用TensorFlow玩轉大數據與量化交易 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• TensorFlow
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• 機器學習
• 深度學習
• 投資
• 數據分析
• 算法交易

本書是關於TensorFlow大數據與量化交易的原創書籍，除瞭神經網路與量化分析的教程，配閤zwPython開發平颱和zwQuant開源量化軟件學習，是一套完整的大數據分析、量化交易的學習教材，可直接用於實盤交易。

數據驅動的商業洞察：深度學習在市場分析中的應用 聚焦非結構化數據與決策優化 本書旨在為對前沿數據科學、機器學習，特彆是深度學習技術在復雜商業環境中的應用感興趣的專業人士、研究人員及高級數據分析師提供一本深度、實用的指南。全書不涉及傳統金融領域中基於曆史價格序列的量化交易模型構建，而是將焦點完全放在如何利用先進的非結構化數據處理和分析技術，來獲取超越傳統量化指標的商業洞察，並優化決策流程。 第一部分：理解非結構化數據的價值與挑戰 (約 400 字) 在信息爆炸的時代，市場動態、消費者行為、企業健康狀況等關鍵信息，絕大部分是以非結構化的形式存在——文本、圖像、語音和日誌流。傳統的數據處理方法難以有效挖掘這些信息背後的深層含義。 本書的第一部分將詳細探討非結構化數據在商業決策中的核心作用。我們將首先界定何為“關鍵非結構化數據源”，包括但不限於：全球新聞媒體的情緒傾嚮、公司年報（10-K/20-F）中的風險披露、社交媒體輿情、供應鏈的公開報告、衛星圖像反映的宏觀經濟活動變化（如港口吞吐量、工廠開工率）等。 重點章節將深入剖析處理這些數據的固有挑戰：數據噪聲大、維度極高、上下文依賴性強、以及如何建立可靠的標注和清洗流程。我們將介紹一套嚴謹的數據采集、清洗和預處理框架，專注於從海量、異構的數據集中提取齣可量化的、具有預測價值的特徵信號。這不僅僅是關於“清洗”數據，更是關於如何設計機製，將模糊的文本信息轉化為清晰、可操作的商業指標。 第二部分：自然語言處理（NLP）的深度挖掘技術 (約 550 字) 本部分是全書的核心，專注於利用最新的深度學習架構來解析復雜的自然語言數據，從而揭示市場潛在的情緒和意圖。我們不會停留在基礎的詞袋模型或TF-IDF上，而是直接深入到Transformer架構的實戰應用。 我們將詳細介紹預訓練語言模型（如BERT、RoBERTa及其變體）在特定商業語境下的微調策略。例如，如何針對金融、醫療或能源行業的專業術語和句式結構，對通用模型進行領域適應性訓練（Domain Adaptation）。 關鍵技術模塊包括： 1. 細粒度情感分析與情緒迴歸： 不隻是判斷“正麵”或“負麵”，而是量化負麵情緒的強度和具體指嚮（如針對管理層、産品質量或監管風險），並構建時間序列的情緒波動模型。 2. 主題建模與趨勢發現： 利用動態主題模型（Dynamic Topic Modeling）追蹤特定商業主題的興衰，識彆新興的技術範式或政策風險，並將其與既有的商業指標進行關聯分析。 3. 文本蘊含關係提取（Relation Extraction）： 專注於識彆非結構化文本中實體（如公司、人物、産品）之間的復雜關係，例如供應鏈中斷的直接因果鏈條，或並購傳聞中的關鍵利益相關者。 4. 摘要生成與信息壓縮： 針對需要快速決策的場景，開發能夠精準概括冗長報告核心風險點和機遇點的技術，實現信息效率的最大化。 本書將提供大量關於如何構建高效的特徵工程管道的實戰案例，確保模型輸齣的信號是穩定、可復現的。 第三部分：多模態數據融閤與決策優化 (約 400 字) 在現實世界的商業決策中，單一數據源往往不足以提供完整的圖景。本書的第三部分探討如何整閤來自不同模態（文本、時間序列、圖像/遙感數據）的信號，形成更魯棒的預測係統。 我們將研究跨模態學習（Cross-Modal Learning）的基本原理，例如如何將文本描述的風險事件與其對應的衛星圖像變化（如工廠活動減少）進行對齊和融閤。這要求我們構建統一的嵌入空間，使得不同類型的數據點能夠在同一維度上進行比較和計算相似性。 決策優化模塊聚焦於將這些復雜的分析結果轉化為實際可行的商業策略。這包括： 1. 信號集成與權重分配： 如何根據不同數據源的實時可靠性（例如，在重大事件發生時，官方聲明的權重高於社交媒體討論），動態調整輸入信號的權重。 2. 不確定性量化： 深度學習模型往往是“黑箱”，本書將介紹貝葉斯深度學習等方法，用於量化模型預測的不確定性區間，從而指導風險管理和倉位配置的保守程度。 3. 因果推斷基礎： 探討如何通過觀測數據，初步構建特定商業行動（如監管變化、新産品發布）與市場反應之間的潛在因果聯係，而非僅僅停留在相關性分析上。 第四部分：工程實踐與模型部署 (約 200 字) 本書的最後部分將關注將復雜的深度學習模型從研究原型轉化為生産級係統的工程挑戰。我們將討論如何優化模型推理速度以滿足實時洞察的需求，例如模型量化（Quantization）和知識蒸餾（Knowledge Distillation）技術。此外，如何建立持續監控框架（Monitoring Pipelines），以應對數據漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift），確保模型性能不會隨著商業環境的變化而衰減，是本部分強調的重點。 本書為讀者提供的是一套完整的、以深度學習為核心驅動力的數據戰略框架，旨在通過對非結構化信息的精細化解析，實現超越傳統量化手段的商業洞察能力。

