人工智能時代，數(shù)字數(shù)據(jù)的爆炸式增長推動了人們對使用機器學習(ML)的交易策略相關(guān)知識的需求�！稒C器學習在算法交易中的應用(第2版)》就以Python為基本工具，從全局、戰(zhàn)略的視角介紹了相關(guān)的概念，以及機器學習在交易策略設(shè)計和執(zhí)行中的價值及實踐運用。全書分4部分，其中第1部分主要介紹基于機器學習的交易策略的基礎(chǔ)知識，該部分內(nèi)容圍繞機器學習算法以及交易策略相關(guān)的數(shù)據(jù)展開，概述了如何有效捕獲數(shù)據(jù)信號內(nèi)容、如何準確提取特征，以及如何基于這些數(shù)據(jù)優(yōu)化算法評估投資組合。第2部分重點闡述了在端到端工作流環(huán)境中，一些基本的監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習是如何為交易策略的制定提供幫助的。第3部分是自然語言處理，這部分引入了無監(jiān)督學習算法，力求從文本數(shù)據(jù)這種最關(guān)鍵的另類數(shù)據(jù)中高質(zhì)量地提取信號。第4部分通過TensorFlow和PyTorch,重點介紹深度學習和強化學習在交易策略設(shè)計中的應用。
《機器學習在算法交易中的應用(第2版)》通過大量示例，詳細介紹了如何使用不同機器學習算法設(shè)計交易策略，并通過大量的數(shù)學及統(tǒng)計知識，幫助讀者更好地理解算法調(diào)優(yōu)過程及整個計算過程。特別適合想獲得用于交易的機器學習算法相關(guān)知識或想設(shè)計交易策略的數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學家、Python開發(fā)人員、投資分析師或投資組合經(jīng)理參考學習。