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智能证券投资学 版权信息
- ISBN：9787301329207
- 条形码：9787301329207 ; 978-7-301-32920-7
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
智能证券投资学 本书特色
1. 理论新颖。本书建立了一个开创性的理论体系，面向具有不同个性偏好的投资用户，以理性、个性和自动化为出发点，论述了围绕趋势、价值和博弈三大投资逻辑的智能技术、投资理念和实现方法。 2. 实践验证。书中理论均提供实例验证、算法分析和评测对比。实训环节提供盘感训练、模拟投资、自动投资三项比赛，对理论知识进行强化和验证。 3.高效赋能。本书提出智能选股、智能决策、行为分析、评测诊断、业绩归因、用户画像、智能点评等一系列智能方法及辅助工具，可以自动高效地帮助投资者提高理性投资的能力和效率。
智能证券投资学 内容简介
我国证券市场已经发展到新的时代，基于海量信息计算机处理的人工智能技术日益兴起，为我国证券市场的发展与变革带来了新的契机。本书聚焦在智能化证券投资的科学方法和实用技术，尽可能突出3个特色：1．理论新颖:结合人工智能和证券投资的理论方法，提出了智能证券投资的目标，为提高人理性投资效率，给出了个性投资自动化和自动投资个性化的两条技术路线，在此基础上分别提出了海天4S科学投资方法和SADI5L自动投资智能体层次结构。2．实践验证:实践是检验理论的标准，科学的评测方法是检验的基准，诊断和归因是提高的前提。3.平台支撑:计算机、人工智能、证券投资都是实践性很好强的学科，不仅仅需要传统的习题，更需要一系列实训环节支撑，本书在每章内容后均提供了平台实训环节，包括多种智能投资辅助工具和自动投资的知识库和智能接口。本书主要内容包括：第1章 智能证券投资概要；第2章 智能证券投资基础知识；第3章 宏观判势；第4章 智能证券投资方法及步骤；第5章 以史为鉴：智能证券投资的回归；第6章 悟道出师；第7章 自动投资；第8章未来之路。 本书适合大专院校人工智能、计算机、金融以及其他专业高年级本科生、研究生，也可供金融行业从业人员和证券投资者阅读参考。
智能证券投资学 目录
目录
智能证券投资概要 002
1.1??智能证券投资学的提出 003
1.1.1??为什么提出智能证券投资学 003
1.1.2??什么是智能证券投资学 003
1.1.3??如何实现智能证券投资?? 004
1.2??个性投资自动化 005
1.2.1??海天4S：一种理性投资的科学方法 005
1.2.2??宏观判势 006
1.2.3??具体实施 006
1.2.4??以史为鉴 006
1.2.5??悟道出师 007
1.2.6??自动化辅助与章节安排 007
1.3??自动投资个性化 007
1.3.1??什么是自动证券投资 007
1.3.2??自动证券投资的5L层次结构 008
1.3.3??SADI：一种自动投资智能体结构 010
1.4??智能证券投资两种实现方法对比 011
1.4.1??智能证券投资两种实现方法的对应关系 011
1.4.2??智能证券投资实现方法的适用人群 012
1.4.3??智能证券投资相关领域 013
1.5??评测诊断与实例 014
1.5.1??评测三要素 014
1.5.2??诊断方法：业绩归因 016
1.5.3??个性投资自动化实例：海天4S 017
1.5.4??自动投资个性化实例：海知AI-01 018
1.6??平台实训：盘感训练 020
1.6.1??实训意义 021
1.6.2??赛前训练 021
1.6.3??比赛测试 022
1.6.4??成绩排名 023
1.7??小结 024
本章习题与实训 025
自动投资相关技术 277
10.1??用户画像 278
10.1.1??用户画像的组成与构建方法 278
10.1.2??投资者用户画像体系的构建 280
10.1.3??用户画像的算法介绍 281
10.1.4??用户画像案例展示 283
10.2??自然语言点评 283
