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智能证券投资学
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2025-03-25 02:22:19
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  • 封面
  • 第一部分 基础篇
  • 第1章 智能证券投资概要
  • 1.1 智能证券投资学的提出
  • 1.2 个性投资自动化
  • 1.3 自动投资个性化
  • 1.4 智能证券投资两种实现方法对比
  • 1.5 评测诊断与实例
  • 1.6 平台实训：盘感训练
  • 1.7 小结
  • 本章习题与实训
  • 第2章 基础知识
  • 2.1 智能证券投资基础
  • 2.2 股票
  • 2.3 债券
  • 2.4 现金及等价物
  • 2.5 其他常见证券品种
  • 2.6 证券交易与模拟投资
  • 2.7 平台实训：模拟投资
  • 2.8 小结
  • 本章习题与实训
  • 第二部分 应用篇
  • 第3章 宏观判势
  • 3.1 股市的趋势
  • 3.2 债市的趋势
  • 3.3 现金等价物的趋势
  • 3.4 股市判势方法
  • 3.5 投资策略与交易品种
  • 3.6 评测方法
  • 3.7 平台实训
  • 3.8 小结
  • 本章习题与实训
  • 第4章 具体实施
  • 4.1 证券品种的选择方法
  • 4.2 证券品种的分类体系
  • 4.3 证券品种的走势对比
  • 4.4 投资策略和方法
  • 4.5 评测方法
  • 4.6 平台实训
  • 4.7 小结
  • 本章习题与实训
  • 第5章 以史为鉴
  • 5.1 复杂收益率计算的常用方法和偏好约束
  • 5.2 多偏好约束满足的SEA双加权算法
  • 5.3 评测：投资行为分析
  • 5.4 诊断：业绩归因
  • 5.5 平台实训
  • 5.6 小结
  • 本章习题与实训
  • 第6章 悟道出师
  • 6.1 基于海天4S的悟道出师之路
  • 6.2 知人者智，换位思考
  • 6.3 自知者明，摆正心态
  • 6.4 提高效率，实训辅助
  • 6.5 小结
  • 本章习题与实训
  • 第三部分 算法篇
  • 第7章 价值投资的多因子策略
  • 7.1 自动投资总体框架
  • 7.2 自动投资简单示例
  • 7.3 多因子选择自动投资策略
  • 7.4 平台实训
  • 7.5 小结
  • 本章习题与实训
  • 第8章 趋势自动投资方法
  • 8.1 基于双均线策略的自动投资策略
  • 8.2 基于回归的ARIMA自动投资策略
  • 本章习题与实训
  • 第9章 智能博弈决策的模型和算法
  • 9.1 基于时序窗口演化的自动投资策略构建
  • 9.2 基于遗传算法的自动投资方法
  • 9.3 采用支持向量机的自动投资决策
  • 9.4 基于DTW的自动投资方法
  • 9.5 基于深度学习的自动投资方法
  • 本章习题与实训
  • 第10章 自动投资相关技术
  • 10.1 用户画像
  • 10.2 自然语言点评
  • 10.3 知识图谱
  • 10.4 小结
  • 本章习题与实训
  • 参考文献
  • 附录：海天投资宏观定性评价体系
  • 各章节习题参考答案
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