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编辑推荐

　　《量化投资实验》是与量化投资课程相配套的实验教材，适合金融工程专业的本科生及专业硕士使用。

内容简介

　　量化投资是指借助现代统计学、数学方法构建投资模型，采用计算机技术实现模型，并优化为可重复使用的投资策略，以实践投资理念、实施投资决策的过程。《量化投资实验》是与量化投资课程配套的实验教材，分为量化投资、量化选股、量化择时、套利交易、算法交易、人工智能、数据挖掘、支持向量机八个实验模块，既讲授基本原理又配合实验操作程序，每章附有实验操作录像，有助于提高学生实施投资决策的综合能力。适合金融工程、投资学专业的本科生及专业硕士适用。

作者简介

　　张元萍，经济学博士，教授，博士生导师，天津财经大学金融系金融工程教研室主任。1999年享受国务院政府特殊津贴。兼任中国软科学学会理事，天津数量经济学会常务理事，天津金融学会理事。主要研究方向为金融工程、投融资理论与实践。

目录

第一章 量化投资基础及实验操作平台
第二章 量化选股实验模块
第三章 量化择时实验模块
第四章 统计套利实验模块
第五章 ETF套利实验模块
第六章 算法交易实验模块
第七章 人工智能实验模块
第八章 数据挖掘实验模块
第九章 支持向量机实验模块

精彩书摘

　　《量化投资实验》：
　　8.1 实验目的与要求
　　本章通过对基于决策树和随机森林组合进行的数据分类和预测，使读者能够快速熟悉R软件的工作界面和基本操作，对数据挖掘在股票市场的分类与预测有一个直观和全面的认识，并运用数据挖掘的策略对股票的涨跌情况进行预测，指导投资行为。
　　该实验要求如下：
　　（1）掌握数据挖掘的基本方法；
　　（2）能够熟练使用R软件进行代码编程。
　　8.2 实验基础知识
　　随着信息技术的迅猛发展，许多企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、以不同形式存储的数据资料。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。
　　面对海量数据库和大量繁杂信息，如何才能从中提取有价值的知识，进一步提高信息的利用率？这一问题引发了一个新的研究方向：基于数据库的知识发现（knowledge discovery in database，KDD）及相应的数据挖掘（data mining）理论和技术的研究。
　　……
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