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正版新书]金融AI算法:人工智能在金融领域的前沿应用指南[德]克
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部分 人工智能简介
章 人工智能在金融领域的应用概述
引言
专家系统在金融领域中的应用
混合智能在金融中的应用
总结
附录
第二部分 金融预测和交易
第2章 交易富时100指数:“自适应”建模和优化技术
引言
文献综述
相关金融数据
提出的方法
实证分析
结论和未来的工作
第3章 裂解价差的建模、预测和交易:一种用于训练神经网络的滑动窗口方法
引言
文献综述
描述性统计
方法
实证结果
结束语和研究的局限性
附录
第4章 GEPTrader:一种用基因表达式编程构建交易策略的新工具
引言
文献综述
数据集
GEPTrader
实验结果
结论
第三部分 经济
第5章 商业智能助力经济决策
引言
文献综述
创建商业自动化数据经济模型的方法
模型的实证结果
结论
第四部分 信用风险与分析
第6章 信用风险评估中基于数据挖掘应用的自动化文献分析
引言
材料和方法
结论和分析
结论
第7章 智能信用风险决策支持:架构和实施
引言
文献综述
信用风险领域的决策支持与专家系统
结论
第8章 人工智能在伊斯兰债券评级预测中的应用
引言
文献综述
数据与研究方法
结果与分析
结论
附录1
附录2
附录3
第五部分 投资组合管理、分析与优化
第9 章 不确定性下的多周期投资组合选择:一种基于交互的方法
引言
模型
模拟结果
选择的一致性
讨论
结论
附录:部分伪码
0章 运用多目标遗传算法应对投资组合选择中的模型风险
引言
投资组合优化与现代投资组合理论
模型风险的概念
用于组合优化的MOGA
投资组合的夏普比率误差
股票预测模型
实验
实证结果与分析
结论
1章 线性回归与模糊线性回归:在共同基金经理绩效评估中有何区别
引言
方法论
数据集描述
实证应用
结论与未来展望
克里斯蒂安·L. 迪尼博士是Acanto研究院的创始合伙人,负责风险和新产品。他是利物浦约翰摩尔大学银行和金融学名誉教授。从1999年2月到2011年8月,他一直在利物浦约翰摩尔大学管理国际银行、经济和金融中心工作。他拥有国际经济学硕士学位和研究文凭,以及巴黎大学经济学博士学位。
彼得·W.米德尔顿博士拥有利物浦大学博士学位。他拥有资产管理方面的工作经历,发表了多篇关于商品价差预测和股票时间序列预测的文章。
安德里亚斯·卡拉萨索普洛斯博士在克里斯蒂安·L. 迪尼教授的指导下,获得了利物浦约翰摩尔大学的理学硕士和博士学位。他从事学术研究工作,曾在阿尔斯特大学、伦敦都市大学和东伦敦大学任教。目前,他是贝鲁特美国大学副教授,在人工智能领域发表了30多篇文章,并出版了1本专著。
康斯坦丁诺斯·西奥菲拉托斯博士拥有希腊帕特拉斯大学理学硕士和博士学位。他的研究方向包括计算智能、金融时间序列预测和交易、生物信息学、数据挖掘和网络技术。他在科学期刊上发表了27篇论文,在多部会议论文集中发表了30多篇文章。
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