內容簡介
全書內容分為三篇。靠前篇為基礎篇,主要介紹量化投資與數據挖掘的關繫,以及數據挖掘的概念、實現過程、主要內容、主要工具等內容。第二篇為技術篇,繫統介紹了數據挖掘的相關技術及這些技術在量化投資中的應用,主要包括數據的準備、數據的探索、關聯規則方法、數據回歸方法、分類方法、聚類方法、預測方法、診斷方法、時間序列方法、智能優化方法等內容。第三篇為實踐篇,主要介紹數據挖掘技術在量化投資中的綜合應用實例,包括統計套利策略的挖掘與優化、配對交易策略的挖掘與實現、數據挖掘在股票程序化交易中的綜合應用,以及基於數據挖掘技術的量化交易繫統的構建。本書的讀者對像為從事投資、數據挖掘、數據分析、數據管理工作的專業人士;金融、經濟、管理、統計等專業的教師和學生;希望學習MATLAB的廣大科研人員、學者和工程技術人員。