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机器学习在量化投资中的应用研究

汤凌冰

《机器学习在量化投资中的应用研究》是国内少有的研究机器学习在量化投资中应用的专著。主要运用多层感知器神经网络、广义自回归神经网络、模糊神经网络与支持向量机对证券时间序列进行回归分析。特别是在支持向量机框架下构造了小波、流形小波与样条小波三种核函数，并在此基础上建立了股指收益与波动预测两类新的量化投资模型。与经典高斯核相比，具备多分辨分析特性的新模型能较好地捕捉曲线性状，各预测指标在模拟数据与真实数据上均占优，表明其具有良好的适用性与有效性。《机器学习在量化投资中的应用研究》可供计算机、信息管理与金融类专业高年级本科生与研究生使用，也可供从事机器学习技术与应用研究的科研人员、金融市场数据分析人员以及机器学习软件开发人员参考。

期货操作策略

方晓滨

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本书是一本面向期货投资者的入门书，分理念篇、基础篇、系统篇、提高篇、案例篇 五个部分，深入浅出、图文并茂地向读者介绍了期货交易所必须掌握的知识，具有很强的 实战指导价值。书中作者自创的嵌套理论和三大交易定律，解决了很多投资者困惑已久的 问题，读来能有耳目一新的感觉。