电子书:《零起点TensorFlow与量化交易》_何海群

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《零起点TensorFlow与量化交易》_何海群_1

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《零起点TensorFlow与量化交易》_何海群_2

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《零起点TensorFlow与量化交易》_何海群_3

《零起点TensorFlow与量化交易》_何海群_3


内容简介:

何海群
网名:字王,CHRD前海智库CTO,《中华大字
库》发明人,20年人工智能从业经验; zwPythor
开发平台、 Top Quant. vip极宽量化系统设计师
guo“Pyon创客”项目发起人,guo内 Python量
化项目的启蒙者和开拓者,Top极宽量化
的创始人。2018年于深圳华侨城创意园启动太和
极宽金融孵化基地,集金融、科技、艺术三位一体。
研究成果有: BigQuanti理论架构( Python量化+
数字货币+人工智能
小数据”理论、MTRD
多节点超算集群算法、“1+N”网络传播模型、人
论文《人工智能与
中文字型设计》是中文字库行业三大基础建模理论

★★
飞金融科技M
丛书
零起点
TensorFlow
与量化交易
何海群著
電子工業出版
Publishing House of Electronics Industry
北京· BELJING

内容简介
Python量化回溯、 TensorFlow、 Py Torch、 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是近年来影响最大的神经网络、深度学习平台,本书从入门者的角度,对 Tensor Flos
进行了介绍,书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
本书中的案例、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,用最短
的时间了解 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
本书仅仅作为入门课程,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。最重要的是,广大的一线实盘操作人员需要结合专业的金融操盘经验
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,从而获得更好的投
资回报收益
未经许可,不得以任何方式复制或抄袭本书之部分或全部内容。
版权所有,侵权必究
图书在版编目(c|P)数据
零起点 Tensor Flow与量化交易/何海群著.一北京:电子工业出版社,20184
金融科技丛书)
ISBN978-7-121-335846
I,①零…Ⅱ.①何…Ⅲ.①人工智能一算法一研究Ⅳ.①TP18
中guo版本图书馆CIP数据核字(2018)第019875号
策划編辑:黄爱萍
责任编辑:葛娜
印刷:北京京科印刷有限公司
装订:三河市良远印务有限公司
出版发行:电子工业出版社
北京市海淀区万寿路173信箱邮编:100036
开本:787×9801/16印张:275字数:506千字
版次:2018年4月第1版
印次:2018年4月第1次印刷
定价:9900元
凡所购买电子工业出版社图书有缺损问题,请向购买书店调换。若书店售缺,请与本社发行部联
系,联系及邮购电话010)88254888,
质量投诉请发邮件至zls@phei.com.cn,
权举报请发邮件至dbqq@phei.com,cn
本书咨询联系方式010)51260888819,faqg@phei.com.cn

推荐序
alpha(o与柯洁的黑白大战,因为对阵的一方是中guo顶级围棋高手柯洁,所
guo人的高度关注。利用百度搜索引擎输入 AlphaGan,一度可以得出7000多万条
果,这远远高于其他热门词条。
事实上, AlphaGo只是 Google拥有的两套人工智能系统中的一套。它是 Google
2014年收购的 DeepMind的人工智能系统,专注于棋赛开发。 Google的另外一套人
工智能系统就是本书介绍的 Tensor Flow系统
在 TensorFlow等人工智能系统出现之前,计算机所做的事情往往是简单重复的
计算机会按照人类编好的既定程序,简单重复、按部就班地运行,没有超越人类事
先为其设定的思维边界
计算机与人类的大脑相比,根本的区别在于不具备学习和创新能力
计算机顶多也就是记忆的信息多,重复计算的速度快,不受情绪的影响等。但
是,在 Tensor Flow等人工智能系统出现之后,计算机所做的事情除简单重复运行之
外,更重要的是其具备了一定的自我学习和创新能力
TensorFlow等人工智能系统使得计算机在一定程度上能够自主学习,自我提高
总结过去的经验,汲取以往的教训,具备一定的创新性。这一点在 AlphaGo与柯洁
对垒的3场棋局的结果中不难看出。



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哈哈大笑 | 2020-1-3 14:23:28 | 显示全部楼层
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