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出版者:Packt Publishing

作者:Peter Waher

出品人:

頁數:296

译者:

出版時間:2018-5-9

價格:USD 39.99

裝幀:Paperback

isbn號碼:9781788397483

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機
• RaspberryPi
• IoT
• 物聯網
• IoT
• 嵌入式係統
• 傳感器
• 網絡
• 數據分析
• 雲計算
• 安全
• 智能傢居
• 工業物聯網

好的，這是一本關於深度學習在金融時間序列預測中的應用的圖書簡介： --- 《量化煉金術：深度神經網絡在金融高頻預測中的前沿實踐》 內容簡介 在瞬息萬變的全球金融市場中，信息即價值，時機即財富。傳統的計量經濟學模型和基於假設的統計方法在捕捉復雜、非綫性、高頻的市場動態方麵正日益顯現齣其局限性。麵對海量、高維度、噪聲充斥的金融時間序列數據，我們需要更強大的工具——能夠從數據深處挖掘齣潛在規律和預示信號的智能係統。 本書《量化煉金術：深度神經網絡在金融高頻預測中的前沿實踐》，正是為那些渴望站在量化前沿，掌握利用最先進人工智能技術進行市場預測與交易決策的專業人士、量化研究員、資深交易員以及高級金融工程學生而精心撰寫的權威指南。 本書並非停留在理論的淺嘗輒止，而是深入剖析瞭深度學習（Deep Learning, DL）技術棧如何被係統地應用於解決金融時間序列預測中的核心難題，包括但不限於波動率建模、資産價格方嚮預測、事件驅動的輿情影響分析以及構建穩健的風險價值（VaR）估計模型。 核心內容聚焦：超越傳統，直擊前沿 本書結構嚴謹，內容涵蓋瞭從基礎概念重塑到復雜模型構建與實戰部署的完整生命周期。 第一部分：金融時間序列的本質與挑戰重構 本部分首先對傳統金融時間序列分析（如ARMA, GARCH族模型）進行瞭快速迴顧，重點闡述瞭它們在麵對高頻數據、長程依賴性和非平穩性時遭遇的瓶頸。隨後，我們引入深度學習視角，探討金融市場的內在結構如何映射到神經網絡的結構設計上。我們將詳細討論數據預處理的關鍵步驟，尤其關注如何將原始價格、交易量、訂單簿深度（LOB）數據轉化為適閤神經網絡高效學習的特徵錶示，包括特徵工程的自動化與降維技術。 第二部分：深度序列模型的基石與進化 本部分是本書的技術核心，詳細介紹瞭最適閤處理序列數據的核心深度學習架構： 1. 循環神經網絡（RNN）及其變體： 深入剖析長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）如何有效解決傳統RNN的梯度消失問題，並展示它們在捕獲短期市場記憶方麵的應用實例，例如基於日內高頻數據的動量預測。 2. 因果捲積網絡（TCN）： TCN作為RNN的有力替代者，提供瞭並行計算的優勢和更靈活的感受野控製。我們將詳細對比TCN與LSTM在處理不同頻率（日綫、分鍾綫）數據時的性能差異和計算效率。 3. Transformer架構的金融化改造： 鑒於Transformer在自然語言處理中的巨大成功，本章著重探討如何調整其自注意力機製（Self-Attention）以更好地服務於金融數據的時間依賴性。特彆關注時間軸感知的多頭注意力（Time-Aware Multi-Head Attention）的設計與實現，用於捕捉跨時間尺度的復雜交互作用。 第三部分：多模態與圖嵌入：拓展預測邊界 現代金融預測絕不能僅依賴價格數據。本部分將目光投嚮更廣闊的信息領域： 1. 自然語言處理（NLP）與情緒量化： 介紹如何利用預訓練的金融領域大語言模型（如FinBERT或定製化的BERT模型）對新聞公告、監管文件和社交媒體信息進行精確的情感傾嚮分析和主題建模。重點講解如何將這些非結構化的文本信息轉化為可量化的輸入特徵，融入到價格預測模型中。 2. 圖神經網絡（GNN）在關聯性建模中的應用： 股票市場、供應鏈網絡、衍生品關聯網絡本質上都是復雜的圖結構。本章探討如何使用圖捲積網絡（GCN）或圖注意力網絡（GAT）來建模資産之間的相互依賴性與傳染性風險，實現基於網絡拓撲的協同預測。 第四部分：風險、魯棒性與實戰部署 一個優秀的預測模型必須是魯棒且可解釋的。本部分側重於將模型從實驗颱推嚮實際交易環境： 1. 模型可解釋性（XAI）： 深入研究LIME, SHAP等方法在金融模型中的應用，理解模型做齣預測的“依據”，這對於構建投資組閤和滿足監管要求至關重要。 2. 不確定性量化與貝葉斯深度學習： 金融的本質是概率遊戲。本書推崇使用貝葉斯神經網絡（BNNs）或集成方法來量化預測的不確定性，從而輸齣概率區間而非單一點估計，這直接服務於更審慎的風險管理和頭寸規模確定。 3. 對抗性訓練與模型防禦： 探討如何通過對抗樣本生成來測試模型的脆弱性，並實施相應的防禦機製，增強模型在麵對市場操縱或極端事件衝擊時的穩定性。 4. 高效能的訓練與推理優化： 針對高頻交易對延遲的嚴苛要求，介紹模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）以及利用GPU/TPU進行高效訓練和低延遲推理的工程實踐。 讀者收獲 通過係統學習本書內容，讀者將不僅掌握最先進的深度學習算法，更能理解如何根據金融市場的特定規律（如高信噪比、非平穩性、低信噪比的稀疏信號）對這些算法進行批判性選擇、定製化改造和嚴格的性能評估。本書提供的代碼示例和實戰框架，將確保理論知識能夠無縫轉化為可執行的、具有競爭力的量化策略。 《量化煉金術》是您通往新一代智能金融建模的必備路綫圖，助您在數據的洪流中，提煉齣真正的市場洞察與財富機遇。 ---

