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金融中的机器学习：理论与实践

📝 内容简介

本书分为三个部分，每部分都涵盖理论和应用。第一部分从贝叶斯和频数论的角度提出了横截面数据的监督学习。该部分强调神经网络，包括深度学习以及高斯过程，并提供投资管理和衍生模型的示例。第二部分介绍了时间序列数据的监督学习，时间序列数据可以说是金融中最常用的数据类型，并举例说明了交易、随机波动性和固定收益建模。第三部分介绍了强化学习及其在交易、投资和财富管理中的应用。本文提供了Python代码示例，以帮助读者理解方法和应用程序。