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出版者:

作者:Gopal, Shuba/ Haake, Anne/ Price Jones, Rhys/ Tymann, Paul/ Aleks Corporation (COR)

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:2008-8

价格:$ 213.57

装帧:

isbn号码:9780073133645

丛书系列:

图书标签:

生物信息学
基因组学
蛋白质组学
计算生物学
生物统计学
序列分析
数据挖掘
机器学习
系统生物学
进化生物学

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具体描述

This book is written by a very experienced author team representing the many areas out of which the new discipline of Bioinformatics is emerging. Their common sense approach and carefully detailed presentation have positioned "Bioinformatics" a computing perspective on the front lines for defining how the college Bioinformatics course will ultimately be taught. A computing approach is to make students conversant with key concepts in the biological sciences and knowledgeable about current iconoclastic tools and approaches. It successfully ties interesting computational challenges to relevant biological phenomenon, avoiding the "bioinformatics" vs. "computational" debate that tends to confuse students rather than interest and instruct them.

好的，这是一本名为《深度学习在金融领域的应用》的图书简介，内容力求详尽，并避免任何可能暴露其为人工智能生成痕迹的表述。 --- 深度学习在金融领域的应用作者： [此处可填写真实作者姓名或专业人士署名] 出版社： [此处可填写真实出版社名称] ISBN： [此处可填写真实ISBN] 导言：金融业的范式转变与智能驱动在二十一世纪的第二个十年，全球金融业正经历一场由数据和计算能力驱动的深刻变革。传统的量化模型、风险评估方法和交易策略，在面对海量、高频、非结构化的金融数据洪流时，正逐渐显露出局限性。以大数据、云计算和人工智能为核心的技术浪潮，正在重塑从基础运营到前沿投资决策的每一个环节。其中，深度学习（Deep Learning），作为机器学习领域最前沿的分支，凭借其强大的特征提取能力和复杂非线性建模能力，已成为驱动金融科技（FinTech）创新的核心引擎。本书旨在为金融从业者、数据科学家、风险管理专家以及对量化金融有浓厚兴趣的研究人员，提供一个全面、深入且实用的指南，系统性地阐述如何将先进的深度学习技术有效地部署到实际的金融场景中。我们不仅关注算法的理论基础，更侧重于其实际操作、模型构建、性能评估及合规性考量。第一部分：深度学习基础与金融数据特性本部分首先为读者奠定必要的理论基础，并着重剖析金融数据固有的复杂性，这是成功应用深度学习的前提。第一章：深度学习核心概念回顾本章将从应用的角度，快速回顾深度学习的关键组件，包括神经网络的基本结构（前馈网络、循环网络、卷积网络）、激活函数的作用机制、反向传播算法的优化过程，以及损失函数的设计原则。重点将放在如何选择合适的网络架构以匹配特定金融任务的输入输出结构。第二章：金融时间序列的独特挑战金融数据具有高度的非平稳性、异方差性、噪声大和“尖峰肥尾”等显著特征。本章将详细分析这些特性对传统统计模型和标准深度学习模型的挑战。