Jun Chen, Edward P.K. Tsang - Detecting Regime Change in Computational Finance_ Data Science, Machine Learning and Algorithmic Trading-CRC Press (2021) 《Detecting Regime Change in Computational Finance》一书深入探讨了计算金融中制度变化的检测问题,结合数据科学、机器学习和算法交易等前沿技术。作者Jun Chen和Edward P.K. Tsang通过第一版的发布(2021年),为我们提供了一个关于金融市场动态理解和预测的全新视角。 本书的核心是利用机器学习和人工智能技术来识别金融市场的不同运行模式或“制度”(regimes)。在金融领域,制度变化通常指的是市场状态从一个稳定或可预测的状态转移到另一个不稳定或不可预测的状态,如牛市与熊市的交替。这种转变对投资者和交易者来说至关重要,因为他们需要根据不同的市场环境调整策略。 书中首先介绍了金融市场的基本概念和背景,包括金融时间序列分析、市场微观结构和统计模型。接着,作者详细阐述了如何运用数据科学的方法,如大数据处理、数据挖掘和可视化,来提取和理解金融市场的复杂信息。 在机器学习部分,作者讨论了各种监督和无监督学习算法,如支持向量机(SVM)、决策树、随机森林、神经网络以及聚类分析等,它们在识别制度变化中的应用。这些算法可以帮助识别模式,预测未来市场动态,并减少因市场变化带来的风险。 此外,本书还涉及了算法交易,即使用自动化策略进行买卖决策的实践。作者讲解了如何将制度变化的检测结果融入到交易策略中,实现更高效、更智能的交易。这可能包括基于制度变化的动态资产配置、风险管理策略和交易信号生成。 书中还可能包含实际案例研究,展示如何在真实市场环境中应用所学理论和方法。同时,作者提醒读者,虽然已经尽力提供可靠的数据和信息,但他们不承担所有材料准确性的责任,且未经许可,不得复制或使用书中的任何部分。 《Detecting Regime Change in Computational Finance》是一本深入浅出的著作,旨在帮助金融从业者和研究人员利用现代技术更好地理解市场动态,及时发现并应对制度变化,从而做出更为明智的投资决策。通过学习这本书,读者可以提升自己在金融市场的预测能力,降低投资风险,提升交易效率。
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