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本书全面系统地讲解了MATLAB金融算法分析与应用,以及金融数据挖掘中的趋向和发展趋势指标,并结合具体的机器学习算法分析,让读者深入学习和掌握MATLAB金融数据机器学习算法。本书注重实战,通过大量的案例,帮助读者更好地理解书中的内容。 本书分为2篇,共15章。主要内容有:MATLAB入门与提高、MATLAB高级应用、时间序列数据处理、量化投资趋向指标、量化投资反趋向指标、BP神经网络工具箱上证指数预测、 BP神经网络工具箱多指标预测、RBF神经网络多指标预测、Hopfield神经网络多指标预测、马尔可夫(Markov)链上证指数预测、灰色理论下的上证指数预测、指数平滑下的上证指数预测、支持向量机SVM下的涨跌预测、贝叶斯(Bayes)网络多指标预测、Pareto多目标优化分析。 本书适合所有想全面学习MATLAB 金融分析算法的人员阅读,也适合各种量化投资开发人
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关于算法分析的这多卷论著已经长期被公认为经典计算机科学的定义性描述。迄今已出版的完整的三卷已经组成了程序设计理论和实践的惟一的珍贵资源,无数读者都赞扬Knuth的著作对个人的深远影响,科学家们为他的分析的美丽和优雅所惊叹,而从事实践的程序员已经成功地将他的“ 菜谱式”的解应用到日常问题上,所有人都由于Knuth在书中表现出的博学、清晰、精确和高度幽默而对他无比敬仰。 第2卷为半数值算法,分“随机数”和“算术”两章。本卷总结了主要算法范例及这些算法的基本理论,广泛剖析了计算机程序设计与数值分析间的相互联系。
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