全书内容分为三篇。第1篇为基础篇，主要介绍量化投资与数据挖掘的关系，以及数据挖掘的概念、实现过程、主要内容、主要工具和MATLAB的快速入门操作技巧等。第2篇为技术篇，系统介绍了数据挖掘的相关技术及这些技术在量化投资中的应用，主要包括数据的准备、数据的探索、关联规则方法、数据回归方法、分类方法、聚类方法、预测方法、诊断方法、时间序列方法、智能优化方法等内容。第3篇为实践篇，主要介绍数据挖掘技术在量化投资中的综合应用实例，包括统计套利策略的挖掘与优化、配对交易策略的挖掘与实现、基于Wind数据的程序化交易、基于Quantrader平台的量化投资、趋势跟踪策略及实现过程，以及基于数据挖掘技术的量化交易系统的构建。本书的读者对象为从事投资、数据挖掘、数据分析、数据管理工作的专业人士；金融、经济、管理、统计等专业的教师和学生；希望学习MATLAB的广大科研人员、学者和工程技术人员。
作者
目录
内容简介
除了你的才华,其他一切都不重要!
前言
第1篇 基础篇
第1章 绪论
第2章 数据挖掘的内容、过程及工具
第3章 MATLAB快速入门及实用技巧
第2篇 技术篇
第4章 数据的准备
第5章 数据的探索
第6章 关联规则方法
第7章 数据回归方法
第8章 分类方法
第9章 聚类方法
第10章 预测方法
第11章 诊断方法
第12章 时间序列方法
第13章 智能优化方法
第3篇 实践篇
第14章 统计套利策略的挖掘与优化
第15章 配对交易策略的挖掘与实现
第16章 基于Wind数据的程序化交易
第17章 基于Quantrader平台的量化投资
第18章 趋势跟踪策略及实现过程
第19章 基于数据挖掘技术的量化交易系统
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