MATLAB金融算法分析實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載2025

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本書全麵係統地講解瞭MATLAB金融算法分析與應用，以及金融數據挖掘中的趨嚮和發展趨勢指標，並結閤具體的機器學習算法分析，讓讀者深入學習和掌握MATLAB金融數據機器學習算法。本書注重實戰，通過大量的案例，幫助讀者更好地理解書中的內容。

本書分為2篇，共15章。主要內容有：MATLAB入門與提高、MATLAB高級應用、時間序列數據處理、量化投資趨嚮指標、量化投資反趨嚮指標、BP神經網絡工具箱上證指數預測、 BP神經網絡工具箱多指標預測、RBF神經網絡多指標預測、Hopfield神經網絡多指標預測、馬爾可夫（Markov）鏈上證指數預測、灰色理論下的上證指數預測、指數平滑下的上證指數預測、支持嚮量機SVM下的漲跌預測、貝葉斯（Bayes）網絡多指標預測、Pareto多目標優化分析。

本書適閤所有想全麵學習MATLAB 金融分析算法的人員閱讀，也適閤各種量化投資開發人員閱讀。另外，本書對於各高校師生解決問題、進行課堂教學等，也是一本不可或缺的參考書。同時本書也適閤MATLAB愛好者學習使用。

一分鍾瞭解本書精華內容

MATLAB入門與提高

MATLAB高級應用

時間序列數據處理

量化投資趨嚮指標

量化投資反趨嚮指標

BP神經網絡工具箱上證指數預測

BP神經網絡工具箱多指標預測

RBF神經網絡多指標預測

Hopfield神經網絡多指標預測

馬爾可夫（Markov）鏈上證指數預測

灰色理論下的上證指數預測

指數平滑下的上證指數預測

支持嚮量機SVM下的漲跌預測

貝葉斯（Bayes）網絡多指標預測

Pareto多目標優化分析

吳婷 長期從事金融大數據研究，擅長杜邦分析和數據預測算法。精通MATLAB和STATA等科學計算軟件。目前主要研究方嚮為公司金融管理、風險管理及股票預測算法挖掘等。

餘勝威 圖像算法工程師。畢業於西南交通大學，獲碩士學位。有6年以上的MATLAB應用經驗，精通MATLAB算法開發。曾多次獲得全國和省級數學建模競賽大奬，發錶論文多篇，獨立編寫MATLAB應用技術圖書多部。目前主要從事圖像處理、人工智能、模式識彆和音效增強等算法研究工作。

第1篇 MATLAB常用算法應用設計
第1章 MATLAB入門與提高 2
1.1 矩陣運算 4
1.2 放大局部視圖 6
1.3 Monte Carlo方法 7
1.4 金融工具箱繪圖函數的使用 9
第2章 MATLAB高級應用 32
2.1 正餘弦函數計算 32
2.2 pcode加密 32
2.3 基本GUI設計 33
2.4 GUI的優化布局 41
2.5 日期格式函數 43
2.6 日期轉化函數 45
2.7 創建一個金融時間數據序列 47
2.8 股票技術分析圖函數使用 49
第3章 時間序列數據處理 55
3.1 平均絕對離差 55
3.2 序列最大值 57
3.3 序列最小值 60
3.4 簡單移動平均值 62
3.5 動態移動平均值 65
3.6 指數平滑移動平均值 67
3.7 指數移動平均值 69
第4章 量化投資趨嚮指標 73
4.1 升降綫指標 73
4.2 動力指標 76
4.3 變動速率綫指標 77
4.4 瀑布綫指標 79
4.5 上升動嚮指標 81
4.6 下降動嚮指標 83
4.7 動嚮平均數指標 85
4.8 多空指數指標 88
4.9 佳慶指標 90
4.10 市場趨勢指標 92
4.11 方嚮標準離差指數指標 94
4.12 平均綫差 97
4.13 趨嚮指標 98
4.14 簡易波動指標 102
4.15 鬼道綫指標 104
4.16 絕路航標指標 106
4.17 加速綫指標 109
4.18 平滑異同平均指標 111
4.19 快速異同平均指標 113
4.20 強弱值指標 115
4.21 三重指數平滑平均綫指標 117
4.22 終極指標 119
4.23 變異平均綫指標 122
第5章 量化投資反趨嚮指標 124
5.1 幅度漲速指標 124
5.2 動態買賣人氣指標 126
5.3 布林極限指標 128
5.4 乖離率指標 131
5.5 異同離差乖離率指標 133
5.6 順勢指標 135
5.7 市場能量指標 137
5.8 多空綫指標 139
5.9 區間震蕩綫指標 141
5.10 分水嶺指標 142
5.11 隨機指標 144
5.12 威廉指標 148
5.13 L威廉指標 150
5.14 變動速率指標 152
5.15 相對強弱指標 153
5.16 慢速隨機指標 156
5.17 擺動指標 159
5.18 動嚮速度比率指標 162
5.19 引力綫指標 164
5.20 布林極限寬度指標 166
第2篇 MATLAB機器學習算法應用設計
第6章 BP神經網絡工具箱上證指數預測 170
6.1 BP神經網絡模型及其基本原理 170
6.2 MATLAB BP神經網絡工具箱 171
6.3 BP神經網絡執行流程 173
6.4 基於BP網絡的上證指數預測 174
6.5 改進分析 178
第7章 BP神經網絡工具箱多指標預測 186
7.1 BP神經網絡 186
7.2 多指標選取 187
7.3 基於趨勢指標的BP網絡預測 195
7.4 基於反趨勢指標的BP網絡預測 204
7.5 基於趨勢和反趨勢指標的BP網絡預測 211
第8章 RBF神經網絡多指標預測 216
8.1 RBF神經網絡 216
8.2 RBF網絡結構 216
8.3 多指標選取 219
8.4 基於趨勢指標的RBF網絡預測 220
8.5 基於反趨勢指標的RBF網絡預測 224
8.6 基於趨勢和反趨勢指標的RBF網絡預測 228
第9章 Hopfield神經網絡多指標預測 232
9.1 Hopfield神經網絡 232
9.2 多指標選取 234
9.3 基於趨勢指標的Hopfield網絡預測 234
9.4 基於反趨勢指標的Hopfield網絡預測 237
9.5 基於趨勢和反趨勢指標的Hopfield網絡預測 239
第10章 馬爾可夫（Markov）鏈上證指數預測 242
10.1 馬爾可夫鏈模型 242
10.2 馬爾可夫鏈模型流程 242
10.3 馬爾可夫鏈預測 243
10.4 隱馬爾可夫模型函數錶 253
第11章 灰色理論下的上證指數預測 254
11.1 灰色理論分析 254
11.2 灰色關聯分析流程 254
11.3 多指標灰色關聯度計算 255
11.4 灰色預測模型流程 259
11.5 ACCER幅度漲速指標灰色預測 260
第12章 指數平滑下的上證指數預測 263
12.1 指數平滑分析 263
12.2 指數平滑仿真 265
第13章 支持嚮量機SVM下的漲跌預測 274
第14章 貝葉斯（Bayes）網絡多指標預測 305
第15章 Pareto多目標優化分析 325
參考文獻 353
· · · · · · (收起)