作者簡介

何海群

　　網名：字王，CHRD前海智庫CTO，《中華大字庫》發明人，20年人工智能從業經驗；zwPython開發平颱、TopQuant.vip極寬量化係統設計師，中國「Python創客」項目發起人，為Python量化項目的啓濛者和開拓者：《Python量化實盤•魔鬼訓練營》，Top極寬量化開源團隊的創始人。2018年於深圳華僑城創意園，啓動太和極寬金融孵化基地：金融、科技、藝術三位一體。研究成果有：BigQuant理論架構：Python量化+數字貨幣+人工智能；「小數據」理論，GPU超算工作站、MTRD多節點超算集群算法、「1+N」網絡傳播模型、人工智能「足彩圖靈法則」等；論文《人工智能與中文字型設計》是中文字庫行業三大基礎建模理論之一。

Chapter 01　TensorFlow 概述
Chapter 02　無數據不量化（上）
Chapter 03　無數據不量化（下）
Chapter 04　人工智慧與趨勢預測
Chapter 05　單層神經網路預測股價
Chapter 06　MLP 與股價預測
Chapter 07　RNN 與趨勢預測
Chapter 08　LSTM 與量化分析
Chapter 09　日綫資料迴溯分析
Chapter 10　Tick 資料迴溯分析
總 結
Appendix A　TensorFlow 1.1 函數介麵變化
Appendix B　神經網路常用演算法模型
Appendix C　機器學習常用演算法模型

序
 

评分☆☆☆☆☆

作為一名在金融行業摸爬滾打多年的老兵，見證瞭金融市場從傳統模式到如今被數據和技術深刻改變的過程。近幾年，人工智能和大數據在金融領域的應用越來越普遍，尤其是在量化交易方麵，可以說是日新月異。TensorFlow作為目前業界最主流的深度學習框架之一，其在處理海量數據和構建復雜模型方麵的強大能力，大傢都有目共睹。因此，這本書的齣現，我覺得非常有及時性。它不隻是一個技術教程，更像是一座連接技術與實踐的橋梁。我期待這本書能夠深入淺齣地講解TensorFlow在金融數據分析和量化策略開發中的應用，通過實際案例，展示如何利用深度學習模型來捕捉市場信號、優化交易策略，甚至實現自動化交易。如果書中的講解能夠結閤颱灣本地的市場特點，或者提到一些在颱灣可能遇到的實際數據處理挑戰，那對我來說就更具參考價值瞭。

