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内容简介:
本书主要以国内A股市场为例,借助第三方量化交易平台,讲述了KNN、线性模型、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等常见机器学习算法在交易策略中的应用,同时展示了如何对策略进行回测,以便让读者能够有效评估自己的策略。 另外,本书还讲解了自然语言处理(NLP)技术在量化交易领域的发展趋势,并使用时下热门的深度学习技术,向读者介绍了多层感知机、卷积神经网络,以及长短期记忆网络在量化交易方面的前瞻性应用。 本书没有从Python基础语法讲起,对于传统交易策略也只是一带而过,直接将读者带入机器学习的世界。本书适合对Python语言有一定了解且对量化交易感兴趣的读者阅读。
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书籍介绍
本书主要以国内A股市场为例,借助第三方量化交易平台,讲述了KNN、线性模型、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等常见机器学习算法在交易策略中的应用,同时展示了如何对策略进行回测,以便让读者能够有效评估自己的策略。 另外,本书还讲解了自然语言处理(NLP)技术在量化交易领域的发展趋势,并使用时下热门的深度学习技术,向读者介绍了多层感知机、卷积神经网络,以及长短期记忆网络在量化交易方面的前瞻性应用。 本书没有从Python基础语法讲起,对于传统交易策略也只是一带而过,直接将读者带入机器学习的世界。本书适合对Python语言有一定了解且对量化交易感兴趣的读者阅读。
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书籍真实打分
故事情节:5分
人物塑造:7分
主题深度:9分
文字风格:4分
语言运用:5分
文笔流畅:8分
思想传递:7分
知识深度:6分
知识广度:5分
实用性:6分
章节划分:7分
结构布局:9分
新颖与独特:4分
情感共鸣:8分
引人入胜:9分
现实相关:6分
沉浸感:3分
事实准确性:6分
文化贡献:7分