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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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