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內(nèi)容簡介

　　本書通過Python示例介紹人工智能技術在金融數(shù)據(jù)分析中的應用。你將了解如何運用神經(jīng)網(wǎng)絡、強化學習等深度學習技術預測金融市場。本書分為六大部分。第一部分介紹人工智能算法的核心概念，包括監(jiān)督學習和神經(jīng)網(wǎng)絡，并描繪超級人工智能愿景。第二部分討論機器學習技術在金融市場中的應用。第三部分更進一步，討論如何利用神經(jīng)網(wǎng)絡和強化學習技術解決金融市場中的統(tǒng)計失效問題。第四部分詳述如何利用算法交易解決統(tǒng)計失效問題。第五部分展望未來，探討人工智能會如何改變金融業(yè)。第六部分給出以Python實現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡，可用于時間序列預測。

作者簡介

　　伊夫.希爾皮斯科（Yves Hilpisch），金融數(shù)學博士，Python Quants公司創(chuàng)始人兼CEO，致力于普及人工智能、算法交易等相關技術在金融數(shù)據(jù)中的應用。此外，他還創(chuàng)建了AI Machine平臺，提供人工智能算法交易策略的標準化部署。伊夫是國際量化投資分析師認證（CQF）講師，講授計算金融學、機器學習和算法交易。他另著有《Python金融大數(shù)據(jù)分析》?！咀g者介紹】石磊磊，在人工智能領域深耕20余年，曾任職于螞蟻金服、微軟等國內(nèi)外知名公司，主導了多個金融模型的開發(fā)，服務于全球數(shù)億設備，帶領團隊研發(fā)了工業(yè)級實時動態(tài)圖風控系統(tǒng)，在金融風險管理和量化交易方面有豐富的研究經(jīng)驗和應用經(jīng)驗。余宇新，上海外國語大學副教授，金融大數(shù)據(jù)中心執(zhí)行主任，上海市創(chuàng)新政策評估研究中心研究員，發(fā)表論文40余篇，開發(fā)大數(shù)據(jù)算法獲國家發(fā)明專利授權1項，曾參與多項人工智能產(chǎn)品研發(fā)工作。李煜鑫，上海外國語大學副教授，碩士生導師；英國華威大學特聘研究員，博士生導師；英國約克大學經(jīng)濟學院博士；在國內(nèi)外從事金融學相關研究近20年，在國內(nèi)外核心期刊上發(fā)表論文30余篇，撰寫了多部專著。

