Data Mining in Finance pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Kovalerchuk, Boris; Vityaev, Evgenii; Vityaev, Evgenii

出品人:

页数:323

译者:

出版时间:2000-4

价格:$ 360.47

装帧:

isbn号码:9780792378044

丛书系列:

图书标签:

金融
数据挖掘
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具体描述

Data Mining in Finance presents a comprehensive overview of major algorithmic approaches to predictive data mining, including statistical, neural networks, ruled-based, decision-tree, and fuzzy-logic methods, and then examines the suitability of these approaches to financial data mining. The book focuses specifically on relational data mining (RDM), which is a learning method able to learn more expressive rules than other symbolic approaches. RDM is thus better suited for financial mining, because it is able to make greater use of underlying domain knowledge. Relational data mining also has a better ability to explain the discovered rules - an ability critical for avoiding spurious patterns which inevitably arise when the number of variables examined is very large. The earlier algorithms for relational data mining, also known as inductive logic programming (ILP), suffer from a relative computational inefficiency and have rather limited tools for processing numerical data. Data Mining in Finance introduces a new approach, combining relational data mining with the analysis of statistical significance of discovered rules. This reduces the search space and speeds up the algorithms. The book also presents interactive and fuzzy-logic tools for 'mining' the knowledge from the experts, further reducing the search space. Data Mining in Finance contains a number of practical examples of forecasting S&P 500, exchange rates, stock directions, and rating stocks for portfolio, allowing interested readers to start building their own models. This book is an excellent reference for researchers and professionals in the fields of artificial intelligence, machine learning, data mining, knowledge discovery, and applied mathematics.

