孔夫子旧书网-网上买书卖书、古旧书收藏品交易平台 孔夫子旧书网-网上买书卖书、古旧书收藏品交易平台 占位居中 孔夫子旧书网-网上买书卖书、古旧书收藏品交易平台
商品
拍卖区
在售
已售
搜索历史
搜索
高级搜索

MXNet神经网络与量化投资

MXNet神经网络与量化投资
分享
扫描下方二维码分享到微信
打开微信，点击右上角”+“，
使用”扫一扫“即可将网页分享到朋友圈。
作者: 著
出版社: 电子工业出版社
2018-11
ISBN: 9787121351532
定价: 99.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 312页
分类: 计算机与互联网
24人买过
  • 　　MXNet是亚马xun的深度学习库，以简单、高效、容易使用而著称。它拥有类似于Theano和TensorFlow的数据流图，为多GPU装置提供了良好的配置。《MXNet神经网络与量化投资》以MXNet作为研究实践平台，实现量化投资交易。书中主要介绍了在MXNet环境下，利用深度学习常用算法，实现线性、MLP、CNN卷积、GoogLeNet、ResNet深度残差、RNN循环神经网络、DenseNet稠密神经网络等多种模型在量化投资和股价预测方面的应用，同时采用NLP语义分析技术，対股票价格走势进行统计分析，以及金融数据的可视化分析，得到更直观的模型分析效果，通过先进的人工智能模型，在量化投资领域中取得较高收益。 第1章  快速入门 1 
    1.1  MXNet简介 1 
    1.2  CUDA运行环境安装 4 
    1.3  MXNet运行环境安装 5 
    1.3.1  下载MXNet模块库 6 
    1.3.2  安装MXNet模块库预处理 6 
    1.3.3  安装MXNet模块库 9 
    案例1-1：重点模块版本测试 10 
    案例1-2：MXNet安装包测试 12 
    1.4  GPU开发环境测试 13 
    案例1-3：GPU开发环境测试 13 
    1.5  量化GPU工作站推荐配置 15 
    第2章  基本操作 18 
    2.1  NDArray数组 18 
    案例2-1：NDArray数组常用功能 19 
    2.2  GPU加速模式 26 
    案例2-2：GPU加速功能 26 
    案例2-3：Gluon的GPU计算 28 
    2.3  Matplotlib画图 30 
    案例2-4：Matplotlib常用功能 30 
    案例2-5：多子图绘制 31 
    2.4  常用数据文件 33 
    案例2-6：读取金融数据 33 
    2.5  TA-Lib金融模块库 36 
    2.6  MA移动平均线 40 
    案例2-7：MA均线指标 41 
    案例2-8：多MA均线指标 44 
    2.7  常用工具函数包 47 
    第3章  数据预处理 53 
    3.1  数据与预处理背景介绍 53 
    3.2  数据预处理常用技术 54 
    3.3  归一化 55 
    案例3-1：MinMaxScaler归一化 56 
    案例3-2：Standardization标准化 57 
    3.4  缺失值 58 
    案例3-3：Imputer缺失值补充 59 
    3.5  多项式特征 60 
    案例3-4：PolynomialFeatures多项式特征 60 
    第4章  线性神经网络模型 62 
    4.1  线性神经网络 62 
    案例4-1：line上证指数n+1价格预测 64 
    4.2  Logistic逻辑回归模型 76 
    案例4-2：Logistic上证指数涨跌预测 78 
    第5章  MLP神经网络模型 86 
    5.1  MLP多层感知器 86 
    案例5-1：MLP上证指数n+1价格预测 88 
    5.2  SMA简单均线量化策略 99 
    案例5-2：MLP上证指数n+1价格预测均线增强版 99 
    第6章  CNN卷积神经网络 104 
    6.1  CNN卷积神经网络简介 104 
    常用激活函数介绍 106 
    案例6-1：CNN上证指数n+1价格预测 109 
    6.2  ADX平均趋向量化投资策略 115 
    案例6-2：CNN上证指数n+1价格预测ADX增强版 116 
    第7章  GoogLeNet谷歌神经网络模型 121 
    7.1  GoogLeNet谷歌深度卷积神经网络模型 121 
