智能证券投资学

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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