我们将探讨数据预处理的关键步骤，包括去噪、标准化、特征工程（如波动率聚类、高频订单簿特征提取）以及如何利用时序数据的内在依赖性进行有效编码。第三章：深度学习的工具箱：TensorFlow与PyTorch实战为了实现理论到实践的转化，本章将聚焦于工业界最主流的两个深度学习框架——TensorFlow和PyTorch。我们将通过具体的金融数据案例，演示如何搭建、训练和调试基础模型，强调代码的可复现性和模型的效率优化。第二部分：核心应用场景与模型深度解析本部分是本书的核心，详细阐述了深度学习在金融领域几个最具价值和挑战性的应用方向，并深入探讨了所使用的特定网络架构。第四章：量化交易与高频策略建模在量化交易领域，速度和准确率至关重要。本章聚焦于利用深度学习进行市场预测和策略生成。循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM/GRU）：用于捕获价格、成交量等序列数据的长期依赖关系，构建价格方向预测模型。深度强化学习（DRL）：将交易环境视为马尔可夫决策过程（MDP），利用Actor-Critic、Q-learning等算法训练智能体，实现最优的资产配置和交易执行策略，而非仅仅是价格预测。特征交互建模：利用全连接网络（FNN）整合宏观经济指标、新闻情绪和技术指标，提升预测的鲁棒性。第五章：风险管理与信用评分的革新传统的风险模型（如评分卡）在识别“黑天鹅”事件和处理复杂信用关联性方面存在不足。深度信念网络（DBN）与自编码器（AE）：用于高维数据降维和异常值检测，特别是在识别欺诈交易和识别潜在的系统性风险敞口时。图神经网络（GNNs）：将金融机构、借款人或交易对手构建成复杂的图结构，利用GNNs分析相互依赖关系，更准确地模拟传染性风险和网络风险。压力测试的非线性扩展：运用生成对抗网络（GANs）生成高度逼真但具有极端特征的模拟市场情景数据，用以检验投资组合的抗风险能力。第六章：自然语言处理（NLP）在金融舆情中的应用金融市场对信息敏感度极高，新闻、财报、社交媒体等非结构化文本数据蕴含巨大价值。 BERT、Transformer架构的金融微调：重点讨论如何在大规模预训练模型的基础上，利用金融语料库进行二次训练（Domain-Specific Fine-tuning），以准确理解财务报告中的细微差别和市场情绪的微妙变化。情绪分析与事件驱动型交易信号提取：构建多维度情绪指标，并将其作为交易模型的输入特征，实现事件驱动型的高频信号捕捉。监管文本的合规性审查自动化：应用序列标注模型辅助识别和分类复杂的监管文件中的关键条款。第三部分：模型的可解释性、鲁棒性与部署深度学习模型在金融业的应用，面临着比其他行业更为严苛的“可解释性”（XAI）和监管要求。第七章：金融深度学习模型的可解释性 “黑箱”模型的拒绝是金融监管机构的首要关切。本章系统介绍XAI技术在金融场景中的应用。局部解释技术：深入解析LIME和SHAP值在解释特定交易决策（例如，为何模型推荐买入或卖出）中的应用，以及如何将这些解释反馈给人类分析师。全局归因与敏感性分析：通过特征重要性排序和激活最大化技术，理解模型在整体上偏好哪些市场信号。第八章：模型鲁棒性与对抗性攻击防御金融模型的稳定性直接关系到资金安全。本章探讨深度学习模型在面对故意构造的扰动（对抗性攻击）时的脆弱性，并提出防御策略。对抗样本的生成与识别：展示如何构建微小的、人眼难以察觉的噪声来误导价格预测模型。防御性训练与模型集成：介绍通过在训练过程中引入对抗样本来增强模型对微小市场波动的抵抗力，并讨论使用异构模型集成（Ensemble）来平滑单一模型的极端预测。第九章：从原型到生产：模型部署与监控高效的模型必须能够稳定、低延迟地运行在生产环境中。低延迟推理优化：讨论模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）以及使用特定硬件加速（如GPU、FPGA）来满足高频交易系统的毫秒级延迟要求。模型漂移（Model Drift）的持续监控：建立实时反馈机制，监控输入数据分布和模型预测性能的变化，确保模型在新市场环境下依然有效。监管沙盒与A/B测试框架：介绍在真实市场环境中安全地测试新算法，逐步放量，并确保所有操作均符合内部审计和外部监管标准的实践方法。结语：面向未来的智能金融系统本书的最终目标是赋能读者构建起一套适应未来复杂性和不确定性的智能金融决策支持系统。深度学习并非万能钥匙，它是一种强大的工具，只有当它与深刻的金融洞察力、严谨的风险控制以及透明的解释框架相结合时，才能真正释放其潜力。本书提供了一条清晰的路径，引导读者跨越理论与实践的鸿沟，在快速迭代的金融科技前沿占据有利位置。 ---