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本书通过Python示例介绍人工智能技术在金融数据分析中的应用。
内容简介
本书通过Python示例介绍人工智能技术在金融数据分析中的应用。本书分为六大部分。第一部分介绍人工智能算法的核心概念，包括监督学习和神经网络，并描绘超级人工智能愿景。第二部分讨论机器学习技术在金融市场中的应用。第三部分更进一步，讨论如何利用神经网络和强化学习技术解决金融市场中的统计失效问题。第四部分详述如何利用算法交易解决统计失效问题。第五部分展望未来，探讨人工智能会如何改变金融业。第六部分给出以Python实现的神经网络，可用于时间序列预测。
作者简介
作者伊夫·希尔皮斯科，博士，Python Quants集团的创始人和管理合伙人。该集团致力于应用开源技术来解决金融数据科学、人工智能、算法交易和计算金融学等问题。他还是AI Machine公司的创始人和CEO。这个公司的主营业务是通过专属策略执行平台来发挥人工智能的威力。他还是Python算法交易大学认证的在线培训项目的主管。
章节目录
版权信息
版权声明
O'Reilly Media, Inc.介绍
业界评论
本书赞誉
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 规范性金融理论
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 数值例子
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 重新审视规范性理论
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 人工智能优先的金融
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 的日内策略的回测
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
A.1 张量和张量运算
A.2 简单神经网络
A.2.1 估计
A.2.2 分类
A.3 浅层神经网络
A.3.1 估计
A.3.2 分类
附录B 神经网络类
B.1 激活函数
B.2 简单神经网络
B.2.1 估计
B.2.2 分类
B.3 浅层神经网络
B.3.1 估计
B.3.2 分类
B.4 预测市场方向
附录C 卷积神经网络
C.1 特征和标签数据
C.2 训练模型
C.3 测试模型
参考文献
关于作者
关于封面
金融人工智能：用Python实现AI量化交易是2022年由人民邮电出版社出版,作者[德] 伊夫·希尔皮斯科。
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