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金融AI|人工智慧的金融應用

Artificial Intelligence in Finance

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內容簡介

運用Python的學習指南

  「全面且直觀的作法,本書必定是金融從業人員與學者的重要參考。」
  —Abdullah Karasan
  資料科學家兼顧問

  「針對期望解決各種計量金融問題的機器學習從業人員,這是一本出色的指南」
  —Tim Nugent
  Refinitiv資深研究科學家

  AI與機器學習的廣泛運用,讓許多行業發生突破性變革。一旦將程式取得的歷史和即時金融資料,與這些新技術相結合,金融業也產生巨大變化。有了這本金融實務書籍,您將學會使用AI與機器學習,察覺出金融市場統計無效率的情況,進而透過演算法交易以運用獲利。

  作者Yves Hilpisch針對從業人員、學生與學者,就金融與資料科學實務面,說明機器學習與深度學習演算法於金融業的應用。書中提供豐富的Python示例,讓您能夠複製書中呈現的所有結果。
  
  本書分為五個部分,協助您:
  ‧學習AI主要概念與演算法,包括「通用人工智慧」(AGI)與「超級智慧」(SI)方面取得的最新突破
  ‧了解「資料驅動金融」、「AI」與「機器學習」對金融理論與實務產生長遠影響的原因
  ‧運用「類神經網路」與「增強式學習」,察覺金融市場統計無效率的情況
  ‧以「回測」與「演算法交易」辨別經濟無效率的情況並利用機會,自動執行交易策略
  ‧理解AI影響金融業未來競爭動態的程度,以及預想金融奇點到來時可能產生的情境
 
 

作者介紹

作者簡介

Yves J. Hilpisch


  Yves J. Hilpisch 博士是The AI Machine暨The Python Quants的創辦人兼CEO,集團致力將開源技術應用於金融資料科學、人工智慧、演算法交易與計算金融相關方面。Yves還是《Python for Finance》、《Python for Algorithmic Trading》、《Derivatives Analytics with Python》與《Listed Volatility and Variance Derivatives》的作者,並於Certificate in Quantitative Finance(CQF)講授AI能力的演算法交易相關課程。
 
 

目錄

第一部分 機器智慧
第一章 人工智慧
第二章 超級智慧

第二部分 金融與機器學習
第三章 規範金融
第四章 資料驅動金融
第五章 機器學習
第六章 AI第一的金融

第三部分 統計無效率
第七章 密集神經網路
第八章 循環神經網路
第九章 增強式學習

第四部分 演算法交易
第十章 向量化回測
第十一章 風險管理
第十二章 執行與部署

第五部分 展望
第十三章 AI式競爭
第十四章 金融奇點

第六部分 附錄
附錄A 互動的類神經網路
附錄B 類神經網路類別
附錄C 卷積神經網路
 

詳細資料

  • ISBN:9789865028381
  • 規格:平裝 / 488頁 / 18.5 x 23 x 2.2 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣

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