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金融行业智能化金融数据分析与决策方案

TOC\o1-2\h\u29939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

251308.2.2CreditRisk 13

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