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編輯推薦

　　《量化投資實驗》是與量化投資課程相配套的實驗教材，適閤金融工程專業的本科生及專業碩士使用。

內容簡介

　　量化投資是指藉助現代統計學、數學方法構建投資模型，采用計算機技術實現模型，並優化為可重復使用的投資策略，以實踐投資理念、實施投資決策的過程。《量化投資實驗》是與量化投資課程配套的實驗教材，分為量化投資、量化選股、量化擇時、套利交易、算法交易、人工智能、數據挖掘、支持嚮量機八個實驗模塊，既講授基本原理又配閤實驗操作程序，每章附有實驗操作錄像，有助於提高學生實施投資決策的綜閤能力。適閤金融工程、投資學專業的本科生及專業碩士適用。

作者簡介

　　張元萍，經濟學博士，教授，博士生導師，天津財經大學金融係金融工程教研室主任。1999年享受國務院政府特殊津貼。兼任中國軟科學學會理事，天津數量經濟學會常務理事，天津金融學會理事。主要研究方嚮為金融工程、投融資理論與實踐。

目錄

第一章 量化投資基礎及實驗操作平颱
第二章 量化選股實驗模塊
第三章 量化擇時實驗模塊
第四章 統計套利實驗模塊
第五章 ETF套利實驗模塊
第六章 算法交易實驗模塊
第七章 人工智能實驗模塊
第八章 數據挖掘實驗模塊
第九章 支持嚮量機實驗模塊

精彩書摘

　　《量化投資實驗》：
　　8.1 實驗目的與要求
　　本章通過對基於決策樹和隨機森林組閤進行的數據分類和預測，使讀者能夠快速熟悉R軟件的工作界麵和基本操作，對數據挖掘在股票市場的分類與預測有一個直觀和全麵的認識，並運用數據挖掘的策略對股票的漲跌情況進行預測，指導投資行為。
　　該實驗要求如下：
　　（1）掌握數據挖掘的基本方法；
　　（2）能夠熟練使用R軟件進行代碼編程。
　　8.2 實驗基礎知識
　　隨著信息技術的迅猛發展，許多企業、科研機構和政府部門等都積纍瞭海量的、以不同形式存儲的數據資料。這些海量數據中往往隱含著各種各樣有用的信息，僅僅依靠數據庫的查詢檢索機製和統計學方法很難獲得這些信息，迫切需要自動地、智能地將待處理的數據轉化為有價值的信息，從而達到為決策服務的目的。
　　麵對海量數據庫和大量繁雜信息，如何纔能從中提取有價值的知識，進一步提高信息的利用率？這一問題引發瞭一個新的研究方嚮：基於數據庫的知識發現（knowledge discovery in database，KDD）及相應的數據挖掘（data mining）理論和技術的研究。
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