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出版者:

作者:Plummer, Maggie

出品人:

页数:135

译者:

出版时间:2009-3

价格:$ 13.50

装帧:

isbn号码:9781934594032

丛书系列:

图书标签:

• 家庭
• 传承
• 成长
• 亲情
• 回忆
• 人生
• 价值观
• 教育
• 故事
• 温暖

好的，这是一本关于深度学习在金融市场预测中的应用的图书简介，重点介绍模型构建、回测与实战部署，不涉及您提到的书名。 --- 掌控数据洪流：深度学习驱动的金融市场预测与量化策略实战 引言： 在瞬息万变的现代金融市场中，信息即力量，速度决定成败。传统的统计学模型和技术分析方法在处理海量、高频、非线性的市场数据时，正面临前所未有的挑战。以深度学习为代表的人工智能技术，正成为量化金融领域革命性的驱动力。本书旨在为金融从业者、数据科学家以及量化研究人员提供一套从理论基础到实战部署的全面指南，深入探讨如何利用尖端的深度学习架构，构建出高效、鲁棒且具有实战价值的市场预测模型和交易策略。 本书不是对现有技术的简单罗列，而是一本注重工程实践和模型可靠性的操作手册。我们摒弃了华而不实的理论推导，专注于解决“如何将复杂模型转化为可盈利的交易信号”这一核心问题。 --- 第一部分：金融数据基础与深度学习的契合点 本部分将为读者建立必要的背景知识，明确深度学习在处理金融时间序列数据时的独特优势。 第一章：金融时间序列的特性与挑战 我们首先剖析金融数据的内在矛盾：低信噪比、高频波动性、非平稳性以及复杂的长短期依赖关系。探讨传统方法的局限性，例如方差爆炸问题和对线性假设的依赖。强调数据清洗、特征工程（包括技术指标、宏观因子、另类数据集成）在深度学习流程中的关键地位。 第二章：深度学习基石：从RNN到Transformer 本章将深入浅出地介绍适用于序列建模的核心神经网络结构。 循环神经网络 (RNN) 及其演进： 重点讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），它们如何有效解决梯度消失问题，捕捉金融事件中的时间依赖性。 卷积神经网络 (CNN) 在特征提取中的应用： 展示如何将时间序列“图像化”，利用CNN捕捉局部的时间模式和波动形态。 注意力机制与Transformer模型： 这是现代序列建模的前沿。我们将详细分析Self-Attention机制如何超越传统RNN的顺序依赖，实现对市场中关键信息点更精准的聚焦和加权。 --- 第二部分：前沿模型构建与实战应用 本部分是本书的核心，聚焦于构建能直接服务于预测任务的特定模型架构。 第三章：多模态数据融合与高维特征学习 现代金融预测不再局限于价格和交易量。本章探讨如何有效地融合来自不同源头的数据： 文本数据的情感分析： 使用BERT等预训练模型处理新闻、财报电话会议记录，提取市场情绪因子。 网络结构数据： 建模供应链、行业关联性等图数据（Graph Data），利用图神经网络（GNN）捕捉系统性风险和传导效应。 特征融合架构： 设计融合层，确保不同模态特征在深度网络中得到最优组合，避免维度灾难。 第四章：预测任务的转化与损失函数设计 预测的目标决定了模型的结构。本章区分并详述不同预测场景下的模型设计： 方向预测（分类）： 设计多类别分类模型，侧重于提高召回率与精准率的平衡。 幅度预测（回归）： 采用量化损失函数（如分位数回归损失），使模型不仅预测价格，更能预测波动的范围。 风险条件价值（CVaR）优化： 引入期望损失最小化以外的风险约束，使模型输出更符合风险管理的目标。 第五章：深度强化学习在动态策略中的应用 静态预测模型难以应对市场环境的剧烈变化。本章转向决策制定： 强化学习基础回顾： DQN, A2C, PPO等算法在交易环境中的映射。 状态、动作与奖励工程： 如何定义“最优状态空间”（考虑头寸、保证金、市场微观结构）以及设计能够鼓励长期稳定收益而非短期投机的奖励函数。 探索与利用的平衡： 在高噪声的市场中，如何设计有效的探索策略，避免陷入局部最优的“噪音陷阱”。 --- 第三部分：模型可靠性、回测与部署工程 一个优秀的模型必须经受住严格的检验，并能稳定地运行于实盘环境。本部分关注模型验证的严谨性与工程化落地。 第六章：稳健性验证：超越传统交叉验证 金融时间序列的回溯测试必须极度审慎。 前向滚动验证（Walk-Forward Optimization）： 模拟真实交易环境，避免未来数据泄露（Look-Ahead Bias）。 对抗性测试与压力情景模拟： 设计专门的“黑天鹅”测试集，检验模型在极端市场条件下的性能。 模型不确定性量化： 利用贝叶斯深度学习方法（如蒙特卡洛Dropout）来评估预测结果的置信区间，而非仅仅输出一个点估计。 第七章：高效与低延迟的回测系统构建 从Pandas到高性能计算。本章讲解如何构建一个能够处理高频数据的回测框架。 向量化操作与GPU加速： 利用Numba、CuPy等工具加速策略模拟和因子计算。 滑点与订单簿模拟： 引入真实的交易成本模型（佣金、滑点、冲击成本），使回测结果更贴近实盘表现。 第八章：从Jupyter到生产环境的部署 真正的价值在于实盘执行。本章侧重于将训练好的模型转化为可靠的、低延迟的服务。 模型序列化与服务化： 使用ONNX或TorchScript进行模型优化和跨平台部署。 低延迟推理架构： 探讨使用内存数据库和流处理技术（如Kafka）集成实时数据源，确保信号的及时性。 监控与自动再训练： 建立模型性能监控仪表盘，实时检测“模型漂移”（Model Drift），并设计自动触发的再训练和部署流程，以适应市场结构的变化。 --- 结语： 本书提供的工具箱不仅包含最新的深度学习算法，更重要的是教会读者如何以金融研究的严谨态度去驾驭这些工具。通过本书的学习，读者将能够自信地从“数据噪音”中提炼出可执行的“市场信号”，从而在竞争激烈的量化投资领域中，建立起可持续的竞争优势。

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