文件名称：教学课件_量化投资_数据挖掘技术与实践(MATLAB版)
文件大小：11.73MB
文件格式：RAR
更新时间：2021-08-29 08:56:25
量化投资 数据挖掘 技术与实践 MATLAB 卓金武
《量化投资：数据挖掘技术与实践（MATLAB版）》内容分为三篇。篇（基础篇）主要介绍数据挖掘与量化投资的关系，以及数据挖掘的概念、实现过程、主要内容、主要工具等内容。第二篇（技术篇）系统介绍了数据挖掘的相关技术及这些技术在量化投资中的应用，主要包括数据的准备、数据的探索、关联规则方法、数据回规方法、分类方法、聚类方法、预测方法、诊断方法、时间序列方法、智能优化方法等内容。第三篇（实践篇）主要介绍数据挖掘技术在量化投资中的综合应用实例，包括统计套利策略的挖掘与优化、配对交易策略的挖掘与实现、数据挖掘在股票程序化交易中的综合应用，以及基于数据挖掘技术的量化交易系统的构建。
【文件预览】：
教学课件_量化投资_数据挖掘技术与实践(MATLAB版)
----第1讲_绪论.pptx(1.07MB)
----第4讲_数据的探索.pptx(770KB)
----第16讲_基于数据挖掘技术的量化交易系统.pptx(604KB)
----第9讲_预测方法.pptx(624KB)
----第15讲_数据挖掘在股票程序化交易中的综合应用.pptx(438KB)
----第14讲_配对交易策略的挖掘与实现.pptx(396KB)
----第12讲_智能优化方法.pptx(437KB)
----第11讲_时间序列方法.pptx(462KB)
----第5讲_关联规则方法.pptx(741KB)
----第10讲_诊断方法.pptx(504KB)
----第8讲_聚类方法.pptx(1.18MB)
----第3讲_数据的准备.pptx(1.15MB)
----第6讲_数据回归方法.pptx(535KB)
----第7讲_分类方法.pptx(790KB)
----第2讲_数据挖掘的内容、过程及工具.pptx(1.41MB)
----第13讲_统计套利策略的挖掘与优化.pptx(1.9MB)