Stock Market Analysis Using the SAS System pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:SAS Institute, Incorporated

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1995-09-28

价格:USD 34.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781555442224

丛书系列:

图书标签:

• 金融
• SAS
• Stock Market
• Financial Analysis
• Investment
• Data Analysis
• Statistics
• Econometrics
• Quantitative Finance
• Time Series
• Modeling

金融市场数据挖掘与量化策略构建：基于Python与机器学习的深度探索 书籍简介 本书旨在为金融分析师、量化交易员、数据科学家以及对现代金融市场数据驱动决策感兴趣的专业人士，提供一套全面、实用的从数据获取、清洗、特征工程到复杂模型构建与回测的实战指南。我们聚焦于利用当前业界最前沿的Python生态系统（包括Pandas、NumPy、Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch以及专为金融时间序列优化的库），构建稳健、可解释且具有前瞻性的量化投资策略。 本书摒弃了传统基于单一统计模型或简单技术指标的分析方法，转而深入探讨如何处理金融数据固有的高噪声、非平稳性和高维度特性。我们相信，未来的市场洞察力源于对海量、多源异构数据的深度挖掘和对复杂非线性关系的精确建模。 第一部分：金融数据工程的基石 (The Foundation of Financial Data Engineering) 本部分将为读者打下坚实的数据处理基础，这是构建任何成功量化模型的前提。 第一章：金融数据源与获取的范式转变 多源数据整合策略： 详细介绍如何有效整合不同粒度（Tick级、分钟级、日级、月级）和不同类型（价格、交易量、基本面、另类数据）的数据。重点讨论数据同步、时间对齐和去噪的技术。 另类数据（Alternative Data）的引入与清洗： 深入探讨卫星图像数据、新闻情绪指标、社交媒体文本数据等另类数据在Python中的处理流程。讲解如何使用自然语言处理（NLP）技术（如BERT模型微调）提取高频市场情绪因子。 高频数据挑战与解决方案： 针对Tick数据的巨大规模和稀疏性，介绍内存优化技术（如使用Parquet/HDF5格式）以及高效的时间序列数据结构（如Pandas的MultiIndex和Categorical类型）。 第二章：金融时间序列的预处理与特征工程的艺术 非平稳性与协整检验： 探讨金融时间序列的固有问题，如均值回归、异方差性，并使用Augmented Dickey-Fuller (ADF) 检验和Johansen协整检验来识别可交易结构。 面向机器学习的特征构造： 强调金融特征工程的独特性。构建跨时间尺度的动量、反转、波动率集群特征，以及基于傅里叶变换和小波分析提取的周期性特征。详细讲解如何利用机器学习方法（如Permutation Importance）来筛选最具预测力的特征集。 数据去偏与标准化： 深入研究在构建收益率序列时，如何正确应用对数收益率和分数差分（Fractional Differencing）来平稳化数据，并探讨标准化方法（如Z-score与Min-Max Scaling）对不同模型性能的影响。 第二部分：经典与现代预测模型的深度应用 (Classic and Modern Predictive Modeling) 本部分将从传统的计量经济学模型过渡到前沿的深度学习架构，并重点关注模型的解释性与鲁棒性。 第三章：增强的计量经济学模型在预测中的复兴 GARCH族模型进阶： 超越标准的ARCH/GARCH，深入研究EGARCH、GJR-GARCH等非对称模型在刻画市场波动率聚集和杠杆效应方面的应用。使用Python的`arch`库进行参数估计与条件预测。 因子模型与风险归因： 探讨Fama-French三因子、五因子模型在现代资产配置中的局限性。