10.2.1??自然语言点评的原理及算法分析 284
10.2.2??自然语言点评系统实例分析 289
10.3??知识图谱 291
10.3.1??知识图谱概述 291
10.3.2??股票知识图谱的构建方法 293
10.3.3??股票知识图谱的应用 295
10.4??小结 297
本章习题与实训 297
展开全部
智能证券投资学 节选
金融投资绩效评测方法 实践是检验真理的唯一标准，无论投资者采用何种判势操作策略，*后总要落实在行动上，那么，评测投资者的判势能力或者择时能力*好的方法就是对投资者历史操作进行客观评测。 本书中讨论的投资品种主要集中在三大类:股票、债券、现金等价物，投资者宏观判势决定了它在三大类的仓位配置，评测方法忽略具体品种，只考虑具体品种归属的三大类别不同仓位在指定时间段对应指数的不同涨幅，计算收益率对比分析，由此评测投资者的判势能力。下面介绍具体方法。 1 仓位配置基准对比法 目前一种常见的判势评测法是仓位配置基准对比法，基金从业资格考试里也常采用该方法，其源于 Brinson 方法，设指定时间 T，投资者在股票、债券、现金 的仓位分别为 e，b，c，在时间 T 股票、债券、现金的指数涨幅(PriceChangeRatio) 分别为 pe，pb，pc，则投资者的判势能力收益率 Ys: 设对比基准仓位配置比例为 8 ∶ 1 ∶ 1，则基准收益率 Bs: 那么，投资者基于判势主动操作产生的超额收益率可以通过计算以上两种收益率之差 Ys-Bs 来体现，差距为正，表示投资者判势能力要好于基准收益率，反之亦然。 上述方法的优缺点如下。 优点:不考虑具体品种，只考虑指定期间股债金的仓位比例，通过收益率比较可以量化评测投资者的判势能力，直观地对投资者和基准值进行比较。 主要问题有两个: 一、计算准确性问题:固定仓位很难符合实际情况，哪怕基准可以理想化固定仓位，但投资者的仓位随着行情和持有品种变化是不断改变的，实际情况如何 准确地计算? 二、评价体系问题:对有些投资者来说，仅仅比较基准是不够的，只知道投资者和基准哪个好还不够，还应该知道基准是好还是坏?进一步说:其他大多数投资者怎么比较，*佳是什么?*差是什么?投资者和基准大约处于*佳和*差中的什么位置? 解决**个问题的基本思路是将指定时间细化为 n 个子时间段，当 n 足够大时，子时间段的仓位变化可以忽略，然后对子时间段的收益率汇总计算;解决第二个问题的思路是将收益率对比转为 100 分制评价，100 分*好，0 分*差，均值为 50 分，这样的评测体系很容易被理解。 结合上述两点的评测方法称为时间细化百分法。
智能证券投资学 作者简介
王晓龙 教授，“做出突出贡献的中国博士学位获得者”。长期从事人工智能、自然语言处理、金融信息处理等方面的研究。开创性地提出了汉语语句级智能输入的思想，1990年设计并实现了国内外第一个语句级智能拼音输入系统和声音语句输入系统，技术转让并授权给美国微软、日本富士通等公司采用；获省部级科技一等奖2项，发表论文200多篇；主持国家自然科学基金等项目20多项；主讲“人工智能”等课程，开设“智能证券投资”课程，指导博士、硕士研究生近200名。 黄冬 深圳市高层次人才，哈尔滨工业大学管理科学与工程专业博士后，现任深圳亿达盛投资管理有限公司总经理。擅长智能化证券投资和量化投资，采用智能化证券投资模型降低投资风险，提高投资效率。深圳海知科技有限公司联合创始人，海知科技是一家专业以为用户提供智能化、个性化金融知识服务为主的科技型研发企业。目前公司的主打产品是智能证券投资实训平台（www.haizhilicai.com），为国内金融投资相关专业的师生和广大投资者提供基于人工智能技术的智能化证券投资工具和实训平台。 吴少聪 哈尔滨工业大学（深圳）博士生，主要研究方向为人工智能、时间序列分析及金融数据处理。擅长复杂数据量化与智能证券投资模型设计，在投资评测诊断、业绩归因、仿真投资系统开发以及金融信息社区搭建等方面有多年经验。参与多项国家自然科学基金项目的研究工作，曾获研究生国家奖学金，目前已有多篇论文发表于SCI期刊。
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