    案例7-1：GoogLeNet上证指数n+1价格预测 123 
    7.2  KELCH肯特纳通道量化投资策略 135 
    案例7-2：GoogLeNet上证指数n+1价格预测（2） 135 
    第8章  ResNet深度残差网络模型 139 
    8.1  ResNet深度残差神经网络模型 139 
    8.2  Money Flow资金流向指标 142 
    案例8-1：ResNet深度残差时间序列预测A股资金流向 144 
    8.3  MOM动量线量化投资策略 149 
    第9章  RNN循环神经网络模型 150 
    9.1  RNN循环神经网络 150 
    9.2  RSI相对强弱指标 152 
    案例9-1：RNN上证指数n+1价格预测 153 
    9.3  IRNN修正循环神经网络 174 
    案例9-2：IRNN上证指数n+1价格预测 174 
    第10章  DenseNet稠密神经网络模型 178 
    10.1  DenseNet稠密神经网络模型 178 
    案例10-1：DenseNet上证指数n+1价格预测 180 
    10.2  OBV能量潮量化投资策略 187 
    案例10-2：DenseNet上证指数n+1价格预测 187 
    第11章  文本数据挖掘与量化 192 
    11.1  财经新闻数据 192 
    案例11-1a：获取财经新闻 193 
    11.2  直播新闻 195 
    案例11-1b：获取直播新闻 195 
    11.3  信息地雷 197 
    案例11-1c：获取信息地雷 198 
    11.4  定时器 199 
    案例11-2：进阶脚本——定时器 200 
    11.5  新闻数据库 206 
    案例11-3：使用sqlalchemy新闻数据库 206 
    第12章  财经新闻情感分类 214 
    12.1  文本数据分类 214 
    12.2  NLP与财经新闻数据 215 
    12.3  微博短文本数据情感分类 216 
    案例12-1：微博情感分类 217 
    12.4  贝叶斯微博情感分类器 236 
    案例12-2：微博数据情感分类2 237 
    第13章  金融数据可视化分析 245 
    13.1  Plotly绘图模块简介 245 
    案例13-1：Plotly入门案例 252 
    案例13-2：线形图与散点图 253 
    案例13-3：气泡图 255 
    案例13-4：柱状图 256 
    案例13-5：直方图 258 
    案例13-6：饼图 259 
    13.2  金融数据绘图 261 
    案例13-7：K线图 261 
    案例13-8：高级绘图1 263 
    13.3  Plotly高级绘图扩展 264 
    案例13-9：复合金融指标 264 
    案例13-10：高级绘图2 265 
    附录A  Python快速入门 267 
    案例1：第一次编程“hello,ziwang” 267 
    案例2：增强版“hello,ziwang” 269 
    案例3：列举系统模块库清单 271 
    案例4：常用绘图风格 272 
    案例5：Pandas常用绘图风格 274 
    案例6：常用颜色表cors 275 
    案例7：基本运算 278 
    案例8：字符串入门 280 
    案例9：字符串常用方法 281 
    案例10：列表操作 283 
    案例11：元组操作 285 
    案例12：字典操作 286 
    案例13：控制语句 288 
    案例14：函数定义 290 
    附录B  TA-Lib金融软件包 292 
    附录C  量化分析常用指标 297 

  • 内容简介:
    　　MXNet是亚马xun的深度学习库，以简单、高效、容易使用而著称。它拥有类似于Theano和TensorFlow的数据流图，为多GPU装置提供了良好的配置。《MXNet神经网络与量化投资》以MXNet作为研究实践平台，实现量化投资交易。书中主要介绍了在MXNet环境下，利用深度学习常用算法，实现线性、MLP、CNN卷积、GoogLeNet、ResNet深度残差、RNN循环神经网络、DenseNet稠密神经网络等多种模型在量化投资和股价预测方面的应用，同时采用NLP语义分析技术，対股票价格走势进行统计分析，以及金融数据的可视化分析，得到更直观的模型分析效果，通过先进的人工智能模型，在量化投资领域中取得较高收益。
