发表于2024-11-14
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Python量化回溯、TensorFlow、PyTorch、MXNet深度学习平台以及神经网络模型,都是近年来兴起的前沿科技项目,相关理论、平台、工具目前尚处于摸索阶段。
TensorFlow是近年来影响大的神经网络、深度学习平台,本书从入门者的角度,对TensorFlow进行了介绍,《零起点TensorFlow与量化交易》中通过大量的实际案例,让初学者快速掌握神经网络和金融量化分析的基本编程,为进一步学习奠定扎实的基础。
《零起点TensorFlow与量化交易》中的案例、程序以教学为主,且进行了高度简化,以便读者能够快速理解相关内容,短时间了解Python量化回溯的整个流程,以及数据分析、机器学习、神经网络的应用。
《零起点TensorFlow与量化交易》仅仅作为入门课程,具体的实盘策略,有待广大读者通过进一步深入学习TensorFlow、PyTorch等新一代深度学习平台来获得。更重要的是,广大的一线实盘操作人员需要结合的金融操盘经验,与各种神经网络模型融会贯通,构建更加符合金融量化实际应用的神经网络模型,从而获得好的收益。
第1章 TensorFlow概述 1
1.1 TensorFlow要点概括 2
1.2 TensorFlow简化接口 2
1.3 Keras简介 3
1.4 运行环境模块的安装 4
1.4.1 CUDA运行环境的安装 4
案例1-1:重点模块版本测试 5
案例1-2:GPU开发环境测试 8
1.4.2 GPU平台运行结果 9
第2章 无数据不量化(上) 12
2.1 金融数据源 13
2.1.1 TopDat金融数据集 14
2.1.2 量化分析与试错成本 15
2.2 OHLC金融数据格式 16
案例2-1:金融数据格式 17
2.3 K线图 18
案例2-2:绘制金融数据K线图 19
2.4 Tick数据格式 22
案例2-3:Tick数据格式 23
2.4.1 Tick数据与分时数据转换 25
案例2-4:分时数据 25
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