数据科学在金融中的应用作业指导书.docVIP

数据科学在金融中的应用作业指导书

TOC\o1-2\h\u16674第1章数据科学基础 4

124301.1数据科学与金融 4

143351.2数据采集与预处理 4

288581.3数据存储与管理 4

104501.4数据分析与可视化 4

11103第2章金融数据挖掘 5

281992.1金融文本挖掘 5

96542.1.1文本预处理：对原始文本数据进行清洗、去噪、分词等预处理操作，提高后续分析的准确性和效率。 5

86472.1.2特征提取：从预处理后的文本中提取关键词、主题等特征，为后续分析提供依据。 5

76872.1.3情感分析：通过分析文本中的情感倾向，预测市场走势和投资者情绪。 5

35462.1.4文本分类与聚类：将文本数据分类或聚类，以便对金融新闻、报告等进行分析和归纳。 5

119952.2金融网络挖掘 5

245372.2.1金融网络构建：基于金融交易、投资关系等数据，构建金融网络。 5

83352.2.2网络拓扑分析：分析金融网络的度分布、聚类系数、最短路径等拓扑特性，揭示金融市场中的关键节点和关联关系。 5

297742.2.3社区发觉：在金融网络中寻找紧密相连的节点集合，挖掘市场中的潜在群体行为。 5

175642.2.4网络动力学分析：研究金融网络中节点间的相互作用和演化过程，预测市场变化趋势。 5

24332.3时间序列分析 6

41182.3.1平稳性检验：检验金融市场时间序列数据的平稳性，为后续建模提供依据。 6

226452.3.2自相关分析：研究时间序列的自相关性，揭示市场中的周期性波动。 6

59372.3.3模型构建：基于自相关性和市场规律，构建时间序列预测模型。 6

201952.3.4模型优化与评估：通过参数优化和模型评估，提高时间序列预测的准确性。 6

229832.4异常检测与风险管理 6

148812.4.1异常检测方法：介绍金融市场异常检测的常用方法，如聚类、分类、密度估计等。 6

44032.4.2风险度量：通过计算风险价值（VaR）、条件风险价值（CVaR）等指标，评估金融市场的风险水平。 6

291962.4.3风险管理策略：基于风险度量结果，制定相应的风险管理策略，如资产配置、对冲等。 6

291922.4.4监管政策分析：结合异常检测结果，评估监管政策对金融市场稳定性的影响。 6

19564第3章机器学习在金融中的应用 6

103423.1监督学习 6

93363.1.1信用评分 6

194443.1.2股票预测 6

244073.1.3风险管理 7

125023.2无监督学习 7

240233.2.1客户分群 7

258683.2.2异常检测 7

32493.2.3资产组合优化 7

261493.3半监督学习 7

41123.3.1智能投顾 7

146333.3.2信贷审批 7

113233.4强化学习 7

79713.4.1高频交易 7

236873.4.2保险定价 8

129823.4.3资产管理 8

21257第4章深度学习在金融中的应用 8

244794.1神经网络基础 8

119324.1.1神经元模型 8

274194.1.2损失函数 8

251314.1.3反向传播算法 8

154854.1.4神经网络在金融中的应用 8

244364.2卷积神经网络 8

203484.2.1卷积层 8

267654.2.2池化层 9

179294.2.3全连接层 9

181714.2.4卷积神经网络在金融中的应用 9

321644.3循环神经网络 9

235804.3.1RNN基础 9

277874.3.2长短时记忆网络（LSTM） 9

241054.3.3门控循环单元（GRU） 9

279644.3.4循环神经网络在金融中的应用 9

282024.4对抗网络 9

48924.4.1GAN基础 9

221494.4.2GAN的变体 10

146574.4.3对抗网络在金融中的应用 10

32532第5章金融量化交易策略 10

175915.1量化投资概述 10

191765.2趋势追踪策略 10

76055.3对冲策略 10

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