MATLAB量化投资实现技术详解与PDF下载

本书系统阐述数据挖掘技术在量化投资领域的应用。内容涵盖数据挖掘基础知识、核心技术方法及量化投资实践。 首先，本书剖析数据挖掘与量化投资的内在联系，阐明数据挖掘的概念、流程、内容及常用工具。 其次，深入讲解数据挖掘的核心技术方法，包括数据准备、数据探索、关联规则、数据回归、分类、聚类、预测、诊断、时间序列分析、智能优化等，并结合具体案例阐述其在量化投资中的应用。 最后，本书聚焦数据挖掘技术在量化投资中的综合应用，以统计套利、配对交易、程序化交易等为例，详细介绍策略挖掘、优化及系统构建方法。

利用数据挖掘技术，挖掘数据背后的价值，为量化投资提供科学依据和策略支撑。

作为量化投资相关人员，尽管编写代码不是核心任务，但良好的编码习惯却能显著提高工作效率。以下是几点个人的代码编写建议：1）在开始编码前，务必先规划整体设计，如将模型分为控制层模块（总设计）、数据读取与预处理模块、核心算法模块及数据结果展示模块等。2）精良的代码文档与编程语句同等重要。源文件中应为主要代码段添加注释，解释其逻辑，便于他人理解与日后维护。3）建议创建README文件，详细说明每个源文件及数据文件的作用，模型流程、功能及需注意事项。

协整在量化投资中的应用是基于数学分析的交易策略，通过两只证券的价差来获取盈利。当两只股票的价差过大时，根据平稳性预期价差会收敛，这为配对交易策略的盈利提供了基础。协整性和相关性虽然有相似之处，但在统计学上却是两个不同的概念。在时间序列分析中，通常通过单位根检验来判断一个过程是否是弱平稳的。

探讨如何利用Python构建量化投资策略模型。首先介绍构建模型所需的Python基础知识，包括数据爬取、数据库交互、机器学习、深度学习以及自然语言处理等技术。针对每个模块，文章将详细阐述其安装过程、环境搭建步骤以及核心代码解析。 模型构建 为帮助读者更好地理解各个模块之间的联系，将以机器学习选股策略为例，阐述如何将数据爬取、数据库交互、机器学习等模块整合到一起构建完整的量化投资策略模型。 代码实现 文章将在关键代码段落提供详尽的注释，以帮助读者理解代码逻辑和实现细节。读者可以根据自身需求修改代码，构建个性化的量化投资策略模型。

本存储库包含了我们实现的ROIwiseHMM的Matlab代码。这个模型的详细信息可以在文档中找到。如果您打算在自己的项目中使用此代码，请引用我们的论文： @article{JUN2018, title = \"Modeling regional dynamics in low-frequency fluctuation and its application to Autism spectrum disorder diagnosis\", journal = \"NeuroImage\", year = \"2018\", author = \"Eunji Jun and Eunsong Kang and Jaehun Choi and Heung-Il Suk\" }。您可以在此下载HMM工具箱，它支持混合高斯输出的HMM的推理和学习。

介绍了矢量量化器的设计算法及其在MATLAB中的实现过程，详细探讨了如何利用MATLAB编程完成矢量量化的设计过程。

这是一本经典的数据挖掘书籍，提供中文版本，适合大家相互学习。

这本书基于最新发布的MATLAB 7.0中的小波分析工具箱Wavelet Toolbox 3.0，从工程应用的角度详细介绍了使用MATLAB小波分析工具箱进行信号处理、图像处理、机械故障诊断、数字水印和语音信号处理的方法和技巧。此外，还介绍了MATLAB 7.0中新增的提升小波变换功能，以及在Visual C++中整合MATLAB小波分析工具箱的方法。本书适合工程技术人员和理工科高年级本科生、研究生学习小波理论的必备参考。