| | | | 人工智能在量化交易中的應用與實戰 計算機與互聯網 [中國]王征; | | 該商品所屬分類：圖書 -> ε | | 【市場價】 | 475-688元 | | 【優惠價】 | 297-430元 | | 【出版社】 | 中國鐵道出版社 | | 【ISBN】 | 9787113257842 | | 【折扣說明】 | 一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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| 版本 | 正版全新電子版PDF檔 | | 您已选择： | 正版全新 | 溫馨提示：如果有多種選項，請先選擇再點擊加入購物車。*. 電子圖書價格是0.69折，例如了得網價格是100元，電子書pdf的價格則是69元。
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| | 內容介紹 | |
出版社：中國鐵道出版社 ISBN：9787113257842 商品編碼：56479393658 開本：小16開 出版時間：2019-07-01 頁數：409 代碼：79
"| 商品基本信息，請以下列介紹為準 | | 商品名稱： | 人工智能在量化交易中的應用與實戰 計算機與互聯網 書籍 | | 作者： | [中國]王征;李曉波 | | 代碼： | 79.0 | | 出版社： | 中國鐵道出版社 | | 出版日期： | 2019-07-01 | | ISBN： | 9787113257842 | | 印次： | | | 版次： | | | 裝幀： | 平裝 | | 開本： | 小16開 |
| 內容簡介 | | 本書先講解人工智能的基礎知識，即什麼是人工智能，為什麼要學習人工智能，什麼是智能，智能類型，人工智能的研究與應用領域，為什麼使用Python 來開發人工智能，利用量化交易平臺編寫Python 程序，人工智能的發展歷史；然後講解Python 編程基礎和人工智能的三個重要的包，即Numpy 包、Pandas 包和Matplotlib 包；接著講解5 種機器學習算法，即決策樹、隨機森林、支持向量機（SVM）、樸素貝葉斯和人工智能的神經網絡；然後講解Python 量化交易策略的編寫、獲取數據函數、Python 基本面量化選股、Python 量化擇時的技術指標函數、Python 量化交易策略的回測技巧、Python 量化交易策略的機器學習方法應用；*後講解Python 量化交易策略的因子分析技巧和Python 量化交易策略實例。 在講解過程中既考慮讀者的學習習慣，又通過具體實例剖析講解人工智能在量化交易應用中的熱點問題、關鍵問題及種種難題。 本書適用於各種投資者，如股民、期民、中小散戶、職業盤手和專業金融評論人士，更適用於那些有志於在這個充滿風險、充滿寂寞的征程上默默前行的征戰者和屢敗屢戰、愈挫愈勇並*終戰勝失敗、戰勝自我的勇者。 |
| 目錄 |
第1章人工智能快速入門 / 1
1.1初識人工智能 / 2
1.1.1什麼是人工智能 / 2
1.1.2為什麼要學習人工智能 / 2
1.2智能概述 / 4
1.2.1智能類型 / 4
1.2.2智能的組成 / 6
1.3人工智能的研究與應用領域 / 8
1.3.1專家繫統 / 8
1.3.2自然語言理解 / 9
1.3.3機器學習 / 9
1.3.4機器定理證明 / 10
1.3.5自動程序設計 / 11
1.3.6分布式人工智能 / 12
1.3.7機器人學 / 13
1.3.8模式識別 / 14
1.3.9人機博弈 / 14
1.3.10計算機視覺 / 15
1.3.11軟計算 / 15
1.3.12智能控制 / 16
1.3.13智能規劃 / 17
1.4人工智能的開發語言 / 18
1.4.1為什麼使用Python來開發人工智能 / 18
1.4.2Python的和安裝 / 18
1.4.3Python程序的編寫 / 21
1.4.4利用量化交易平臺編寫Python程序 / 24
1.5人工智能的發展歷史 / 27
1.5.1計算機時代 / 27
1.5.2大量程序 / 28
1.5.3強弱人工智能 / 29
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第2章Python 編程基礎 / 31
2.1Python的基本數據類型 / 32
2.1.1數值類型 / 32
2.1.2字符串 / 34
2.2變量與賦值 / 37
2.2.1變量命名規則 / 37
2.2.2變量的賦值 / 38
2.3Python的基本運算 / 39
2.3.1算術運算 / 39
2.3.2賦值運算 / 41
2.3.3位運算 / 42
2.4Python的選擇結構 / 43
2.4.1關繫運算 / 43
2.4.2邏輯運算 / 45
2.4.3if 語句 / 46
2.4.4嵌套 if 語句 / 48
2.5Python的循環結構 / 49
2.5.1while循環 / 50
2.5.2while 循環使用else語句 / 51
2.5.3無限循環 / 51
2.5.4for循環 / 52
2.5.5在for循環中使用range()函數 / 53
2.5.6break語句 / 54
2.5.7continue語句 / 55
2.5.8pass語句 / 56
2.6Python的特征數據類型 / 57
2.6.1列表 / 57
2.6組 / 61
2.6.3字典 / 63
2.6.4集合 / 64
2.7Python的函數 / 67
2.7.1函數的定義與調用 / 67
2.7.2參數傳遞 / 69
2.7.3匿名函數 / 71
2.7.4變量作用域 / 72
2.8Python的面向對像 / 73
2.8.1面向對像概念 / 73
2.8.2類與實例 / 74
2.8.3模塊的引用 / 77
2.9Python的代碼格式 / 78
2.9.1代碼縮進 / 78
2.9.2代碼注釋 / 79
2.9.3空行 / 79
2.9.4同一行顯示多條語句 / 79
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第3章人工智能的Numpy 包 / 81
3.1初識Numpy包 / 82
3.2ndarray數組基礎 / 82
3.2.1創建Numpy數組 / 83
3.2.2Numpy特殊數組 / 86
3.2.3Numpy序列數組 / 90
3.2.4Numpy數組索引 / 91
3.2.5Numpy數組運算 / 92
3.2.6Numpy數組復制 / 93
3.3Numpy的矩陣 / 94
3.4Numpy的線性代數 / 96
3.4.1兩個數組的點積 / 96
3.4.2兩個向量的點積 / 97
3.4.3一維數組的向量內積 / 97
3.4.4矩陣的行列式 / 98
3.4.5矩陣的逆 / 100
3.5Numpy的文件作 / 101
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第4章人工智能的Pandas 包 / 105
4.1Pandas的數據結構 / 106
4.2一維數組繫列（Series） / 106
4.2.1創建一個空的繫列（Series） / 106
4.2.2從ndarray創建一個繫列（Series） / 107
4.2.3從字典創建一個繫列（Series） / 109
4.2.4從有位置的繫列（Series）中訪問數據 / 109
4.2.5使用標簽檢索數據 / 110
4.3二維數組DataFrame / 111
4.3.1創建DataFrame / 111
4.3.2數據的查看 / 112
4.3.3數 |
| 編輯 | | 人工智能 量化交易，未來金融市場的趨勢機構和大戶的工具，“散戶賺錢是偶然，機構和大戶賺錢是然”的結果揭示智能量化交易實戰精髓，新手交易獲利更容易詳解智能量化交易實戰應用難題，多位專家合力編著 |
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