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零起点TensorFlow与量化交易 TensorFlow神经网络模型量化投资分析实战教程框架数据分析机器学习算法股价预测 操盘策略应用书籍详细信息
- ISBN：9787121335846
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：2018-03
- 页数：464
- 价格：97.00
- 纸张：纯质纸
- 装帧：平装-胶订
- 开本：16开
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
内容简介：
Python量化回溯、TensorFlow、PyTorch、MXNet深度学习平台以及神经网络模型，都是近年来兴起的前沿科技项目，相关理论、平台、工具目前尚处于摸索阶段。
TensorFlow是近年来影响最大的神经网络、深度学习平台，本书从入门者的角度，对TensorFlow进行了介绍，《零起点TensorFlow与量化交易》中通过大量的实际案例，让初学者快速掌握神经网络和金融量化分析的基本编程，为进一步学习奠定扎实的基础。
《零起点TensorFlow与量化交易》中的案例、程序以教学为主，且进行了高度简化，以便读者能够快速理解相关内容，用最短的时间了解Python量化回溯的整个流程，以及数据分析、机器学习、神经网络的应用。
《零起点TensorFlow与量化交易》仅仅作为入门课程，具体的实盘策略，有待广大读者通过进一步深入学习TensorFlow、PyTorch等新一代深度学习平台来获得。最重要的是，广大的一线实盘操作人员需要结合专业的金融操盘经验，与各种神经网络模型融会贯通，构建更加符合金融量化实际应用的神经网络模型，从而获得更好的投资回报收益。
书籍目录：
第1章 TensorFlow概述 1
1.1 TensorFlow要点概括 2
1.2 TensorFlow简化接口 2
1.3 Keras简介 3
1.4 运行环境模块的安装 4
1.4.1 CUDA运行环境的安装 4
案例1-1：重点模块版本测试 5
案例1-2：GPU开发环境测试 8
1.4.2 GPU平台运行结果 9
第2章 无数据不量化（上） 12
2.1 金融数据源 13
2.1.1 TopDat金融数据集 14
2.1.2 量化分析与试错成本 15
2.2 OHLC金融数据格式 16
案例2-1：金融数据格式 17
2.3 K线图 18
案例2-2：绘制金融数据K线图 19
2.4 Tick数据格式 22
案例2-3：Tick数据格式 23
2.4.1 Tick数据与分时数据转换 25
案例2-4：分时数据 25
2.4.2 resample函数 26
2.4.3 分时数据 26
2.5 离线金融数据集 29
案例2-5：TopDat金融数据集的日线数据 29
案例2-6：TopDat金融数据集的Tick数据 31
2.6 TopDown金融数据下载 33
案例2-7：更新单一A股日线数据 34
案例2-8：批量更新A股日线数据 37
2.6.1 Tick数据与分时数据 40
案例2-9：更新单一A股分时数据 40
案例2-10：批量更新分时数据 43
2.6.2 Tick数据与实时数据 45
案例2-11：更新单一实时数据 45
案例2-12：更新全部实时数据 48
第3章 无数据不量化（下） 51
3.1 均值优先 51
案例3-1：均值计算与价格曲线图 52
3.2 多因子策略和泛因子策略 54
3.2.1 多因子策略 54
3.2.2 泛因子策略 55
案例3-2：均线因子 55
3.3 “25日神定律” 59
案例3-3：时间因子 61
案例3-4：分时时间因子 63
3.4 TA-Lib金融指标 66
3.5 TQ智能量化回溯系统 70
3.6 全内存计算 70
案例3-5：增强版指数索引 71
案例3-6：AI版索引数据库 73
3.7 股票池 77
案例3-7：股票池的使用 77
3.8 TQ_bar全局变量类 81
案例3-8：TQ_bar初始化 82
案例3-9：TQ版本日线数据 85
3.9 大盘指数 87
案例3-10：指数日线数据 88
案例3-11：TQ版本指数K线图 89
案例3-12：个股和指数曲线对照图 92
3.10 TDS金融数据集 96
案例3-13：TDS衍生数据 98
案例3-14：TDS金融数据集的制作 102
案例3-15：TDS金融数据集2.0 105
案例3-16：读取TDS金融数据集 108
第4章 人工智能与趋势预测 112
4.1 TFLearn简化接口 112
4.2 人工智能与统计关联度分析 113
4.3 关联分析函数corr 113
4.3.1 Pearson相关系数 114
4.3.2 Spearman相关系数 114
4.3.3 Kendall相关系数 115
4.4 open（开盘价）关联性分析 115
案例4-1：open关联性分析 115
4.5 数值预测与趋势预测 118
4.5.1 数值预测 119
4.5.2 趋势预测 120
案例4-2：ROC计算 120
案例4-3：ROC与交易数据分类 123
4.6 n+1大盘指数预测 128
4.6.1 线性回归模型 128
案例4-4：上证指数n+1的开盘价预测 129
案例4-5：预测数据评估 133
4.6.2 效果评估函数 136
4.6.3 常用的评测指标 138
4.7 n+1大盘指数趋势预测 139
案例4-6：涨跌趋势归一化分类 140
案例4-7：经典版涨跌趋势归一化分类 143
4.8 One-Hot 145
案例4-8：One-Hot格式 146
4.9 DNN模型 149
案例4-9：DNN趋势预测 150
第5章 单层神经网络预测股价 156
5.1 Keras简化接口 156
5.2 单层神经网络 158
案例5-1：单层神经网络模型 158
5.3 神经网络常用模块 168
