者: 暂无公开信息
• 出版社: 暂无公开信息
• 出版年份: 2022
• 难度: ⭐⭐⭐⭐
• 推荐指数: ⭐⭐⭐⭐⭐
• PDF下载: 点击下载

内容简介¶

《机器学习在金融时间序列分析与预测中的应用》是一本关于量化金融的专业书籍，旨在帮助读者处理复杂且波动的金融时间序列数据，以更好地理解其历史行为并对其未来走势进行可靠预测。本书深入探讨了如何将统计学、计量经济学、机器学习和深度学习的概念与技术应用于构建稳健的预测模型，并利用这些模型构建有利可图的投资组合。

本书内容涵盖了时间序列分析的基础知识，包括随机过程、平稳性、自相关与偏自相关函数、白噪声以及ARIMA模型和季节性模型等传统预测方法。同时，本书也详细介绍了机器学习的基础理论，如监督学习、无监督学习，以及线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）和人工神经网络等核心算法。

在高级应用方面，本书特别强调了深度学习在金融时间序列预测中的应用，包括卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）网络架构。书中还涵盖了指数平滑、Holt和Winter趋势与季节性方法、格兰杰因果分析、多元线性回归、多元自适应回归样条曲线（MARS）等统计和计量建模方法。 机器学习预测模型则包括k近邻、Bagging、自适应增强、极端梯度增强和随机森林等集成方法。 书中所有概念和方法均通过R和Python语言在TensorFlow和Keras框架上实现，并利用印度国家证券交易所（NSE）和孟买证券交易所（BSE）上市股票的日、月指数值历史数据进行实证分析，为读者提供了丰富的实践案例和有益的行业行为洞察。

核心章节¶

以下是本书的主要章节预览：

主要特点¶

• 理论与实践结合
• 包含详细示例
• 配套代码和资源
• 适合实际应用

适合人群¶

• 量化分析师
• 算法交易员
• 金融工程师
• 数据科学家

配套资源¶

• 示例代码
• 数据集
• 在线补充材料