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書中的“安全”章節是我認為最為關鍵的部分之一。隨著物聯網設備的普及，安全問題日益凸顯。作者在這一部分提供瞭非常詳實的安全策略和實踐建議。從設備層麵的加密，到網絡層麵的認證，再到雲平颱的數據安全，本書幾乎涵蓋瞭物聯網安全的所有重要方麵。它強調瞭“安全設計”的理念，即在物聯網係統的設計之初就將安全因素考慮在內，而不是事後補救。書中還討論瞭物聯網設備常見的安全漏洞，以及如何防範DDoS攻擊、數據竊取和身份冒充等威脅，這讓我對如何構建一個安全可靠的物聯網生態係統有瞭清晰的認識，也讓我深刻體會到，安全是物聯網發展的生命綫。

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讓我印象深刻的是，書中關於“未來的趨勢”的討論，顯得非常有前瞻性。作者並沒有將物聯網視為一個靜態的技術領域，而是積極展望瞭其未來的發展方嚮。它探討瞭AI與物聯網的深度融閤、5G技術在物聯網中的作用、區塊鏈在物聯網中的應用潛力，以及邊緣智能的興起。這些前沿的討論，不僅拓寬瞭我的視野，也讓我對物聯網未來的發展趨勢有瞭更清晰的認識，並且激發瞭我對這些新興技術進一步學習的興趣。例如，書中關於AI與物聯網的融閤，就讓我開始思考如何利用AI來優化物聯網設備的決策能力。

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我特彆欣賞書中關於“數據處理”的講解。物聯網的核心價值在於數據的采集和分析，而這部分內容是大多數入門書籍容易敷衍瞭事的地方。本書則投入瞭相當大的篇幅，係統地介紹瞭數據采集、存儲、清洗、分析和可視化等環節。它討論瞭邊緣計算和雲計算在數據處理中的作用，以及如何利用大數據技術來挖掘物聯網設備産生的海量數據。書中甚至涉及瞭一些基本的機器學習算法，用於異常檢測和預測性維護，這對於我理解如何從原始數據中提取有價值的洞察非常有幫助。例如，在討論傳感器數據時，書中就舉例說明瞭如何利用機器學習模型來識彆設備故障的早期跡象，從而實現主動維護。

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總而言之，《Mastering Internet of Things》這本書為我打開瞭一扇通往物聯網世界的大門。它以其全麵、深入、實用且富有前瞻性的內容，成功地激發瞭我對物聯網的濃厚興趣，並為我打下瞭堅實的基礎。這本書不僅僅是一本技術手冊，更是一本能夠啓發思考、引導實踐的指南。它讓我從一個對物聯網一知半解的旁觀者，逐漸成長為一個有能力去探索、理解甚至參與到物聯網發展中的學習者。我非常肯定這本書的價值，並且會強烈推薦給任何有誌於深入瞭解和掌握物聯網技術的讀者，無論你是初學者還是希望提升技能的專業人士，這本書都能為你帶來巨大的收獲。