评分☆☆☆☆☆

書名《用TensorFlow玩轉大數據與量化交易》給我一種非常“潮”的感覺，也讓我聯想到近年來大數據在各行各業的爆炸式增長，金融領域更是首當其衝。量化交易不僅僅是那些金融機構的專利，隨著技術的發展，我們普通人也能藉力而為。TensorFlow作為實現這些可能性的關鍵技術，我相信它能為我們提供強大的工具。我好奇的是，這本書是否能提供一些“開箱即用”的範例，讓讀者能夠快速上手，體驗到利用TensorFlow處理金融數據、構建交易模型的過程。我希望這本書不僅僅停留在理論層麵，更能夠引導讀者進行實際操作，理解模型的原理，並能夠根據自己的需求進行調整。此外，對於數據隱私和模型過擬閤等量化交易中常見的問題，如果書中能有所提及並給齣解決方案，那就更顯專業和全麵瞭。

评分☆☆☆☆☆

最近迷上瞭用各種工具來分析市場，想要擺脫那種憑感覺買賣股票的陋習。我平時比較關注一些科技趨勢，也聽說過TensorFlow這個名字，但一直沒有機會深入瞭解。看到《用TensorFlow玩轉大數據與量化交易》這本書，簡直像給我打開瞭一扇新世界的大門。我覺得，對於我們普通投資者來說，量化交易聽起來好像很遙遠，需要高深的數學和編程知識，但如果這本書能用一種比較平易近人的方式來介紹，並且能夠從基礎講起，一步步帶領我們進入TensorFlow的世界，那就太好瞭。我特彆想知道，是不是真的能通過學習這本書，掌握一些簡單的量化策略，然後用TensorFlow來跑跑看，看看效果如何。如果書裏能提供一些可以直接套用的代碼或者有詳細的步驟指導，那對我這種動手能力比較強的人來說，簡直是福音。

评分☆☆☆☆☆

我是一個對金融市場充滿熱情，同時又對新興技術躍躍欲試的年輕人。平時在網上衝浪，經常會看到關於人工智能如何賦能金融業的討論，而TensorFlow一直是我關注的焦點之一。當我知道有《用TensorFlow玩轉大數據與量化交易》這本書時，我的第一反應就是：終於來瞭！我希望這本書能夠像一個經驗豐富的嚮導，帶領我這個對大數據和量化交易一知半解的菜鳥，穿越復雜的概念和技術迷霧。我特彆期待書中能夠有大量的圖示和流程圖，幫助我理解TensorFlow的運作機製，以及它如何應用於金融數據的采集、清洗、特徵工程和模型訓練等關鍵環節。如果能分享一些經典的量化交易策略，並展示如何用TensorFlow來實現它們，哪怕是基礎版的，對我來說就已經非常寶貴瞭。

评分☆☆☆☆☆

第一眼看到《用TensorFlow玩轉大數據與量化交易》這個書名，我就被吸引住瞭。颱灣這邊大傢對新技術和前沿領域的興趣一直很高，尤其是跟金融沾邊的，大傢更是想瞭解如何能搭上科技的便車。我本身不是技術大神，但對用科技工具來分析股票、做一些量化操作挺有好奇心的。感覺這本書應該能讓我一窺門徑，看看TensorFlow這個厲害的工具，到底能怎麼跟我們日常接觸的大數據結閤，然後應用到投資理財上麵。特彆是“量化交易”這四個字，聽起來就很高大上，如果真的能通過這本書學到一點皮毛，那對我的投資決策肯定會有不小的幫助。雖然我還沒真正翻開書，但光是這個名字就給我一種“學瞭有用、馬上能實踐”的期待感，希望內容不會讓我失望，能有清晰的講解，讓我這個門外漢也能慢慢理解，甚至可以自己動手嘗試一些簡單的模型。