Artificial Markets Modeling pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Consiglio, Andrea 编

出品人:

页数:277

译者:

出版时间:

价格:$ 123.17

装帧:

isbn号码:9783540731344

丛书系列:

图书标签:

人工智能
市场建模
金融工程
计算经济学
复杂系统
代理人模型
算法交易
市场微观结构
机器学习
数据科学

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具体描述

Agent-based computational modeling with its intrinsic multidisciplinary approach is gaining increasing recognition in the social sciences, particularly in economics, business and finance. The methodology is now widely used to compute analytical models numerically and test them for departures from theoretical assumptions, and to provide stand-alone simulation models for problems that are analytically intractable.This volume is devoted to recent contributions to the field from both the social sciences and computer sciences. It presents applications of agent-based computational methodologies and tools in the social sciences, focusing strongly on the uses, requirements and constraints of agent-based models employed by social scientists. Topics include agent-based macroeconomics, the emergence of norms and conventions, the dynamics of social and economic networks, and behavioral models in financial markets.

好的，下面为您提供一份关于《Artificial Markets Modeling》一书内容不包含的图书简介，该简介将聚焦于其他金融、经济或计算领域的书籍内容，力求详尽且自然流畅。 --- 深度学习在金融时间序列预测中的应用：从理论基础到前沿实践本书聚焦于金融市场复杂性和不确定性下的数据驱动决策，深入探讨了深度学习模型如何革新时间序列预测的范式。它不是一本关于人工市场建模的著作，而是专注于如何利用先进的神经网络架构从海量金融数据中提取有效信号。第一部分：金融时间序列数据的特性与挑战金融市场数据，如股票价格、汇率波动和商品期货走势，具有显著的非线性、高噪声和潜在的非平稳性。本部分将系统性地剖析这些特性如何对传统时间序列分析方法构成严峻挑战。 1.1 金融数据的内在结构与异质性我们将详细考察高频交易数据的微观结构（如订单簿动态、买卖价差的演变），并对比宏观经济指标（如通胀率、GDP增长）对市场走势的中长期影响。重点分析波动率聚类效应（Volatility Clustering）和肥尾分布（Fat Tails）的成因，这些都是传统线性模型（如ARIMA家族）难以捕捉的关键特征。 1.2 传统预测方法的局限性回顾在深入探讨深度学习之前，本书首先对计量经济学中的经典工具进行了批判性回顾。这包括对随机游走理论（Random Walk Hypothesis）的深入检验，以及对GARCH族模型在捕捉瞬时波动方面的优势与不足的分析。我们将通过实际案例展示，当市场结构发生突变（如金融危机期间）时，这些线性或半参数模型的预测能力是如何急剧下降的。 1.3 深度学习对复杂性的适应性核心论点在于，深度学习模型通过其多层非线性变换能力，能够更有效地逼近金融时间序列背后潜在的、高维度的复杂函数映射关系。本节将奠定理解后续模型选择的理论基础。第二部分：核心深度学习架构及其在金融领域的定制本部分将跨越经典的浅层网络，转向那些专门设计用于处理序列依赖性和复杂特征提取的深度架构。 2.1 循环神经网络（RNN）及其演进我们将详细介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。重点讨论它们如何通过“门控”机制解决标准RNN中的梯度消失问题，使其能够有效地学习跨越数百甚至数千个时间步的长期依赖关系。在金融应用中，我们将展示如何利用这些模型来预测序列信号的长期趋势和反转点。 2.2 卷积神经网络（CNN）在特征提取中的角色尽管CNN常用于图像处理，但在金融时间序列分析中，一维CNN（1D-CNN）被证明是高效的特征提取器。本书将阐述如何使用不同大小的卷积核来捕捉不同时间尺度上的局部模式（例如，特定交易模式的形态），并随后将这些提取出的高维特征输入到后续的预测层中。 2.3 Transformer架构的突破性应用 Transformer模型及其核心的自注意力（Self-Attention）机制，彻底改变了序列建模的范式。本章将深入解析“多头注意力”如何在不依赖于严格顺序的情况下，同时衡量序列中所有时间点之间的相互关系。我们将展示如何将其应用于多变量金融时间序列的交叉依赖性建模，例如同时预测标普500指数、VIX波动率和十年期国债收益率之间的相互作用。第三部分：高级建模技术与模型集成单纯依赖单一模型往往难以应对市场的不确定性。本部分侧重于如何构建更鲁棒、更具泛化能力的预测系统。 3.1 深度强化学习（DRL）在交易策略中的集成我们不再仅仅关注“预测价格”，而是转向“优化行动”。本书详细介绍了如何将金融交易环境建模为马尔可夫决策过程（MDP）。重点分析Actor-Critic、DQN等算法在模拟真实交易环境（考虑滑点、交易成本和风险预算）下的性能表现。这部分内容将展示如何利用DRL来生成动态的、风险调整后的投资组合权重，而非简单的买入/卖出信号。 3.2 对抗性训练与模型稳健性为了抵抗市场操纵或极端数据点的影响，本书引入了对抗性训练（Adversarial Training）的概念。我们将探讨如何生成“对抗性样本”来测试和增强深度学习模型的防御能力，确保模型在面对“黑天鹅”事件或数据微小扰动时，其预测结果不会发生剧烈波动。 3.3 贝叶斯深度学习与不确定性量化金融决策的核心在于风险管理，而传统的神经网络通常只提供点估计。本章将介绍贝叶斯神经网络（BNN）的应用，通过在网络权重中引入概率分布，使模型能够量化其预测结果的不确定性区间。这将为风险厌恶型的投资者提供至关重要的信息：模型预测的置信度是多少？第四部分：实践、评估与伦理考量本书的最后一部分将侧重于从实验到实际部署的桥梁，强调评估指标的合理性和数据处理的严谨性。 4.1 恰当的金融评估指标传统的均方误差（MSE）在金融领域具有误导性。我们将详细讨论夏普比率（Sharpe Ratio）、索提诺比率（Sortino Ratio）以及最大回撤（Maximum Drawdown）作为深度学习模型性能的关键评估标准。重点分析如何构建能够反映风险调整后收益的损失函数。 4.2 特征工程的深度优化深度学习并非取代特征工程，而是提升了特征工程的复杂性。本章将介绍如何从原始价格数据中自动提取如相对强度指数（RSI）、移动平均收敛/背离指标（MACD）的动态表示，以及如何利用技术指标的截面数据来构建多模态输入。 4.3 可解释性（XAI）在金融中的必要性在高度监管的金融领域，模型的“黑箱”特性是不可接受的。本书将介绍LIME和SHAP等可解释性工具在深度学习模型中的应用，帮助分析师理解模型做出特定预测背后的驱动因素，从而建立对模型的信任，并满足合规要求。总结：本书为量化分析师、金融工程师和高级数据科学研究人员提供了一套全面的工具箱，用于驾驭现代金融市场的复杂性。它通过严谨的数学基础和前沿的计算方法，指导读者构建出高效、稳健且可解释的深度学习预测系统，旨在超越传统建模的边界，实现更优化的资产管理和风险控制。