圖書目錄

前言 xiii
第一部分　機器智能
第 1 章　人工智能 3
1．1　算法 3
1．1．1　數(shù)據(jù)類型 3
1．1．2　學習類型 4
1．1．3　任務類型 7
1．1．4　方法類型 7
1．2　神經(jīng)網(wǎng)絡 8
1．2．1　OLS回歸 8
1．2．2　神經(jīng)網(wǎng)絡估計 12
1．2．3　神經(jīng)網(wǎng)絡分類 17
1．3　數(shù)據(jù)的重要性 19
1．3．1　小數(shù)據(jù)集 19
1．3．2　更大的數(shù)據(jù)集 22
1．3．3　大數(shù)據(jù) 24
1．4　結論 25
第 2 章　超級智能 26
2．1　成功故事 27
2．1．1　雅達利（Atari） 27
2．1．2　圍棋（Go） 32
2．1．3　國際象棋（Chess） 33
2．2　硬件的重要性 35
2．3　智能的形式 36
2．4　通往超級智能的途徑 37
2．4．1　網(wǎng)絡和組織 38
2．4．2　生物增強 38
2．4．3　腦機混合 38
2．4．4　全腦模擬 39
2．4．5　人工智能 39
2．5　智能爆炸 40
2．6　目標和控制 41
2．6．1　超級智能和目標 41
2．6．2　超級智能和控制 42
2．7　潛在的結果 43
2．8　結論 45
第二部分　金融和機器學習
第 3 章　規(guī)范性金融理論 49
3．1　不確定性與風險 50
3．1．1　定義 50
3．1．2　數(shù)字模擬例子 51
3．2　預期效用理論 53
3．2．1　假設和結論 53
3．2．2　數(shù)值例子 55
3．3　均值方差投資組合理論 57
3．3．1　假設和結論 57
3．3．2　數(shù)值例子 59
3．4　資本資產(chǎn)定價模型 67
3．4．1　假設和結論 67
3．4．2　數(shù)值例子 69
3．5　套利定價理論 74
3．5．1　假設和結論 74
3．5．2　數(shù)值例子 75
3．6　結論 77
第 4 章　數(shù)據(jù)驅(qū)動的金融學 78
4．1　科學方法 78
4．2　金融計量經(jīng)濟學與回歸 79
4．3　數(shù)據(jù)可用性 82
4．3．1　可編程API 82
4．3．2　結構化歷史數(shù)據(jù) 83
4．3．3　結構化流數(shù)據(jù) 85
4．3．4　非結構化歷史數(shù)據(jù) 86
4．3．5　非結構化流數(shù)據(jù) 88
4．3．6　非傳統(tǒng)數(shù)據(jù) 89
4．4　重新審視規(guī)范性理論 93
4．4．1　預期效用與現(xiàn)實 93
4．4．2　均值–方差投資組合理論 96
4．4．3　資本資產(chǎn)定價模型 103
4．4．4　套利定價理論 107
4．5　揭示中心假設 115
4．5．1　正態(tài)分布收益率 115
4．5．2　線性關系 124
4．6　結論 126
4．7　Python代碼段 126
第 5 章　機器學習 130
5．1　學習 131
5．2　數(shù)據(jù) 131
5．3　成功 133
5．4　容量 137
5．5　評估 140
5．6　偏差和方差 145
5．7　交叉驗證 147
5．8　結論 149
第 6 章　人工智能優(yōu)先的金融 150
6．1　有效市場 150
6．2　基于收益數(shù)據(jù)的市場預測 155
6．3　基于更多特征的市場預測 161
6．4　日內(nèi)市場預測 166
6．5　結論 167
第三部分　統(tǒng)計失效
第 7 章　密集神經(jīng)網(wǎng)絡 171
7．1　數(shù)據(jù) 171
7．2　基線預測 173
7．3　歸一化 177
7．4　暫退 179
7．5　正則化 181
7．6　裝袋 184
7．7　優(yōu)化器 185
7．8　結論 186
第 8 章　循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡 187
8．1　第一個示例 188
8．2　第二個示例 191
8．3　金融價格序列 194
8．4　金融收益率序列 197
8．5　金融特征 199
8．5．1　估計 199
8．5．2　分類 200
8．5．3　深度RNN 201
8．6　結論 202
第 9 章　強化學習 203
9．1　基本概念 204
9．2　OpenAI Gym 205
9．3　蒙特卡羅智能體 208
9．4　神經(jīng)網(wǎng)絡智能體 210
9．5　DQL智能體 212
9．6　簡單的金融沙箱 216
9．7　更好的金融沙箱 220
9．8　FQL智能體 222
9．9　結論 227
第四部分　算法交易
第 10 章　向量化回測 231
10．1　基于SMA策略的回測 232
10．2　基于DNN的每日策略的回測 237
10．3　基于DNN的日內(nèi)策略的回測 243
10．4　結論 248
第 11 章風險管理 249
11．1　交易機器人 250
11．2　向量化回測 253
11．3　基于事件的回測 255
11．4　風險評估 261
11．5　風控措施回測 264
11．5．1　止損 266
11．5．2　跟蹤止損 268
11．5．3　止盈 269
11．6　結論 272
11．7　Python代碼 273
11．7．1　金融環(huán)境 273
11．7．2　交易機器人 275
11．7．3　回測基類 279
11．7．4　回測類 281
第 12 章　執(zhí)行與部署 284
12．1　Oanda賬戶 285
12．2　數(shù)據(jù)檢索 285
12．3　訂單執(zhí)行 289
12．4　交易機器人 294
12．5　部署 300
12．6　結論 304
12．7　Python代碼 304
12．7．1　Oanda環(huán)境 304
12．7．2　向量化回測 307
12．7．3　Oanda交易機器人 308
第五部分　展望
第 13 章　基于人工智能的競爭 313
13．1　人工智能和金融 313
13．2　標準的缺失 315
13．3　教育和培訓 316
13．4　資源爭奪 317
13．5　市場影響 318
13．6　競爭場景 319
13．7　風險、監(jiān)管和監(jiān)督 320
13．8　結論 322
第 14 章　金融奇點 323
14．1　概念和定義 323
14．2　風險是什么 324
14．3　通往金融奇點的途徑 327
14．4　正交技能和資源 328
14．5　之前和之后的情景 328
14．6　星際迷航還是星球大戰(zhàn) 329
14．7　結論 329
第六部分　附錄
附錄A　交互式神經(jīng)網(wǎng)絡 333
附錄B　神經(jīng)網(wǎng)絡類 348
附錄C　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 360
參考文獻 366