ML交易机器学习：算法交易机器学习的程序源代码和资源市场和替代数据的CNN和RNN等深度

ML交易-第二版旨在展示ML如何以实用而全面的方式为算法交易策略增加价值。 它涵盖了从线性回归到深度强化学习的广泛的机器学习技术，并演示了如何建立，回测和评估由模型预测驱动的交易策略。本书分为四个部分，共23章，另加附录，涵盖800余页：数据采购，财务功能工程和资产组合管理的重要方面，基于监督和无监督的机器学习算法的多空策略的设计和评估，如何从SEC文件，收益电话记录或财务新闻等财务文本数据中提取可交易信号，使用具有学习市场和替代数据的CNN和RNN等深度模型，如何使用生成的对抗网络生成综合数据以及使用深度强化学习来训练交易代理
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