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配套程序和数据-量化投资-MATLAB数据挖掘技术与实践 评分:

《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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配套程序数据_量化投资-MATLAB数据挖掘技术与实践

卓金武 量化投资-MATLAB数据挖掘技术与实践 配套程序与数据

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量化投资 数据挖掘技术与实践 MATLAB

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