●第一篇基礎篇
●第1章緒論2
●1.1量化投資與數據挖掘的關繫2
●1.1.1什麼是量化投資2
●1.1.2量化投資的特點3
●1.1.3量化投資的核心——量化模型5
●1.1.4量化模型的主要產生方法——數據挖掘7
●1.2數據挖掘的概念和原理8
●1.2.1什麼是數據挖掘8
●1.2.2數據挖掘的原理10
●1.3數據挖掘在量化投資中的應用11
●1.3.1宏觀經濟分析11
●1.3.2估價13
●1.3.3量化選股14
●1.3.4量化擇時14
●1.3.5算法交易14
●1.4本章小結15
●參考文獻16
●第2章數據挖掘的內容、過程及工具17
●2.1數據挖掘的內容17
●部分目錄

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。

卓金武,周英 編著