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金融行业智能化金融数据分析与决策方案
TOCo1-2hu29939第1章引言3
94331.1背景与意义3
118481.2研究内容与方法3
3396第2章金融行业现状与智能化发展4
272342.1金融行业概述4
248372.2智能化金融发展历程与趋势4
78322.3金融行业智能化需求分析5
24348第3章金融数据采集与预处理5
227283.1金融数据来源与类型5
13543.2数据采集方法与技术5
45173.3数据预处理方法与应用6
23457第4章金融数据特征工程6
6334.1特征提取与选择6
188754.1.1基本特征提取6
87114.1.2高级特征提取7
109044.1.3特征选择7
188034.2特征降维与变换7
154704.2.1特征降维7
187644.2.2特征变换8
132954.3特征工程在金融数据分析中的应用8
14400第5章金融数据分析方法8
140345.1描述性统计分析8
204705.1.1频数与频率分布9
244915.1.2集中趋势分析9
46385.1.3离散程度分析9
156835.1.4分布形态分析9
324525.2预测性分析方法9
46415.2.1时间序列分析法9
118705.2.2机器学习法9
319645.2.3深度学习法9
300035.2.4模型组合与集成方法9
144415.3关联性分析技术9
89705.3.1相关性分析9
234375.3.2主成分分析10
187555.3.3因子分析10
309925.3.4聚类分析10
7145.3.5网络分析方法10
20077第6章金融数据挖掘技术10
216306.1监督学习算法及其应用10
238216.1.1线性回归分析10
128086.1.2逻辑回归分析10
272176.1.3支持向量机（SVM）10
210476.1.4决策树与随机森林10
12706.2无监督学习算法及其应用11
59716.2.1聚类分析11
252456.2.2主成分分析（PCA）11
130726.2.3自组织映射（SOM）11
159886.3半监督学习与增强学习算法11
110096.3.1半监督学习11
272266.3.2增强学习11
18879第7章智能化金融决策模型11
35737.1决策树模型11
107777.1.1基本原理11
111457.1.2常用算法11
135857.1.3模型评估与优化12
1607.2神经网络模型12
287847.2.1神经网络概述12
186157.2.2前馈神经网络12
110547.2.3深度学习模型12
231827.3支持向量机与集成学习模型12
158897.3.1支持向量机12
73787.3.2集成学习12
25927.3.3模型融合与选择12
30007第8章风险管理与信用评估12
276188.1金融风险概述12
115798.2风险评估方法13
208798.2.1损失分布法13
251308.2.2CreditRisk13
213818.2.3压力测试13
5408.2.4相对风险度量法13
270868.3信用评估模型与应用13
97308.3.1专家系统模型13
282858.3.2统计模型13
227808.3.3机器学习模型14
235808.3.4神经网络模型14
80858.3.5信用评估模型的应用14
28818第9章智能化投资与量化交易14
260019.1智能化投资策略14
246119.1.1趋势追踪策略14
285269.1.2对冲策略14
249509.1.3价值投资策略14
53339.2量化交易技术14
252859.2.1高频交易技术14
295669.2.2统计套利策略1
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