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《量化投资:数据挖掘技术与实践(MATLAB版)》内容分为三篇。篇(基础篇)主要介绍数据挖掘与量化投资的关系,以及数据挖掘的概念、实现过程、主要内容、主要工具等内容。第二篇(技术篇)系统介绍了数据挖掘的相关技术及这些技术在量化投资中的应用,主要包括数据的准备、数据的探索、关联规则方法、数据回规方法、分类方法、聚类方法、预测方法、诊断方法、时间序列方法、智能优化方法等内容。第三篇(实践篇)主要介绍数据挖掘技术在量化投资中的综合应用实例,包括统计套利策略的挖掘与优化、配对交易策略的挖掘与实现、数据挖掘在股票程序化交易中的综合应用,以及基于数据挖掘技术的量化交易系统的构建。
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教学课件_量化投资_数据挖掘技术与实践(MATLAB版).rar (16个子文件)
教学课件_量化投资_数据挖掘技术与实践(MATLAB版)
第1讲_绪论.pptx 1.07MB
第4讲_数据的探索.pptx 770KB
第16讲_基于数据挖掘技术的量化交易系统.pptx 604KB
第9讲_预测方法.pptx 624KB
第15讲_数据挖掘在股票程序化交易中的综合应用.pptx 438KB
第14讲_配对交易策略的挖掘与实现.pptx 396KB
第12讲_智能优化方法.pptx 437KB
第11讲_时间序列方法.pptx 462KB
第5讲_关联规则方法.pptx 741KB
第10讲_诊断方法.pptx 504KB
第8讲_聚类方法.pptx 1.18MB
第3讲_数据的准备.pptx 1.15MB
第6讲_数据回归方法.pptx 535KB
第7讲_分类方法.pptx 790KB
第2讲_数据挖掘的内容、过程及工具.pptx 1.41MB
第13讲_统计套利策略的挖掘与优化.pptx 1.9MB
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