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作為一名對物聯網（IoT）領域充滿好奇心的初學者，我在尋找一本能夠清晰、係統地介紹這一復雜技術概念的書籍時，偶然發現瞭《Mastering Internet of Things》。這本書的名字本身就極具吸引力，暗示著它將帶領讀者深入探索物聯網的方方麵麵，從基礎原理到高級應用，再到實際的實現細節。我的職業生涯與技術緊密相連，但物聯網對我而言卻是一個相對陌生的領域，充滿瞭各種我尚未理解的術語和概念。我期望通過閱讀這本書，能夠建立起對物聯網的全麵認知，理解其工作機製，並最終能夠獨立思考和設計簡單的物聯網解決方案。 首先，我被書中對物聯網核心概念的闡述所吸引。作者並沒有急於展示復雜的代碼或硬件，而是循序漸進地解釋瞭“萬物互聯”背後的哲學和技術基礎。它詳細地剖析瞭物聯網的幾個關鍵組成部分：傳感器、連接性、數據處理和用戶界麵。在“傳感器”部分，作者不僅列舉瞭常見的傳感器類型，如溫度、濕度、光照、運動傳感器等，還深入探討瞭它們的工作原理、精度、功耗以及選擇時的考量因素。比如，在討論溫度傳感器時，書中詳細介紹瞭熱敏電阻、半導體傳感器和紅外傳感器的區彆，以及它們在不同應用場景下的適用性，這讓我對如何精確測量物理世界的數據有瞭更深刻的理解。

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我真心認為，《Mastering Internet of Things》在“實際實現”方麵的指導非常到位。書中並沒有僅僅停留在理論層麵，而是提供瞭很多關於硬件選擇、軟件開發和部署的實用建議。它介紹瞭各種主流的開發平颱，如樹莓派、Arduino，以及雲服務平颱，如AWS IoT、Azure IoT Hub。書中還提供瞭一些代碼示例，雖然我並沒有逐一運行，但這些示例清晰地展示瞭如何編寫代碼來與傳感器交互、如何將數據上傳到雲端、以及如何構建簡單的控製界麵。這些實踐性的內容，對於想要動手實踐的讀者來說，是無價之寶，讓我感覺自己離實際構建一個物聯網項目不再遙遠。

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另外，我注意到書中對“生態係統”的構建也進行瞭深入探討。物聯網並非孤立的技術，而是由硬件、軟件、雲平颱、服務提供商等多個環節組成的復雜生態係統。本書詳細分析瞭不同參與者在生態係統中的角色和作用，以及他們之間如何協同工作。它討論瞭標準化的重要性，以及開放生態係統帶來的好處。這讓我明白，要成功地構建和推廣物聯網解決方案，不僅需要紮實的技術功底，還需要對整個産業生態有深刻的理解，纔能找到最佳的閤作模式和發展路徑。

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我對書中關於“應用場景”的案例分析尤為著迷。理論知識固然重要，但看到實際的應用往往更能激發學習的動力和理解的深度。本書覆蓋瞭智慧傢居、智慧城市、工業物聯網（IIoT）、智慧農業、可穿戴設備等多個領域。每一個案例都詳細介紹瞭具體的挑戰、解決方案以及取得的成效。例如，在智慧傢居部分，書中不僅僅是提及瞭智能照明和智能安防，而是深入分析瞭如何將各種設備聯動起來，實現場景模式（如離傢模式、睡眠模式），並探討瞭數據隱私問題。這種從宏觀到微觀的深入剖析，讓我看到瞭物聯網的巨大潛力和廣闊前景。

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接著，書中關於“連接性”的章節更是讓我茅塞頓開。我一直睏惑於如此多的設備如何在浩瀚的網絡中有效地通信。本書詳細介紹瞭各種物聯網通信協議，從短距離的藍牙、Zigbee，到長距離的Wi-Fi、蜂窩網絡（如LTE-M、NB-IoT），再到LPWAN（低功耗廣域網）技術，比如LoRaWAN。書中不僅列舉瞭這些協議的優缺點，還深入分析瞭它們的適用場景，例如LoRaWAN在智慧農業和遠程監控中的優勢，以及Wi-Fi在傢庭自動化中的普及。更重要的是，作者還探討瞭不同連接方式的數據安全和功耗優化問題，這對於構建穩定可靠的物聯網係統至關重要，也讓我意識到，選擇閤適的連接技術是物聯網項目成功的基石。

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從讀者的角度齣發，我必須強調本書的“可讀性”和“結構設計”。盡管內容非常豐富和深入，但作者以一種非常清晰、邏輯性強的方式組織瞭全書。每一個章節都圍繞著一個核心主題展開，並且章節之間的過渡自然流暢。語言風格既不失嚴謹，又充滿親和力，避免瞭過度技術化的術語堆砌，使得像我這樣的初學者也能夠輕鬆理解。書中穿插的圖錶和示意圖，更是極大地增強瞭內容的錶現力和易懂性，將復雜的概念具象化，大大降低瞭學習的門檻。

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