  • 目录:
    第1章  快速入门 1 
    1.1  MXNet简介 1 
    1.2  CUDA运行环境安装 4 
    1.3  MXNet运行环境安装 5 
    1.3.1  下载MXNet模块库 6 
    1.3.2  安装MXNet模块库预处理 6 
    1.3.3  安装MXNet模块库 9 
    案例1-1：重点模块版本测试 10 
    案例1-2：MXNet安装包测试 12 
    1.4  GPU开发环境测试 13 
    案例1-3：GPU开发环境测试 13 
    1.5  量化GPU工作站推荐配置 15 
    第2章  基本操作 18 
    2.1  NDArray数组 18 
    案例2-1：NDArray数组常用功能 19 
    2.2  GPU加速模式 26 
    案例2-2：GPU加速功能 26 
    案例2-3：Gluon的GPU计算 28 
    2.3  Matplotlib画图 30 
    案例2-4：Matplotlib常用功能 30 
    案例2-5：多子图绘制 31 
    2.4  常用数据文件 33 
    案例2-6：读取金融数据 33 
    2.5  TA-Lib金融模块库 36 
    2.6  MA移动平均线 40 
    案例2-7：MA均线指标 41 
    案例2-8：多MA均线指标 44 
    2.7  常用工具函数包 47 
    第3章  数据预处理 53 
    3.1  数据与预处理背景介绍 53 
    3.2  数据预处理常用技术 54 
    3.3  归一化 55 
    案例3-1：MinMaxScaler归一化 56 
    案例3-2：Standardization标准化 57 
    3.4  缺失值 58 
    案例3-3：Imputer缺失值补充 59 
    3.5  多项式特征 60 
    案例3-4：PolynomialFeatures多项式特征 60 
    第4章  线性神经网络模型 62 
    4.1  线性神经网络 62 
    案例4-1：line上证指数n+1价格预测 64 
    4.2  Logistic逻辑回归模型 76 
    案例4-2：Logistic上证指数涨跌预测 78 
    第5章  MLP神经网络模型 86 
    5.1  MLP多层感知器 86 
    案例5-1：MLP上证指数n+1价格预测 88 
    5.2  SMA简单均线量化策略 99 
    案例5-2：MLP上证指数n+1价格预测均线增强版 99 
    第6章  CNN卷积神经网络 104 
    6.1  CNN卷积神经网络简介 104 
    常用激活函数介绍 106 
    案例6-1：CNN上证指数n+1价格预测 109 
    6.2  ADX平均趋向量化投资策略 115 
    案例6-2：CNN上证指数n+1价格预测ADX增强版 116 
    第7章  GoogLeNet谷歌神经网络模型 121 
    7.1  GoogLeNet谷歌深度卷积神经网络模型 121 
    案例7-1：GoogLeNet上证指数n+1价格预测 123 
    7.2  KELCH肯特纳通道量化投资策略 135 
    案例7-2：GoogLeNet上证指数n+1价格预测（2） 135 
    第8章  ResNet深度残差网络模型 139 
    8.1  ResNet深度残差神经网络模型 139 
    8.2  Money Flow资金流向指标 142 
    案例8-1：ResNet深度残差时间序列预测A股资金流向 144 
    8.3  MOM动量线量化投资策略 149 
    第9章  RNN循环神经网络模型 150 
    9.1  RNN循环神经网络 150 
    9.2  RSI相对强弱指标 152 
    案例9-1：RNN上证指数n+1价格预测 153 
    9.3  IRNN修正循环神经网络 174 
    案例9-2：IRNN上证指数n+1价格预测 174 
    第10章  DenseNet稠密神经网络模型 178 
    10.1  DenseNet稠密神经网络模型 178 
    案例10-1：DenseNet上证指数n+1价格预测 180 
    10.2  OBV能量潮量化投资策略 187 
    案例10-2：DenseNet上证指数n+1价格预测 187 
    第11章  文本数据挖掘与量化 192 
