基於大數據+深度學習的中國金融市場波動性及預警機制研究 邱冬陽 9787521851465 【台灣高等教育出版社】
圖書均為代購，正常情形下，訂後約兩周可抵台。
物品所在地：中國大陸
原出版社：經濟科學
物品所在地：中國大陸
原出版社：經濟科學
NT$814
商品編號:
供貨狀況:
尚有庫存
加入最愛
此商品 「 最高 」可以折抵紅利
0
點
(約等於 NT$0 )
商品介紹
| *數量非實際在台庫存 *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為實際資訊。 印行年月：202309*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：基於大數據+深度學習的中國金融市場波動性及預警機制研究 ISBN：9787521851465 出版社：經濟科學 著編譯者：邱冬陽 頁數：284 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1612261 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 人類闊步邁進大數據時代，人工智慧（AI）全面融入金融活動，給股票、債券、期貨、外匯、黃金等金融市場的價格波動起伏蒙上一層神秘的色彩，然而，大數據與人工智慧的深度融合正是解開金融市場價格波動性及預測預警背後神秘之處的鑰匙。本書就是順應數字時代之變，遵循金融科技思路，建立了當前最適合分析金融市場的深度學習模型之一——長短期記憶（LSTM）模型，收集整理了影響其波動性的多維、高頻、海量的大數據，選用了Python撰寫代碼來實現其波動性的預測預警。研究結果表明，大數據+深度學習的模式可以很好地刻畫、擬合、預測中國金融市場價格波動的新特徵，以LSTM為代表的深度學習方法在金融市場中有廣泛的應用場景和較滿意的應用效果。本書把金融市場波動性經典研究推到了「AI+金融」的新時代。作者簡介 邱冬陽，男，漢族，重慶潼南人，中共黨員，重慶理工大學教授，博士，碩士生導師，中國人民大學、英國加的夫大學商學院（Cardiff Business School，Cardiff University，UK）訪問學者，教育部高等學校金融學類專業教指委委員。重慶市市級精品課程、市級精品資源共享課程《國際金融》負責人。長期致力於中國經濟、金融領域的教學與研究工作。在《經濟研究》、《會計研究》、《改革》等刊物發表論文60多篇，部分論文被《新華文摘》等轉載；主持國家社科基金重點和一般項目等縱橫向項目20多項；曾獲得教育部優秀科研成果二等獎（人文社科）、重慶市社科優秀成果一等獎等獎項5項。目錄 第1章 引言1 1 問題提出 1 2 研究動態 1 3 研究內容 1 4 創新點與價值 第2章 大數據背景下的金融波動性研究 2 1 金融波動性的界定 2 2 金融市場波動性理論 2 3 傳統模型對波動性預測文獻綜述 2 4 深度學習波動性預測文獻綜述 2 5 文獻述評 第3章 深度學習理論與模型 3 1 從機器學習到神經網路 3 2 從神經網路到深度學習 3 3 深度學習主要模型 3 4 深度學習在金融領域中的應用 第4章 基於Python的深度學習實現方式 4 1 Python與深度學習 4 2 Python的特徵 4 3 Python的運行環境 4 4 Python在金融領域中的應用 第5章 基於大數據+深度學習的人民幣匯率波動性預測 5 1 引言 5 2 文獻綜述 5 3 研究設計 5 4 大數據及預處理 5 5 實證結果及分析 5 6 結論及啟示 第6章 基於大數據+深度學習的上證綜指波動率預測 6 1 引言 6 2 文獻綜述 6 3 深度學習模型選擇 6 4 大數據選擇及預處理 6 5 實證研究 6 6 結論及啟示 第7章 基於大數據+深度學習的滬深300股指期貨價格波動性預測 7 1 引言 7 2 文獻綜述 7 3 研究設計 7 4 大數據處理 7 5 實證研究 7 6 結論及啟示 第8章 基於高頻數據和EN-LSTM模型的黃金期貨短期波動率預測 8 1 引言 8 2 文獻回顧 8 3 研究設計 8 4 數據處理 8 5 實證研究 8 6 結論及啟示 第9章 基於多維高頻數據和LSTM模型的滬深300股指期貨極端風險預警 9 1 引言 9 2 研究設計 9 3 實證研究 9 4 結論及啟示 第10章 防範中國金融市場過度波動的對策建議 10 1 理順實體經濟與金融市場的良性互動關係 10 2 推進人工智慧在金融交易中的應用場景 10 3 合理運用量化交易機制 10 4 全面升級大數據時代的金融監管 10 5 培育大數據時代下的理性投資者 第11章 研究結論與後續展望 11 1 研究結論 11 2 研究展望 參考文獻 附錄 附錄1 人民幣匯率波動性預測的Python程序代碼 附錄2 人民幣匯率波動性預測的部分原始數據 附錄3 上證綜指波動性預測的Python程序代碼 附錄4 上證綜指波動性預測樣本數據來源及缺失值填充 附錄5 上證綜指波動性預測樣本多維原始數據表 附錄6 滬深300股指期貨波動性預測樣本多維原始數據表 附錄7 滬深300股指期貨波動性預測樣本高頻率原始數據表 附錄8 滬深300股指期貨波動性預測樣本2010∼2018年偶發事件匯總 附錄9 滬市黃金期貨的部分原始數據 附錄10 滬深黃金期貨波動性預測的Python程序 後記 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
