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金融和机器学习

规范性金融理论

数据驱动的金融学

机器学习

人工智能优先的金融

统计失效

密集神经网络

循环神经网络

强化学习

算法交易

向量化回测

风险管理

执行与部署

展望

基于人工智能的竞争

金融奇点

附录

交互式神经网络

神经网络类

卷积神经网络

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金融心理学

理性人和真实世界

一些实用术语

第一项基本原理： 市场走在前

第二项基本原理：市场是非理性的

第三项基本原理：混沌支配

第四项基本原理：技术图形自我实现

心理学的起源

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全文总结 这是一本关于时间序列预测的书籍相关介绍，作者为MANNING Marco Peixeiro 。书中涵盖了时间序列预测的核心概念、统计模型、深度学习以及自动化预测等多方面内容。开篇介绍时间序列的定义、分解以及预测项目生命周期等基础概念。接着详细阐述多种统计模型，如随机游走模型、移动平均模型、自回归模型及其组合ARMA、ARIMA模型等，包括模型原理、如何通过自相关函数（ACF）、偏自相关函数（PACF）等工具辅助建模，以及利用AIC准则、Q - Q图、Ljung - Box检验和残差分析等进行模型评估与选择。在深度学习部分，介绍其在时间序列预测中的应用，包括数据窗口处理、创建基线...

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K线形态相似度精确匹配：DTW算法核心解析

在金融市场的技术分析领域，K线形态识别是连接历史规律与未来预测的重要桥梁。无论是资深交易员还是量化研究者，都依赖对“头肩顶”“双底”“三角形整理”等经典形态的判断来捕捉交易信号。但市场的复杂性在于：同一形态可能在不同时间尺度下呈现出截然不同的时间跨度——比如有的“双底”用5天完成，有的却用12天；有的“头肩顶”左肩持续3天，右肩却拉伸至7天。传统的形态匹配方法（如固定窗口滑动比对、关键点硬性对齐）因无法处理这种时间轴的伸缩性，常常出现“看似相似却被判定为不匹配”的尴尬情况。

动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）算法...

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架构简介

架构简介

架构设计的技术方法

切分与扩展

主动发现

自动化

灰度升级

过载保护

负载均衡

柔性

架构思维意识

稳定为王

完成比完美重要

聚沙成塔

自动化思维

产品思维

善用工具

算法

流程和文化

案例剖析

架构案例剖析

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集成学习基础知识

集成方法： 炒作还是福音

基本集成方法

同质并行集成：Bagging法和随机森林

异质并行集成： 结合强学习起

顺序集成： 自适应提升

顺序集成： 梯度提升

顺序集成： 牛顿提升

集成之外： 将集成方法应用于你的数据

学习连续和计数标签

学习分类特征

集成学习可解释性

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预测入门

认识预测

什么是预测

占卜术

神秘的地动仪

科学预测

预测的原则

前沿技术

大数据与预测

大数据预测的特点

人工智能与预测

热工智能预测的特点

典型预测案例

Python 预测初步

数据预处理

建立模型

预测及误差分析

预测方法论

预测流程

确定主题

收集数据

选择方法

分析规律

建立模型

评估效果

发布模型

指导原则

界定问题

判断预测法

外推预测法

因果预测法

探索规律

相关分析

自相关分析

偏相关分析

简单相关分析

互相相关分析

典型相关分析

因果分析

什么是因果推断

因果推断的方法

时序因果推断

聚类分析

关联规则挖掘

Apriori 算法

Eclat 算法

序列模式挖...

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导论

设计，构建和测试API

设计 构建和规范API

API 接口测试

API 流量管理

API 网关：入口流量管理

服务网格： 服务间流量管理

API 运维与安全

部署和发布API

运维安全性： API 的威胁建模

API 身份验证和授权

实用API 的演进架构

将应用程序重新设计为API 驱动的架构

实用API 基础设施向云平台演进

总结

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