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金融AI算法:人工智能在金融領域的前沿應用指南

金融AI算法:人工智能在金融領域的前沿應用指南

定 價:¥89.00

作 者: [德] 克里斯蒂安·L.迪尼 等 著
出版社: 中國人民大學出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

ISBN: 9787300294315 出版時間: 2021-07-01 包裝: 平裝
開本: 異16全 頁數(shù): 332 字數(shù):  

內容簡介

  作為帶領新一輪科技革命的重要技術之一,人工智能技術已被廣泛應用于金融、醫(yī)療、安防、教育等多個領域,而且應用場景也越來越豐富。在金融行業(yè),人工智能技術已從過去只發(fā)揮支持作用,到如今成為行業(yè)重要的核心競爭力之一。人工智能技術可以應用于金融行業(yè)的方方面面:人工神經網(wǎng)絡可用于預測宏觀經濟指標和金融市場的時間序列;遺傳算法可用于優(yōu)化股票市場擇時和投資組合創(chuàng)建;數(shù)據(jù)挖掘工具可用于信用風險評估;專家系統(tǒng)可以模擬專家解決問題的能力做出決策,并將其應用于證券分析和公司評估等。目前,人工智能技術本身尚處于不斷發(fā)展的過程中,其在金融領域更大規(guī)模的應用還會面臨很多障礙。但可以確定的是,未來隨著人工智能技術的進一步發(fā)展和成熟,金融領域也將更智能化、人性化,并出現(xiàn)更多的革新和進步。如何使用時間序列分析預測和交易不同的資產(包括衍生品、交易所交易基金、債務和權益工具)?人工智能如何應用于宏觀經濟學和微觀經濟學?如何利用人工智能技術更好地理解和預測經濟變量?如何進行公司金融和信用分析,以及如何建立財務報表分析與各種金融場景影響的關系?如何進行資產的配置與優(yōu)化?《金融AI算法:人工智能在金融領域的前沿應用指南》匯集了人工智能領域和金融領域的部分新研究,以及大量人工智能/神經網(wǎng)絡技術應用于金融市場、資產管理和其他金融領域的案例,展示了應用人工智能技術來建模時間序列、提高政府決策能力、評估信用評級、選股和優(yōu)化投資組合的優(yōu)勢,為從業(yè)人員和研究人員提供了進行深入分析的高度適用的工具和技術。

作者簡介

  克里斯蒂安·L. 迪尼博士是Acanto研究院的創(chuàng)始合伙人,負責全球風險和新產品。他是利物浦約翰摩爾大學銀行和金融學名譽教授。從1999年2月到2011年8月,他一直在利物浦約翰摩爾大學管理國際銀行、經濟和金融中心工作。他擁有國際經濟學碩士學位和高級研究文憑,以及巴黎大學經濟學博士學位。彼得·W.米德爾頓博士擁有利物浦大學博士學位。他擁有資產管理方面的工作經歷,發(fā)表了多篇關于商品價差預測和股票時間序列預測的文章。安德里亞斯·卡拉薩索普洛斯博士在克里斯蒂安·L. 迪尼教授的指導下,獲得了利物浦約翰摩爾大學的理學碩士和博士學位。他從事學術研究工作,曾在阿爾斯特大學、倫敦都市大學和東倫敦大學任教。目前,他是貝魯特美國大學副教授,在人工智能領域發(fā)表了30多篇文章,并出版了1本專著??邓固苟≈Z斯·西奧菲拉托斯博士擁有希臘帕特拉斯大學理學碩士和博士學位。他的研究方向包括計算智能、金融時間序列預測和交易、生物信息學、數(shù)據(jù)挖掘和網(wǎng)絡技術。他在科學期刊上發(fā)表了27篇論文,在多部會議論文集中發(fā)表了30多篇文章。

圖書目錄

第一部分 人工智能簡介
第1章 人工智能在金融領域的應用概述
引言
專家系統(tǒng)在金融領域中的應用
混合智能在金融中的應用
總結
附錄
第二部分 金融預測和交易
第2章 交易富時100 指數(shù):“自適應”
建模和優(yōu)化技術
引言
文獻綜述
相關金融數(shù)據(jù)
提出的方法
實證分析
結論和未來的工作
第3章 裂解價差的建模、預測和交易:一種用于訓練神經網(wǎng)絡的滑動窗口方法
引言
文獻綜述
描述性統(tǒng)計
方法
實證結果
結束語和研究的局限性
附錄
第4章 GEPTrader:一種用基因表達式編程構建交易策略的新工具
引言
文獻綜述
數(shù)據(jù)集
GEPTrader
實驗結果
結論
第三部分 經濟
第5章 商業(yè)智能助力經濟決策
引言
文獻綜述
創(chuàng)建商業(yè)自動化數(shù)據(jù)經濟模型的方法
模型的實證結果
結論
第四部分 信用風險與分析
第6章 信用風險評估中基于數(shù)據(jù)挖掘應用的自動化文獻分析
引言
材料和方法
結論和分析
結論
第7章 智能信用風險決策支持:架構和實施
引言
文獻綜述
信用風險領域的決策支持與專家系統(tǒng)
結論
第8章 人工智能在伊斯蘭債券評級預測中的應用
引言
文獻綜述
數(shù)據(jù)與研究方法
結果與分析
結論
附錄1
附錄2
附錄3
第五部分 投資組合管理、分析與優(yōu)化
第9 章 不確定性下的多周期投資組合選擇:一種基于交互的方法
引言
模型
模擬結果
選擇的一致性
討論
結論
附錄:部分偽碼
第10章 運用多目標遺傳算法應對投資組合選擇中的模型風險
引言
投資組合優(yōu)化與現(xiàn)代投資組合理論
模型風險的概念
用于組合優(yōu)化的MOGA
投資組合的夏普比率誤差
股票預測模型
實驗
實證結果與分析
結論
第11章 線性回歸與模糊線性回歸:在共同基金經理績效評估中有何區(qū)別
引言
方法論
數(shù)據(jù)集描述
實證應用
結論與未來展望

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