案例5-2：可视化神经网络模型 170
案例5-3：模型读写 174
案例5-4：参数调优入门 177
第6章 MLP与股价预测 182
6.1 MLP 182
案例6-1：MLP价格预测模型 183
6.2 神经网络模型应用四大环节 189
案例6-2：MLP模型评估 190
案例6-3：优化MLP价格预测模型 194
案例6-4：优化版MLP模型评估 197
第7章 RNN与趋势预测 200
7.1 RNN 200
7.2 IRNN与趋势预测 201
案例7-1：RNN趋势预测模型 201
案例7-2：RNN模型评估 209
案例7-3：RNN趋势预测模型2 211
案例7-4：RNN模型2评估 214
第8章 LSTM与量化分析 217
8.1 LSTM模型 217
8.1.1 数值预测 218
案例8-1：LSTM价格预测模型 219
案例8-2：LSTM价格预测模型评估 226
8.1.2 趋势预测 230
案例8-3：LSTM股价趋势预测模型 231
案例8-4：LSTM趋势模型评估 239
8.2 LSTM量化回溯分析 242
8.2.1 构建模型 243
案例8-5：构建模型 243
8.2.2 数据整理 251
案例8-6：数据整理 251
8.2.3 回溯分析 262
案例8-7：回溯分析 262
8.2.4 专业回报分析 268
案例8-8：量化交易回报分析 268
8.3 完整的LSTM量化分析程序 279
案例8-9：LSTM量化分析程序 280
8.3.1 数据整理 280
8.3.2 量化回溯 284
8.3.3 回报分析 285
8.3.4 专业回报分析 288
第9章 日线数据回溯分析 293
9.1 数据整理 293
案例9-1：数据更新 294
案例9-2：数据整理 296
9.2 回溯分析 307
9.2.1 回溯主函数 307
9.2.2 交易信号 308
9.3 交易接口函数 309
案例9-3：回溯分析 309
案例9-4：多模式回溯分析 316
第10章 Tick数据回溯分析 318
10.1 ffn金融模块库 318
案例10-1：ffn功能演示 318
案例10-2：量化交易回报分析 330
案例10-3：完整的量化分析程序 343
10.2 Tick分时数据量化分析 357
案例10-4：Tick分时量化分析程序 357
总结 371
附录A TensorFlow 1.1函数接口变化 372
附录B 神经网络常用算法模型 377
附录C 机器学习常用算法模型 414
作者介绍：
何海群，网名：字王，CHRD前海智库CTO，《中华大字库》发明人，20年人工智能从业经验；zwPython开发平台、TopQuant.vip极宽量化系统设计师，中国“Python创客”项目发起人，国内Python量化项目的启蒙者和开拓者：《Python量化实盘·魔鬼训练营》，Top极宽量化开源团队的创始人。2018年于深圳华侨城创意园，启动太和极宽金融孵化基地：金融、科技、艺术三位一体。
研究成果有：BigQuant理论架构：Python量化+数字货币+人工智能；“小数据”理论，GPU超算工作站、MTRD多节点超算集群算法、“1+N”网络传播模型、人工智能“足彩图灵法则”等；论文《人工智能与中文字型设计》是中文字库行业三大基础建模理论之一。
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书籍摘录：
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原文赏析：
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其它内容：
书籍介绍
Python量化回溯、TensorFlow、PyTorch、MXNet深度学习平台以及神经网络模型，都是近年来兴起的前沿科技项目，相关理论、平台、工具目前尚处于摸索阶段。
TensorFlow是近年来影响最大的神经网络、深度学习平台，本书从入门者的角度，对TensorFlow进行了介绍，《零起点TensorFlow与量化交易》中通过大量的实际案例，让初学者快速掌握神经网络和金融量化分析的基本编程，为进一步学习奠定扎实的基础。
《零起点TensorFlow与量化交易》中的案例、程序以教学为主，且进行了高度简化，以便读者能够快速理解相关内容，用最短的时间了解Python量化回溯的整个流程，以及数据分析、机器学习、神经网络的应用。
《零起点TensorFlow与量化交易》仅仅作为入门课程，具体的实盘策略，有待广大读者通过进一步深入学习TensorFlow、PyTorch等新一代深度学习平台来获得。最重要的是，广大的一线实盘操作人员需要结合专业的金融操盘经验，与各种神经网络模型融会贯通，构建更加符合金融量化实际应用的神经网络模型，从而获得更好的投资回报收益。
书籍真实打分
故事情节：3分
人物塑造：6分
主题深度：8分
文字风格：3分
语言运用：7分
文笔流畅：9分
思想传递：5分
知识深度：7分
知识广度：5分
实用性：7分
章节划分：4分
结构布局：9分
新颖与独特：4分
情感共鸣：9分
引人入胜：8分
现实相关：6分
沉浸感：9分
事实准确性：9分
文化贡献：8分
网站评分
书籍多样性：7分
书籍信息完全性：6分
网站更新速度：4分
使用便利性：9分
书籍清晰度：5分
书籍格式兼容性：6分
是否包含广告：6分
加载速度：7分
安全性：5分
稳定性：3分
搜索功能：6分
下载便捷性：9分
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网友 师***怀：好是好，要是能免费下就好了
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网友 居***南：请问，能在线转换格式吗？
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网友 堵***格：OK，还可以