機器學習在算法交易中的應用（第2版）

　　人工智能時代，數字數據的爆炸式增長推動了人們對使用機器學習（ML）的交易策略相關知識的需求?！稒C器學習在算法交易中的應用（第2版）》就以Python為基本工具，從全局、戰(zhàn)略的視角介紹了相關的概念，以及機器學習在交易策略設計和執(zhí)行中的價值及實踐運用。全書分4部分，其中第1部分主要介紹基于機器學習的交易策略的基礎知識，該部分內容圍繞機器學習算法以及交易策略相關的數據展開，概述了如何有效捕獲數據信號內容、如何準確提取特征，以及如何基于這些數據優(yōu)化算法評估投資組合。第2部分重點闡述了在端到端工作流環(huán)境中，一些基本的監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習是如何為交易策略的制定提供幫助的。第3部分是自然語言處理，這部分引入了無監(jiān)督學習算法，力求從文本數據這種最關鍵的另類數據中高質量地提取信號。第4部分通過TensorFlow和PyTorch，重點介紹深度學習和強化學習在交易策略設計中的應用。 《機器學習在算法交易中的應用（第2版）》通過大量示例，詳細介紹了如何使用不同機器學習算法設計交易策略，并通過大量的數學及統(tǒng)計知識，幫助讀者更好地理解算法調優(yōu)過程及整個計算過程。特別適合想獲得用于交易的機器學習算法相關知識或想設計交易策略的數據分析師、數據科學家、Python開發(fā)人員、投資分析師或投資組合經理參考學習。

　　斯蒂芬·詹森（Stefan Jansen） Stefan Jansen是 Applied AI公司的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官。他為財富500強公司、投資公司和各行各業(yè)的初創(chuàng)企業(yè)提供數據和人工智能戰(zhàn)略方面的建議，并組建數據科學團隊，為廣泛的商業(yè)問題開發(fā)端到端的機器學習解決方案。 創(chuàng)業(yè)之前，他是一家國際投資公司的合伙人和董事總經理，在那里他進行了大量的預測分析和投資研究實踐。他還曾是一家在15個市場開展業(yè)務的全球性金融科技公司的高級管理人員，為新興市場的中央銀行及世界銀行提供咨詢服務。 Stefan Jansen擁有佐治亞理工學院的計算機科學碩士學位以及哈佛大學和柏林自由大學的經濟學碩士學位，并獲得了CFA特許證書。他曾在歐洲、亞洲和美洲使用六種語言工作，并在Datacamp和GeneralAssembly 教授數據科學。