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AI 證券投資分析:探索超額報酬─使用Excel實作【暢銷回饋版】
作者:
葉怡成
分類:
電腦與網路
/
作業系統
出版社:
博碩文化
出版日期:2022/7/5
ISBN:9786263331754
書籍編號:kk0552305
頁數:480
定價:
650
元
優惠價:
79
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514
元
書價若有異動,以出版社實際定價為準
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AI 證券投資分析:探索超額報酬─使用Excel實作【暢銷回饋版】
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☝ 博碩嚴選!證券市場投資人必需擁有的AI分析寶典! ☝ 好評再上市,回饋發行中! ☛ 將「證券投資分析」的專業知識、「人工智慧(AI)」的最新方法,整合運用於一書。 ☛ 本書採用Excel試算表作為證券投資分析的工具,簡單易學。 ☛ 全書使用台灣近年股市的實際資料,即學即用。 ☛ 本書為作者另一本暢銷書「證券投資分析:使用Excel 實作」的進階版姊妹 作。 ------------------------------------------------------- 暢銷書《證券投資分析:使用Excel實作》作者又一全新力作! 在風險極高又變化萬千的股票投資市場,只有不斷挖掘潛在的投資模型,才能維持市場的效率。近年來人工智慧(AI)的「復興」,在許多領域都有所突破。本書作者特別從「知識發現」、「計算智慧」的觀點來探討此一主題,並聚焦於類神經網路、決策樹、演化計算等技術,來探索獲得超額報酬的無限可能! $ 現代的投資人欲想獲得更高的「超額報酬」,人工智慧(AI)方法即為一個分析利器。本書使用Excel試算表實現AI方法,提供投資人快速學習在證券投資分析上,運用AI方法的捷徑。 $ 全書分為三篇14章:第一篇「證券投資分析」,第二篇「知識發現與計算智慧」,第三篇「知識發現與計算智慧在證券投資分析的應用」。 $ 採用簡單易學的Excel試算表作為建立「以人工智慧為基礎」的證券投資分析工具。 $ 書中所有範例皆來自台灣近年股市的實際資料。 ⇣⇣⇣本書範例檔與彩圖請至博碩官網下載⇣⇣⇣
葉怡成 目前任教於淡江大學,開設資料探勘、財務管理等課程。著有《台灣股市何種選股模型行得通?》、《誰都學得會的最強選股公式GVI》、《誰都學得會的算股公式》、《工程經濟與財務管理》、《美股研究室:用19年大數據》、《用Excel做商業預測:終身受用的原理與實作》、《資料探勘:程序與模式─ 使用Excel實作》、《證券投資分析:使用Excel實作》等專書。
【第一篇 證券投資分析】 Chapter 01 證券投資分析與人工智慧導論 1-1 投資的工具 1-2 證券的交易 1-3 證券投資的報酬率與風險的計算 1-4 證券投資的報酬率與風險的歷史 1-5 證券投資的目標與限制 1-6 證券投資的策略 1-7 證券投資的資訊系統與人工智慧 1-8 本書的結構 網路學習:證券投資分析資訊系統 網路學習:證券投資分析知識的線上百科全書 Chapter 02 證券投資的橫斷面分析:選股 2-1 前言 2-2 權益證券的價值之本質 2-3 權益證券之價值投資策略 2-4 股價評價法1:資產淨值評價法(資產基礎法) 2-5 股價評價法2:收益折現評價法(收益基礎法) 2-6 股價評價法3:成長價值評價法 2-7 股價評價法4:市場比值評價法 2-8 選股方法1:條件篩選法 2-9 選股方法2:評分篩選法 2-10 選股方法3:評分排序法 2-11 選股方法的實證總結 2-12 Excel的應用 2-13 結語 附錄:成長價值模型的推導 網路學習:路上的選股工具 網路學習:Fama-French三因子模式 Chapter 03 證券投資的縱斷面分析:擇時 3-1 前言 3-2 技術面的觀點:價量波動與股市 3-3 順勢系統經典方法:移動平均線 3-4 擺盪系統經典方法:布林格帶 3-5 技術分析的實證總結 3-6 Excel的應用 3-7 結語 網路學習:網路上的技術分析工具 【第二篇 知識發現與計算智慧】 Chapter 04 知識發現(一) 迴歸分析 4-1 模型架構 4-2 演算法:線性迴歸 4-3 演算法:邏輯迴歸 4-4 Excel實作1:線性迴歸 ─ 以迴歸工具建構 4-5 Excel實作2:線性迴歸 ─ 以規劃求解建構 4-6 Excel實作3:多項式迴歸 4-7 Excel實作4:非線性迴歸 ─ 直接法(規劃求解法) 4-8 Excel實作5:非線性迴歸 ─ 