机器学习在算法交易中的应用(第2版)

第1部分 数据、阿尔法因子和投资组合 第1章 机器学习在交易中的应用——从梦想到现实 1.1 机器学习在投资行业的兴起 1.1.1 从电子交易到高频交易 1.1.2 因子投资与智能贝塔基金 1.1.3 初露峥嵘——算法先驱 胜一筹 1.1.4 机器学习与另类数据 1.1.5 众包算法交易 1.2 基于机器学习的交易策略的设计与执行 1.2.1 数据源和数据管理 1.2.2 从阿尔法因子研究到投资组合管理 1.2.3 策略回测 1.3 机器学习在交易中的应用——策略与用途 1.3.1 算法交易策略的演进 1.3.2 交易中的机器学习用途 1.4 本章小结 第2章 市场和基本面数据——数据源和数据技能 2.1 市场数据反映市场环境 2.1.1 市场微观结构——基本要点 2.1.2 交易是如何进行的——不同类型的交易订单 2.1.3 交易是在哪里执行的——从交易所交易到暗池交易 2.2 高频数据处理 2.2.1 纳斯达克订单簿数据处理 2.2.2 通过FIX协议进行交易 2.2.3 美股Lv2 行情纳斯达克TotalView-ITCH数据 2.2.4 从tick数据到采样图——市场数据处理 2.2.5 AlgoSeek分钟采样——股票报价和交易数据 2.3 通过API访问市场数据 2.3.1 pandas远程数据访问 2.3.2 yfinance——从雅虎财经爬取数据 2.3.3 Quantopian 2.3.4 Zipline 2.3.5 Quandl 2.3.6 其他数据提供商 2.4 基本面数据处理 2.4.1 财务报表数据 2.4.2 其他基本面数据源 2.5 pandas高效存储数据 2.6 本章小结 第3章 金融另类数据——分类和用例 3.1 另类数据革命 …… 第2部分 机器学习在交易中的基本应用 第3部分 自然语言处理 第4部分 深度学习和强化学习 附录A 阿尔法因子库