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《Python金融机器学习建模实战100例》
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《Python金融机器学习建模实战100例》
共 100 例
01
金融数据获取与清洗：股票日线数据
02
金融数据获取与清洗：宏观经济指标
03
金融数据获取与清洗：高频tick数据
04
金融数据获取与清洗：财务报表数据
05
金融数据获取与清洗：另类数据（新闻情绪）
06
金融数据获取与清洗：期权链数据
07
金融数据获取与清洗：加密货币数据
08
金融数据获取与清洗：订单簿快照
09
金融数据获取与清洗：债券收益率曲线
10
金融数据获取与清洗：ESG评分数据
11
特征工程：技术指标计算（趋势类）
12
特征工程：技术指标计算（震荡类）
13
特征工程：波动率特征
14
特征工程：成交量特征
15
特征工程：价格形态特征
16
特征工程：日历效应特征
17
特征工程：滞后与滚动窗口特征
18
特征工程：交叉特征与多项式特征
19
特征工程：文本情绪特征
20
特征工程：主成分分析降维
21
监督学习：线性回归预测收益率
22
监督学习：岭回归与Lasso回归
23
监督学习：逻辑回归预测涨跌方向
24
监督学习：决策树分类
25
监督学习：随机森林回归
26
监督学习：梯度提升树（XGBoost）
27
监督学习：支持向量机分类
28
监督学习：K近邻分类
29
监督学习：朴素贝叶斯分类
30
监督学习：神经网络回归
31
时间序列：ARIMA模型预测股价
32
时间序列：GARCH模型预测波动率
33
时间序列：VAR模型分析多变量关系
34
时间序列：协整与配对交易
35
时间序列：状态空间模型与卡尔曼滤波
36
时间序列：Prophet预测财务指标
37
时间序列：LSTM预测股价
38
时间序列：GRU预测波动率
39
时间序列：Transformer预测收益率
40
时间序列：时序交叉验证
41
无监督学习：K-means聚类股票
42
无监督学习：层次聚类构建投资组合
43
无监督学习：DBSCAN检测异常交易
44
无监督学习：高斯混合模型聚类市场状态
45
无监督学习：自编码器降维与重构
46
无监督学习：t-SNE可视化股票相似性
47
无监督学习：关联规则挖掘交易模式
48
无监督学习：孤立森林检测欺诈
49
无监督学习：主成分分析构建因子
50
无监督学习：独立成分分析分离信号
51
强化学习：Q-learning交易策略
52
强化学习：深度Q网络（DQN）交易
53
强化学习：策略梯度交易
54
强化学习：Actor-Critic交易
55
强化学习：多智能体交易模拟
56
强化学习：基于情绪的交易策略
57
强化学习：投资组合优化
58
强化学习：期权对冲
59
强化学习：订单执行
60
强化学习：高频做市
61
模型评估与选择：回测框架构建
62
模型评估与选择：绩效指标计算
63
模型评估与选择：交叉验证与超参数调优
64
模型评估与选择：贝叶斯优化调参
65
模型评估与选择：模型集成（Bagging）
66
模型评估与选择：模型集成（Boosting）
67
模型评估与选择：堆叠（Stacking）
68
模型评估与选择：时间序列交叉验证
69
模型评估与选择：模型可解释性（SHAP）
70
模型评估与选择：模型可解释性（LIME）
71
风险管理：VaR计算（历史模拟法）
72
风险管理：VaR计算（参数法）
73
风险管理：CVaR计算
74
风险管理：压力测试
75
风险管理：信用评分卡开发
76
风险管理：违约概率预测
77
风险管理：市场风险因子暴露
78
风险管理：流动性风险度量
79
风险管理：操作风险建模
80
风险管理：系统性风险度量（CoVaR）
81
投资组合优化：均值-方差优化
82
投资组合优化：Black-Litterman模型
83
投资组合优化：风险平价
84
投资组合优化：层次风险平价
85
投资组合优化：基于机器学习预测的优化
86
投资组合优化：鲁棒优化
87
投资组合优化：多期投资组合优化
88
投资组合优化：考虑交易成本的优化
89
投资组合优化：因子投资组合构建
90
投资组合优化：ESG约束下的组合优化
91
高频交易：订单簿不平衡预测
92
高频交易：微观价格预测
93
高频交易：交易信号生成与回测
94
高频交易：市场冲击模型
95
高频交易：最优执行（Almgren-Chriss）
96
高频交易：做市策略模拟
97
高频交易：延迟与滑点分析
98
高频交易：订单流毒性检测
99
高频交易：高频因子挖掘
100
高频交易：强化学习高频交易
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