間接法( 變數轉換法) 4-9 Excel實作6:邏輯迴歸 ─ 線性 4-10 Excel實作7:邏輯迴歸 ─ 多項式 4-11 結語 網路學習:資料探勘入口網站 Chapter 05 知識發現(二) 神經網路 5-1 模型架構 5-2 演算法:神經網路(迴歸) 5-3 演算法:神經網路(分類) 5-4 Excel實作1:神經網路(迴歸) 5-5 Excel實作2:神經網路(分類) 5-6 結語 網路學習:Super PCNeuron神經網路軟體 Chapter 06 知識發現(三) 決策樹 6-1 模型架構 6-2 演算法:迴歸樹 6-3 演算法:分類樹 6-4 Excel實作1:迴歸樹 6-5 Excel實作2:分類樹 6-6 結語 Chapter 07 計算智慧(一) 非線性規劃 7-1 簡介 7-2 Excel實作1:無限制最佳化 7-3 Excel實作2:限制最佳化 Chapter 08 計算智慧(二) 遺傳演算法 8-1 資料結構 8-2 演算法 8-3 Excel實作1:演化計算求解無限制最佳化 8-4 Excel實作2:演化計算求解限制最佳化 8-5 Excel實作3:不可微分的目標函數 8-6 Excel實作4:離散的設計變數 8-7 Excel實作5:局部最大值的目標函數 8-8 Excel實作6:旅行推銷員問題 8-9 結語 【第三篇 知識發現與計算智慧在證券投資分析的應用】 Chapter 09 基本面選股系統:單因子排序法 9-1 前言 9-2 選股系統使用的選股因子 9-3 選股因子的排序正規化 9-4 選股因子效果的回測:評分排序法 9-5 選股因子效果的穩健性:訓練期與測試期 9-6 選股因子效果的穩健性:分季 9-7 選股因子效果的綜效分析 9-8 選股因子效果的歸因分析 9-9 結語 網路學習:投資研究機構 網路學習:資產管理公司 Chapter 10 基本面選股系統:間接法(知識發現) 10-1 前言 10-2 基本面選股系統1:線性迴歸 10-3 基本面選股系統2:邏輯迴歸 10-4 基本面選股系統3:神經網路:迴歸 10-5 基本面選股系統4:神經網路:分類 10-6 基本面選股系統5:迴歸樹 10-7 基本面選股系統6:分類樹 10-8 結語 附錄:相關分析 網路學習:ModelStation計量投資管理工具 Chapter 11 基本面選股系統:直接法(計算智慧) 11-1 前言 11-2 基本面選股系統7:評分篩選法─模擬分析 11-3 基本面選股系統8:評分篩選法─遺傳演算 11-4 基本面選股系統9:評分排序法─模擬分析 11-5 基本面選股系統10:評分排序法─遺傳演算 11-6 結語 網路學習:線上選股回測系統 Chapter 12 技術面擇時系統:統計分析 12-1 前言:技術分析使用的變數 12-2 單變數排序法 12-3 多變數切塊法 12-4 結語:技術分析的可行性 Chapter 13 技術面擇時系統:直接法(1992-2007) 13-1 前言 13-2 簡單價格移動平均法 13-3 簡單成交量移動平均法 13-4 規則篩選法:價量移動平均 13-5 規則篩選法:價量移動平均─多期間 13-6 規則篩選法:價量移動平均─多期間─移動波動 13-7 規則篩選法:價量移動平均─多期間─移動波動─遺傳演算 13-8 評分門檻法:價量移動平均─移動波動 13-9 評分門檻法:價量移動平均─移動波動─遺傳演算 13-10 評分門檻法:價量移動平均─移動波動─多空雙向 13-11 評分門檻法:價量移動平均─移動波動─多空雙向─遺傳演算 13-12 評分門檻法:價量移動平均─移動波動─多空雙向(新版) 13-13 評分門檻法:價量移動平均─移動波動─多空雙向─遺傳演算( 新版) 13-14 布林格帶法 13-15 結語 網路學習:線上技術分析回測系統 Chapter 14 技術面擇時系統:直接法(2003-2019) 14-1 前言 14-2 簡單價格移動平均法 14-3 簡單成交量移動平均法 14-4 規則篩選法:價量移動平均 14-5 規則篩選法:價量移動平均─多期間 14-6 規則篩選法:價量移動平均─多期間─移動波動 14-7 規則篩選法:價量移動平均─多期間─移動波動─遺傳演算 14-8 評分門檻法:價量移動平均─移動波動 14-9 評分門檻法:價量移動平均─移動波動─遺傳演算 14-10 評分門檻法:價量移動平均─移動波動─多空雙向 14-11 評分門檻法:價量移動平均─移動波動─多空雙向─遺傳演算 14-12 評分門檻法:價量移動平均─移動波動─多空雙向(新版) 14-13 評分門檻法:價量移動平均─移動波動─多空雙向─遺傳演算( 新版) 14-14 布林格帶法 14-15 結語
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