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出版者:

作者:Patel, Alpesh B.

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2002-8

价格:$ 45.19

装帧:

isbn号码:9780273656302

丛书系列:

图书标签:

• 互联网
• 交易
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• 市场分析

好的，这是一本关于深度学习在金融时间序列预测中的应用的图书简介。 --- 深入探索：基于深度学习的金融时间序列预测与量化策略构建 作者： [此处留空，仿照专业书籍风格] 出版社： [此处留空，仿照专业书籍风格] ISBN： [此处留空，仿照专业书籍风格] --- 内容概述： 在当代金融市场中，信息的瞬息万变和数据量的爆炸性增长，对传统的统计套利和风险管理模型提出了严峻的挑战。传统的基于线性假设和有限特征工程的方法，往往难以捕捉高频数据中蕴含的复杂非线性和长程依赖关系。本书《深入探索：基于深度学习的金融时间序列预测与量化策略构建》正是在此背景下应运而生，它致力于为金融分析师、量化研究员以及高级量化交易员提供一套前沿且实用的理论框架与实践指南，专注于如何利用尖端的深度学习技术，从海量异构金融数据中提取有效信号，并将其转化为稳健的交易决策。 本书并非停留在理论的阐述，而是深度融合了机器学习的最新进展、金融工程的严谨性以及大规模数据处理的技术。它摒弃了对基础概念的冗余讲解，直接切入复杂模型的构建、优化、回测和实盘部署的关键环节。读者将通过本书掌握如何从根本上重塑金融时间序列的建模范式，实现从数据清洗到最终策略执行的全流程闭环控制。 核心章节与技术聚焦： 全书内容结构严谨，层层递进，旨在打造一个完整的深度学习驱动的量化交易系统蓝图。 第一部分：金融数据的新范式与预处理挑战 (Foundations and Data Engineering) 本部分聚焦于现代金融数据科学的基石。我们首先探讨了高频、多模态数据的特性，包括订单簿的微观结构、新闻情绪的文本流以及宏观经济指标的周期性。重点在于特征工程的深度学习化，探讨如何使用自编码器（Autoencoders）和变分自编码器（VAEs）自动学习数据的低维嵌入表示，而非依赖人工的指标构建。此外，专门辟章讨论了时间序列中的非平稳性处理、数据缺失的智能插补，以及如何在高频数据中有效识别和处理洗价（Wash Trading）和市场微观结构噪音。 第二部分：核心深度学习模型架构的精炼应用 (Advanced Deep Learning Architectures) 本部分是本书的核心技术所在，详细剖析了最适合处理序列依赖性的深度学习模型及其在金融领域的定制化应用。 1. 循环神经网络（RNN）的超越： 深入讲解长短期记忆网络 (LSTM) 和 门控循环单元 (GRU)，着重于如何通过多头注意力机制 (Multi-Head Attention) 改进传统RNN在捕获长程依赖时的局限性。我们展示了如何将这些模型应用于预测资产价格的波动率和方向性。 2. 卷积网络（CNN）在时频分析中的威力： 探索一维和二维CNN如何有效地从时间序列数据中提取局部模式，例如在捕捉特定交易时段内的瞬时反转信号。讨论了Inception模块的引入以处理多尺度时间特征。 3. Transformer与序列到序列模型： 重点分析Transformer架构（特别是其自注意力机制）如何解决传统序列模型在并行计算和长序列处理上的瓶颈。结合强化学习（RL） 框架，构建基于Transformer的序列决策模型，实现对复杂市场状态的直接策略输出。 第三部分：模型的可解释性、鲁棒性与风险管理 (Interpretability and Robustness) 在金融领域，模型的“黑箱”特性是难以接受的。本部分致力于解决深度学习在金融应用中的可信赖性问题。我们详细介绍了LIME、SHAP值等方法在量化模型中的应用，旨在揭示模型做出特定预测或交易决策背后的驱动因子——究竟是市场结构、情绪指标还是技术形态。更重要的是，本书强调模型对抗性攻击的防御。通过引入鲁棒性优化技术和域适应（Domain Adaptation） 策略，确保模型在面对数据分布漂移（如2008年金融危机或疫情黑天鹅事件）时，仍能保持预测的稳定性和交易的安全性。 第四部分：从预测到实盘：强化学习驱动的量化执行 (Reinforcement Learning for Execution) 本书的最高层次是将预测结果无缝转化为最优的交易执行策略。我们详细阐述了基于深度Q网络（DQN）和策略梯度方法（如A2C/PPO） 的量化交易框架。重点讨论如何设计有效的状态空间（State Space）、动作空间（Action Space） 和奖励函数（Reward Function），以最大化夏普比率或最小化滑点。实践案例涵盖了最优订单执行（Optimal Order Execution），利用深度RL来决定何时拆分大额订单、如何应对实时市场冲击，以最小化交易成本。 本书的独特价值： 本书的最大特色在于其高度的实践导向性和对前沿研究的深度整合。它要求读者具备扎实的Python编程基础和对金融市场的基本理解，并承诺提供一套可以直接应用于真实回测环境的高级建模思路。 数据驱动的特征提取： 告别手动指标，让网络自己发现隐藏的Alpha因子。 高阶序列建模： 掌握利用Attention和Transformer处理复杂时间依赖的最新技术。 策略的闭环优化： 整合预测与决策（强化学习），实现端到端的系统构建。 严谨的风险视角： 内置模型可解释性与抗过拟合的防御机制。 无论您是希望突破现有量化模型瓶颈的资深人士，还是寻求将深度学习技能应用于高价值金融领域的专业人士，本书都将是您构建下一代智能量化交易系统的必备参考。 --- 目标读者： 量化金融研究员、高频交易工程师、金融工程博士研究生、对尖端量化技术有需求的资深交易员。 所需基础： 熟练掌握Python/R，了解基础统计学和机器学习概念，对时间序列分析有基本认知。

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