    11.1  财经新闻数据 192 
    案例11-1a：获取财经新闻 193 
    11.2  直播新闻 195 
    案例11-1b：获取直播新闻 195 
    11.3  信息地雷 197 
    案例11-1c：获取信息地雷 198 
    11.4  定时器 199 
    案例11-2：进阶脚本——定时器 200 
    11.5  新闻数据库 206 
    案例11-3：使用sqlalchemy新闻数据库 206 
    第12章  财经新闻情感分类 214 
    12.1  文本数据分类 214 
    12.2  NLP与财经新闻数据 215 
    12.3  微博短文本数据情感分类 216 
    案例12-1：微博情感分类 217 
    12.4  贝叶斯微博情感分类器 236 
    案例12-2：微博数据情感分类2 237 
    第13章  金融数据可视化分析 245 
    13.1  Plotly绘图模块简介 245 
    案例13-1：Plotly入门案例 252 
    案例13-2：线形图与散点图 253 
    案例13-3：气泡图 255 
    案例13-4：柱状图 256 
    案例13-5：直方图 258 
    案例13-6：饼图 259 
    13.2  金融数据绘图 261 
    案例13-7：K线图 261 
    案例13-8：高级绘图1 263 
    13.3  Plotly高级绘图扩展 264 
    案例13-9：复合金融指标 264 
    案例13-10：高级绘图2 265 
    附录A  Python快速入门 267 
    案例1：第一次编程“hello,ziwang” 267 
    案例2：增强版“hello,ziwang” 269 
    案例3：列举系统模块库清单 271 
    案例4：常用绘图风格 272 
    案例5：Pandas常用绘图风格 274 
    案例6：常用颜色表cors 275 
    案例7：基本运算 278 
    案例8：字符串入门 280 
    案例9：字符串常用方法 281 
    案例10：列表操作 283 
    案例11：元组操作 285 
    案例12：字典操作 286 
    案例13：控制语句 288 
    案例14：函数定义 290 
    附录B  TA-Lib金融软件包 292 
    附录C  量化分析常用指标 297 

查看详情
相关分类
计算机理论 编程与开发 操作系统 大数据与云计算 图形图像/多媒体 网站设计与网页开发 网络与通讯 硬件、嵌入式开发 办公软件 信息安全 辅助设计与工程计算 软件工程/开发项目管理
相关图书 / 更多
MXNet神经网络与量化投资
MXene材料：制备、性质与储能应用
徐斌
￥75.60 起
MXNet神经网络与量化投资
MXNet深度学习实战
魏凯峰
￥10.00 起
您可能感兴趣 / 更多
MXNet神经网络与量化投资
提案者（提案大咖姚仁禄、Brain Collins、鸟海修近距离对话，好提案速成方法一手掌握）
TOPYS 编著
￥20.00 起
MXNet神经网络与量化投资
新韩国语能力考试（Ⅱ）专项突破写作
TOPIK语学研究所 著
￥7.02 起
MXNet神经网络与量化投资
零基础学PhotoshopCC（彩色新版版）：PS教程入门经典
TOP视觉设计 著
￥5.00 起
MXNet神经网络与量化投资
关于创意商业的150个问与答
TOPYS 著
￥10.00 起
MXNet神经网络与量化投资
何止奢华的旅行(全彩版)
TOPCHINA 著
￥6.00 起
MXNet神经网络与量化投资
新TOPIK II全真模拟中高级：全解全练红宝书
TOPIK KOREA韩国语评价研究所 著；马丽娜 译
￥1.00 起
MXNet神经网络与量化投资
新TOPIK I全真模拟初级：全解全练蓝宝书
TOPIK KOREA韩国语评价研究所 著
￥1.57 起
MXNet神经网络与量化投资
奢华不贵的旅行：（看精明玩家省钱奢华游！你相信吗？在五星级豪华餐厅吃自助仅比路边摊贵一倍，想尝试躺在床上看悉尼歌剧院吗？澳大利亚、新西兰、大溪地、马尔代夫、塞舌尔、斐济，带你高性价比玩遍奢华海岛！！）
TOPCHINA 著
￥1.50 起
MXNet神经网络与量化投资
初中生获奖作文/TOP作文淘淘宝
TOP作文研发中心 编
￥1.30 起
© 2002-2024 Kongfz.com 孔夫子旧书网 版权所有
关于孔网 联系我们 帮助中心 版权隐私 广告业务 工作机会 移动版 图书目录 图书标签 热搜书籍 作家大全