介绍如何使用主成分分析（PCA）或独立成分分析（ICA）从海量特征中提取“纯净”的宏观经济或市场风险因子。 结构化时间序列模型： 应用状态空间模型（State-Space Models）和卡尔曼滤波（Kalman Filter）来估计时变参数和潜在的市场状态，实现对宏观经济冲击的实时跟踪。 第四章：机器学习的非线性力量与模型选择 梯度提升机（GBM）的量化应用： 重点解析XGBoost、LightGBM在分类（预测涨跌方向）和回归（预测未来收益率）任务中的优化技巧。讨论如何利用early stopping和精细的参数搜索来避免对市场噪声的过度拟合。 支持向量机（SVM）与核方法的应用： 探索SVM在小样本、高维度分类问题中的优势，并讨论核函数选择对市场模式识别的敏感性。 模型可解释性（XAI）在金融中的重要性： 介绍SHAP (SHapley Additive exPlanations) 和LIME框架，用于解释复杂的树模型预测结果，确保模型决策逻辑与金融直觉相符，这是机构投资者的关键需求。 第五章：深度学习驱动的高频与序列建模 循环神经网络（RNN）的演变： 从基础LSTM/GRU到双向RNN在捕获市场长期依赖关系中的应用。重点演示如何使用Attention机制来聚焦于历史数据中最相关的市场事件。 卷积神经网络（CNN）在特征提取中的作用： 将时间序列视为一维图像，使用CNN提取局部的时间模式（如特定的K线形态或波动率轨迹），并将其作为输入馈送给预测层。 强化学习（RL）的策略优化： 介绍使用Actor-Critic或PPO算法构建一个能够自主学习最优交易执行和持仓管理的智能体。重点讨论如何设计奖励函数以平衡风险和回报（例如，使用夏普比率作为软约束）。 第三部分：策略构建、回测与风险管理 (Strategy Construction, Backtesting, and Risk Management) 本部分将理论模型转化为可执行的交易策略，并进行严格的绩效评估。 第六章：稳健的回测框架设计与实现 偏差（Bias）的规避： 详细剖析前视偏差（Look-ahead Bias）、幸存者偏差（Survivorship Bias）和交易成本估算不足（Slippage）的陷阱。设计一套严格的时间序列交叉验证机制（如滚动原点交叉验证）。 高性能回测引擎的构建： 使用Python的`Vectorized Backtesting`范式，结合Pandas的高效操作，实现毫秒级的事件驱动模拟。讲解如何模拟订单簿冲击和流动性限制。 绩效指标的精细化分析： 除了传统的夏普比率和最大回撤，引入信息比率（Information Ratio）、Calmar比率以及基于路径依赖的风险调整指标（如偏度和峰度）。 第七章：投资组合优化与动态风险预算 现代投资组合理论（MPT）的局限与超越： 批判性地审视Markowitz模型，并介绍Black-Litterman模型，利用市场观点校准先验协方差矩阵。 风险平价（Risk Parity）与恒定资本波动率（CCV）： 介绍如何使用凸优化库（如CVXPY）来分配资产，确保每个资产对总风险的贡献相等，而非仅仅基于其权重。 动态仓位调整与约束优化： 结合预测模型输出的预期收益和风险预测，使用二次规划（Quadratic Programming）实时调整资产权重，同时满足流动性、集中度和监管要求等硬性约束。 第八章：实时部署与监控的架构思维 从Notebook到生产环境的迁移： 介绍使用Docker容器化模型和依赖项，确保环境的一致性。讨论如何使用轻量级框架（如FastAPI）为预测模型构建API接口。 模型漂移（Model Drift）的检测与迭代： 建立在线监控系统，实时跟踪模型预测误差和输入特征的分布变化。设计自动化的模型再训练（Retraining）和 A/B 测试流程。 延迟与吞吐量的优化： 在高频交易场景下，分析数据管道中的延迟瓶颈，并介绍如ZeroMQ或RabbitMQ等消息队列技术在系统通信中的应用，确保决策能够在毫秒级时间内转化为指令。 本书的核心理念在于“实践出真知”。每一个模型和技术都配有完整的Python代码示例和可复现的数据集处理流程，旨在引导读者从理论的藩篱中解放出来，真正掌握利用尖端数据科学技术驾驭复杂金融市场的技能。

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