量化交易的理论基石与实践指南书名：量化交易的理论基石与实践指南作者：[虚构作者名 A] / [虚构作者名 B] ISBN：[虚构ISBN号] --- 第一部分：量化交易的宏观视角与理论基础第一章：金融市场的演化与量化革命的兴起本章深入探讨了现代金融市场的结构性演变，从传统的场内交易向电子化、高频化的转变过程。我们首先回顾了有效市场假说（EMH）的经典论述及其在现代市场的局限性，引出行为金融学（Behavioral Finance）的视角，探讨市场非理性因素如何为量化策略的构建提供机会窗口。重点分析了信息技术，特别是互联网、分布式计算和高速网络技术，如何催生了量化交易的“三驾马车”：大数据、高频交易（HFT）和人工智能。本章阐述了量化投资不再仅仅是统计套利，而是一个涵盖了从因子发现、模型构建、基础设施搭建到风险控制的完整生态系统。我们还将引入“信息熵”和“市场微观结构”等概念，为后续的因子挖掘奠定理论基础。第二章：经典资产定价模型的再审视与现代因子框架本章聚焦于资产定价的核心理论。我们不仅回顾了资本资产定价模型（CAPM）和套利定价理论（APT），更重要的是，将重点转向现代多因子模型，如Fama-French三因子、五因子模型及其最新的Smart Beta变体。然而，本书的独特视角在于对“因子动物园”现象的批判性分析。我们探讨了因子有效性的生命周期——因子的发现、过度拟合（Overfitting）、衰减（Decay）和重新发现的过程。随后，引入了更具前瞻性的因子定义：结构性因子（Structural Factors），它们基于市场结构或交易成本，而非仅仅是传统的价值或动量指标。我们将详细拆解“质量”（Quality）因子的定义演变，以及如何通过高频数据构建更精细的“交易质量”指标。第三章：时间序列分析与随机过程在金融中的应用金融时间序列的非平稳性和异方差性是量化分析的固有挑战。本章系统地介绍了处理此类数据的统计工具。内容包括： 1. 平稳性检验与协整分析：深入探讨了ADF、KPSS检验，以及如何利用协整关系构建稳健的配对交易（Pairs Trading）策略，强调协整关系的经济学解释而非纯粹的数学拟合。 2. 波动率建模：对GARCH族模型（ARCH, GARCH, EGARCH, GJR-GARCH）进行详尽对比，并展示如何利用随机波动率模型（Stochastic Volatility Models）来预测市场尾部风险。 3. 高频数据的时间序列处理：引入了真实到达时间（Realized Time）的概念，讨论如何利用高频成交数据（Tick Data）来计算更准确的日内波动率和流动性度量，克服传统基于固定时间间隔的采样偏差。第二部分：模型构建与机器学习的深度融合第四章：特征工程：从原始数据到可预测信号在量化交易中，特征工程（Feature Engineering）是模型性能的决定性因素。本章将特征的构建划分为四个核心层级： 1. 微观结构特征：基于订单簿数据（Order Book Data），计算最优买卖价差（Bid-Ask Spread）、订单簿深度不平衡（Imbalance Metrics）、以及利用订单流的“价格冲击”（Price Impact）指标来预测短期价格走势。 2. 技术分析的量化重构：重新审视传统指标（如MACD, RSI）的局限性，并展示如何利用卷积神经网络（CNN）处理价格序列的二维图像化表示，以提取非线性技术模式。 3. 文本与情绪分析的集成：探讨如何利用自然语言处理（NLP）技术，处理新闻、社交媒体以及监管公告，构建“事件驱动型”情绪因子。特别关注如何消除文本中的“噪音”和“自回归效应”。 4. 特征选择与降维：介绍LASSO、Elastic Net回归在因子筛选中的应用，以及使用Autoencoders进行非线性特征降维，以缓解“维度灾难”。第五章：监督学习在因子预测中的应用与局限本章聚焦于使用监督学习方法预测资产收益或价格方向。我们不再停留在简单的线性回归，而是深入探讨了以下模型及其在金融领域特有的挑战： 1. 集成学习的优化：详细分析XGBoost、LightGBM等梯度提升机（GBM）如何应用于因子收益预测。重点讨论如何调整目标函数（Loss Function）以惩罚“信息泄漏”（Look-Ahead Bias）和“过度自信”（Overconfidence）的预测。 2. 神经网络的架构选择：讨论循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在捕捉时间依赖性方面的优势。同时，强调金融时间序列的“非平稳性”对传统反向传播机制带来的挑战，并提出“在线学习”（Online Learning）策略来应对市场环境的快速变化。 3. 分类与回归的权衡：探讨将预测任务转化为二元分类（上涨/下跌）的优势和陷阱。重点分析了分层预测（Hierarchical Prediction）方法，即先预测方向，再预测幅度。第六章：无监督学习与强化学习在市场发现中的作用本章探索超越传统监督学习的边界。无监督学习（Unsupervised Learning）：介绍聚类算法（Clustering），如K-Means和DBSCAN，用于识别具有相似风险特征或行为模式的资产群体，从而构建更鲁棒的横截面（Cross-Sectional）投资组合。此外，展示主成分分析（PCA）在识别市场主要风险因子（Latent Factors）中的应用。强化学习（Reinforcement Learning, RL）：将RL框架应用于交易决策制定。我们构建了一个标准的MDP（马尔可夫决策过程）模型，将状态（State）定义为市场特征向量，动作（Action）定义为仓位调整，奖励（Reward）定义为风险调整后的收益。深入分析了Q-Learning和Policy Gradient (A2C/PPO)算法如何学习最优的交易执行策略，尤其是处理交易成本和滑点约束下的动态最优控制问题。第三部分：风险管理、执行与绩效评估第七章：稳健的风险模型与投资组合构建一个成功的量化策略必须建立在可靠的风险管理之上。本章超越了传统的方差-协方差法，重点关注尾部风险和非正态性： 1. 极值理论（Extreme Value Theory, EVT）：利用POT（Peaks Over Threshold）模型来估计极端亏损的概率，并将其整合到风险预算中。 2. 条件风险价值（CVaR）优化：介绍如何利用CVaR作为优化目标，构建“最坏情况”下表现最佳的投资组合，对比其在压力测试下的表现。 3. 投资组合优化的演变：从均值-方差优化到基于因子暴露的风险平价（Risk Parity）模型，再到使用收缩估计（Shrinkage Estimation）来稳定协方差矩阵的估计，提高组合构建的实际可行性。第八章：交易执行的量化艺术：成本控制与市场影响模型预测的收益可能在执行环节被侵蚀。本章聚焦于交易成本建模（TCA, Transaction Cost Analysis）： 1. 市场微观结构对执行的影响：分析了信息率（Information Ratio）与执行效率之间的关系。引入市场冲击模型（Market Impact Models），如Almgren-Chriss模型，用以预测大额订单对价格的瞬时和持续影响。 2. 算法交易策略的量化：详细对比VWAP、TWAP以及更复杂的基于到达量（Arrival Price）的自适应算法。讨论如何利用RL技术来训练一个“智能代理”，使其在最优时间点和最佳价格区间内拆分订单，最小化冲击成本。 3. 流动性建模：讨论如何利用订单簿的动态变化来估计“有效市场深度”，并据此动态调整策略的最大可交易规模（Capacity）。第九章：绩效归因、回测的陷阱与实盘监控量化系统的最终检验在于回测的真实性和实盘的表现。回测的严谨性：详细剖析了回测中常见的陷阱，如：幸存者偏差（Survivorship Bias）、数据清洗不当、交易成本估计过于乐观以及信号泄漏（Leakage）。强调构建一个时间一致（Time-Consistent）的回测框架的重要性。绩效归因（Performance Attribution）：不仅计算夏普比率，更深入地应用信息系数（IC）和信息比率（IR）来衡量因子预测能力的质量。引入回归型归因，分析策略的收益主要来源于因子选择（横截面）还是择时（时间序列）。实盘监控与模型漂移（Model Drift）：介绍如何建立实时的“偏差指标”（Drift Metrics），实时监控模型输入特征的分布变化与预测结果的衰减速度。讨论在检测到性能显著下降时，如何安全地进行模型切换或参数重校准（Re-calibration）的“降级策略”（Fallback Strategy）。 --- 本书特点：本书旨在为读者提供从金融理论的深度理解到高阶机器学习应用的完整、可操作的知识体系。它强调量化交易中的稳健性（Robustness）和可解释性（Interpretability），而非仅仅追求最高的历史回测收益，是量化从业者和高级金融工程学生的必备参考。