《 使用机器学习，达成高性能算法交易 》
- 机器学习算法交易数据准备回测监督学习无监督学习NLPAutoML异常检测关联规则
- #量化金融 #Python实现 #实践指南 #机构标准 #专家著作 #数据驱动 #自动化交易
- 选题分类：人工智能 网络/通讯 生产/运作 工具书
- 原版语种：英语（可提供图书翻译服务）
- 出版日期：2025年06月
- 页数：340页
- 图书定价：39.95 美元
- 开本：190mm×234mm
- 原出版地：印度
- 字数：（不详）
- 作品星级：
- 内文印刷：（不详）
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版权推荐
内容简介
本书是实践者从零开始构建生产级机器学习交易系统的蓝图。它远远超出了在真实市场中经常失败的基本回归符号分类任务，并提供了精英量化团队内部经过实践检验的技术。本书涵盖了从系统交易的基础知识和机器学习在模式检测中的作用，到数据准备、回测以及使用Python库进行模型生命周期管理的方方面面。您将学习如何为高级特征工程和复杂的机器学习模型实施监督学习。您还将学习如何使用无监督学习进行模式检测，将超快速模式匹配应用于图表策略，以及如何从非结构化新闻和财务报告中提取关键交易信号。最后，您将能够实施异常检测和关联规则以获得全面的洞察。
读完本书后，您将能够设计、测试和部署符合机构标准的智能交易策略。
您将学到什么：
● 为交易系统构建端到端机器学习管道。
● 应用无监督学习来检测异常和政权更迭。
● 使用现代NLP从财务文本中提取alpha信号。
● 使用AutoML优化特征、模型和参数。
● 从信号处理技术设计快速模式检测器。
● 使用专业级工具回测事件驱动策略。
● 用清晰的可视化和图表解释机器学习结果。
本书的目标读者：
本书面向希望理解、掌握机器学习并将其融入交易策略的机器人交易员、算法交易员、对冲基金经理、投资组合经理、Python开发者、工程师和分析师。读者应了解基本的自动交易概念，并具备一定的 Python代码编写经验。
作者介绍
弗兰克·巴多尔弗兰克·巴多尔是人工智能和机器学习领域的教授、顾问和专家顾问，在金融、工业和公共政策领域拥有20年的经验。
他曾担任对冲基金的量化分析师，后来将人工智能应用于反欺诈、预测性维护、客户体验和有毒排放等领域。他曾与安盛集团、布依格集团、法国银行、空客、ITER核聚变项目合作，并为欧盟委员会提供人工智能伦理方面的咨询。
作为一名教育工作者，他在日内瓦大学（担任副教授兼深度学习讲师）、微软人工智能园区、以及各设计学院等机构教授生成式人工智能（文本、图像和视频）、机器学习和战略。他还通过领英学习平台接触了5万多名机器学习和深度学习学习者。
弗兰克·拥有人工智能、机器学习、量化金融、统计建模和伦理学学位，并创立了巴黎机器学习聚会（Paris Machine Learning Meetup），这是一个由8,500 多名人工智能专业人士和专家组成的欧洲领先社区。
2024年5月，他受邀参加在法国举行的国际视觉媒体授权产业协会（CEPIC）大会，并担任题演讲嘉宾，接受Pond5的Gilles Devicq和CEPIC副总裁的采访。这是视觉内容行业利益相关者的年度盛会。
图书目录
2. 数据馈送、回测和前测
3. 优化交易系统、指标和自动报告
4. 实施交易策略
5. 交易系统的监督学习
6. 利用特征提升模型能力
7. 用于交易的高级机器学习模型
8. AutoML和低代码交易策略
9. 无监督学习交易方法
10. 基于模式匹配的无监督学习
11. 来自报告和新闻的交易信号
12.高级无监督学习、异常检测和关联规则
附录：每章的API和库
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