作者：刘振亚
页数：218
出版社：中国经济出版社
出版日期：2016
ISBN：9787513642484
电子书格式：pdf/epub/txt
内容简介
本书从金融数据挖掘的数据整理（cluster and classification）和重抽样方法（resampling）开始，介绍了模型的筛选方法（selection methods）、克服高维灾难（disaster of dimensionality）的方法，以及非线性模型（non-linear models）、非参数估计（unsupervised estimation）、决策树（tree-based methods）和支持向量机（support vector machines）等数据挖掘方法，并在最后介绍了R语言的基本操作。
本书的案例均采用股票市场数据来进行数据挖掘分析，利用最为简明实用的一些数据挖掘方法来诠释金融数据挖掘的魅力，以期每一名本书的读者都够掌握一些本书介绍的方法，并应用于股票市场投资当中去。当然，正像所有投资书籍及投资机构都会提到的一样，本书也必须指出，“投资有风险，挖掘需谨慎”。
作者简介
刘振亚，中国人民大学财金学院和英国伯明翰大学教授，博士生导师，摩根大通期货有限公司(JP Morgan Futures)董事，全球管理期货（CTA） Winton Capital中国早期的合作者。在金融计量、量化投资、宏观经济等领域有着深入的研究，从1991年以来已出版多本专业著作，并在China Economic Review 、《世界经济》等国内外一流杂志发表多篇文章。
本书特色
本书从金融数据挖掘的数据整理（cluster and classification）和重抽样方法（resampling）开始，介绍了模型的筛选方法（selection methods）、克服高维灾难（disaster of dimensionality）的方法，以及非线性模型（non-linear models）、非参数估计（unsupervised estimation）、决策树（tree-based methods）和支持向量机（support vector machines）等数据挖掘方法，并在后面介绍了r语言的基本操作。
本书的案例均采用股票市场数据来进行数据挖掘分析，利用简明实用的一些数据挖掘方法来诠释金融数据挖掘的魅力，以期每一名本书的读者都够掌握一些本书介绍的方法，并应用于股票市场投资当中去。当然，正像所有投资书籍及投资机构都会提到的一样，本书也必须指出，“投资有风险，挖掘需谨慎”。
