New Trends in Data Warehousing and Data Analysis pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Kozielski, Stanislaw (EDT)/ Wrembel, Robert (EDT)

出品人:

页数:364

译者:

出版时间:2008-11

价格:$ 190.97

装帧:

isbn号码:9780387874302

丛书系列:

图书标签:

数据仓库
数据分析
大数据
商业智能
数据挖掘
ETL
OLAP
数据建模
数据治理
机器学习

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小美书屋

book.quotespace.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

Most of modern enterprises, institutions, and organizations rely on knowledge-based management systems. In these systems, knowledge is gained from data analysis. Today, knowledge-based management systems include data warehouses as their core components. Data integrated in a data warehouse are analyzed by the so-called On-Line Analytical Processing (OLAP) applications designed to discover trends, patterns of behavior, and anomalies as well as finding dependencies between data. Massive amounts of integrated data and the complexity of integrated data coming from many different sources make data integration and processing challenging. New Trends in Data Warehousing and Data Analysis brings together the most recent research and practical achievements in the DW and OLAP technologies. It provides an up-to-date bibliography of published works and the resource of research achievements. Finally, the book assists in the dissemination of knowledge in the field of advanced DW and OLAP.

深入探索现代金融市场的复杂性与演变图书名称：算法交易的前沿：高频、量化与市场微观结构图书简介：本书旨在为读者提供一个关于现代金融市场运作核心——算法交易（Algorithmic Trading）的全面、深入且极具实战指导性的视角。随着电子化交易的普及和计算能力的飞速发展，金融市场的结构正在经历根本性的变革。传统的投资理念和交易方法已难以适应当前瞬息万变的交易环境。本书聚焦于驱动现代资本市场的主要力量：高频交易（HFT）、复杂的量化模型构建以及市场微观结构的精妙互动。第一部分：现代市场的生态系统与基础设施本部分将为读者构建一个坚实的理论和技术基础，理解算法交易赖以生存的环境。我们首先探讨电子化交易平台的演进历程，从传统的“喊价市场”（Open Outcry）到如今完全由订单驱动的电子化交易所（Limit Order Books, LOBs）。重点分析不同类型的订单（如市价单、限价单、冰山单等）如何影响订单簿的深度、流动性和价格发现机制。随后，我们将深入剖析市场微观结构（Market Microstructure）的核心概念。这包括流动性的精确测量、价差的构成、冲击成本（Market Impact Cost）的量化模型，以及延迟（Latency）在不同交易策略中的决定性作用。我们将详细阐述“有效市场假说”在算法时代所面临的挑战，并介绍适用于高频环境下的信息传播速度和价格扩散模型。内容还将涵盖交易所的撮合机制（如FIFO、价格/价格优先原则）如何被交易者利用或规避。第二部分：高频交易（HFT）的策略与实现高频交易是当前金融市场中最引人注目也最具争议的领域之一。本书将系统性地拆解HFT的运作原理，并区分不同的HFT子策略。流动性提供与捕获策略：详细介绍做市商（Market Making）的数学模型，包括如何动态调整买卖价差以对冲库存风险（Inventory Risk）和预估机会成本。我们将展示如何利用最优控制理论和随机微分方程来确定最优的报价策略，目标是在最大化预期利润的同时，最小化被“抽血”（Adverse Selection）的风险。延迟套利与基础设施优势：探讨微秒乃至纳秒级别的延迟竞争。本书将分析基于物理距离（如光纤路径优化）和微波通信技术在跨市场套利中的应用。同时，介绍延迟不对称性（Latency Arbitrage）的理论基础及其对市场效率的影响。事件驱动与信号处理：聚焦于如何利用高频数据流快速处理来自新闻、监管公告或宏观经济报告的非结构化信息，并转化为可执行的交易信号。这部分将引入先进的自然语言处理（NLP）技术在金融文本分析中的应用，特别是情感分析和主题建模在超短线交易中的集成方法。第三部分：量化策略的构建、回测与风险管理量化交易策略的成功不仅依赖于好的“想法”，更依赖于严谨的建模、无偏的回测和严格的风险控制。特征工程与信号生成：本部分超越了简单的技术指标，深入探讨了如何从高频订单流数据中提取具有预测能力的特征（Features）。讨论特征选择、降维技术（如PCA、Autoencoders）在处理高维度金融时间序列时的应用。机器学习在预测中的应用：我们将评估不同机器学习模型（从经典的Logistic回归到复杂的深度学习网络如LSTM、Transformer模型）在预测短期价格变动方面的适用性。重点在于解决金融时间序列数据的非平稳性、低信噪比和数据标签偏差（Label Skewness）问题。严谨的回测框架（Backtesting）：强调避免“数据挖掘偏见”（Data Snooping Bias）和“幸存者偏差”（Survivorship Bias）的重要性。我们将详细介绍如何构建一个能够真实模拟市场摩擦成本（滑点、佣金、限价单未成交成本）的模拟交易环境，并使用蒙特卡洛模拟来评估策略的稳健性。实战风险控制：介绍针对算法交易特有的风险管理措施，包括最大回撤控制、头寸限制、动态止损机制，以及如何在多个相关性策略间进行动态资产配置，以优化夏普比率而非仅仅追求最大收益。第四部分：监管、伦理与未来展望最后，本书将探讨算法交易对金融体系稳定性的影响以及未来的发展方向。讨论“闪电崩盘”（Flash Crash）事件的成因，以及监管机构（如SEC、CFTC）为提高市场透明度和稳定性所采取的措施。同时，展望量子计算、分布式账本技术（DLT）对未来交易基础设施的潜在颠覆性影响。本书特色：本书不仅仅是理论的梳理，更融合了大量的实证分析和案例研究。通过对公开可获取的LOB快照数据进行分析，读者将能够亲身体验从原始数据到可执行策略的完整开发流程。它适合于量化分析师、金融工程专业的学生、资深的交易员以及任何希望深入理解驱动现代金融市场引擎的专业人士。阅读本书后，您将具备设计、测试和部署复杂、低延迟交易策略所需的知识和洞察力。