量化投资：数据挖掘技术与实践（MATLAB版）（含CD光盘1张）
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- 发布日期：2025-09-06
- 连载状态：全集
- 书籍作者：卓金武 周英 编著
- 图书编号：9787121259265
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编辑推荐
为读者提供数据挖据技术与量化投资有机结合的方法，介绍具体技术在量化投资中的应用。囊括算法与综合应用案列，操作性强!
目录
第一篇 基础篇
第1章 绪论 2
1.1 量化投资与数据挖掘的关系 2
1.1.1 什么是量化投资 2
1.1.2 量化投资的特点 3
1.1.3 量化投资的核心——量化模型 5
1.1.4 量化模型的主要产生方法——数据挖掘 7
1.2 数据挖掘的概念和原理 8
1.2.1 什么是数据挖掘 8
1.2.2 数据挖掘的原理 10
1.3 数据挖掘在量化投资中的应用 11
1.3.1 宏观经济分析 11
1.3.2 估价 13
1.3.3 量化选股 14
1.3.4 量化择时 14
1.3.5 算法交易 15
1.4 本章小结 16
参考文献 16
第2章 数据挖掘的内容、过程及工具 17
2.1 数据挖掘的内容 17
2.1.1 关联 17
2.1.2 回归 19
2.1.3 分类 20
2.1.4 聚类 21
2.1.5 预测 22
2.1.6 诊断 24
2.2 数据挖据过程 25
2.2.1 数据挖掘过程概述 25
2.2.2 挖掘目标的定义 26
2.2.3 数据的准备 26
2.2.4 数据的探索 28
2.2.5 模型的建立 30
2.2.6 模型的评估 34
2.2.7 模型的部署 35
2.3 数据挖掘工具 36
2.3.1 MATLAB 36
2.3.2 SAS 37
2.3.3 SPSS 38
2.3.4 WEKA 40
2.3.5 R 41
2.3.6 工具的比较与选择 42
2.4 本章小结 43
参考文献 44
第二篇 技术篇
第3章 数据的准备 47
3.1 数据的收集 47
3.1.1 认识数据 47
3.1.2 数据挖掘的数据源 49
3.1.3 数据抽样 50
3.1.4 量化投资的数据源 51
3.1.5 从雅虎获取交易数据 53
3.1.6 从大智慧获取财务数据 56
3.1.7 从Wind获取高质量数据 57
3.2 数据质量分析 59
3.2.1 数据质量分析的必要性 59
3.2.2 数据质量分析的目的 60
3.2.3 数据质量分析的内容 60
3.2.4 数据质量分析的方法 61
3.2.5 数据质量分析的结果及应用 66
3.3 数据预处理 67
3.3.1 为什么需要数据预处理 67
3.3.2 数据预处理的主要任务 68
3.3.3 数据清洗 69
3.3.4 数据集成 73
3.3.5 数据归约 74
3.3.6 数据变换 74
3.4 本章小结 77
参考文献 77
第4章 数据的探索 78
4.1 衍生变量 79
4.1.1 衍生变量的定义 79
4.1.2 变量衍生的原则和方法 80
4.1.3 常用的股票衍生变量 80
4.1.4 评价型衍生变量 85
4.1.5 衍生变量数据收集与集成 87
4.2 数据的统计 88
4.2.1 基本描述性统计 89
4.2.2 分布描述性统计 90
4.3 数据可视化 90
4.3.1 基本可视化方法 91
4.3.2 数据分布形状可视化 92
4.3.3 数据关联情况可视化 94
4.3.4 数据分组可视化 95
4.4 样本选择 97
4.4.1 样本选择的方法 97
4.4.2 样本选择应用实例 98
4.5 数据降维 100
4.5.1 主成分分析（PCA）基本原理 100
4.5.2 PCA应用案例：企业综合实力排序 103
4.5.3 相关系数降维 106
4.6 本章小结 107
参考文献 108
第5章 关联规则方法 109
5.1 关联规则概要 109
5.1.1 关联规则提出背景 109
5.1.2 关联规则的基本概念 110
5.1.3 关联规则的分类 112
5.1.4 关联规则挖掘常用算法 113
5.2 Apriori算法 113
5.2.1 Apriori算法的基本思想 113
5.2.2 Apriori算法的步骤 114
5.2.3 Apriori算法的实例 114
5.2.4 Apriori算法的程序实现 117
5.2.5 Apriori算法的优缺点 120
5.3 FP-Growth算法 121
5.3.1 FP-Growth算法步骤 121
5.3.2 FP-Growth算法实例 122
5.3.3 FP-Growth算法的优缺点 124
5.4 应用实例：行业关联选股法 124
5.5 本章小结 126
参考文献 127
第6章 数据回归方法 128
6.1 一元回归 129
6.1.1 一元线性回归 129
6.1.2 一元非线性回归 133
6.1.3 一元多项式回归 138
6.2 多元回归 138
6.2.1 多元线性回归 138
6.2.2 多元多项式回归 142
6.3 逐步归回 145
6.3.1 逐步回归的基本思想 145
6.3.2 逐步回归步骤 146
6.3.3 逐步回归的MATLAB方法 147
6.4 Logistic回归 149
6.4.1 Logistic模型 149
6.4.2 Logistic回归实例 150
6.5 应用实例：多因子选股模型的实现 153
6.5.1 多因子模型的基本思想 153
6.5.2 多因子模型的实现 154
6.6 本章小结 157
参考文献 157
第7章 分类方法 158
7.1 分类方法概要 158
7.1.1 分类的概念 158
7.1.2 分类的原理 159
7.1.3 常用的分类方法 160
7.2 K-近邻（KNN） 161
7.2.1 K-近邻原理 161
7.2.2 K-近邻实例 163
7.2.3 K-近邻特点 166
7.3 贝叶斯分类 167
7.3.1 贝叶斯分类原理 167
7.3.2 朴素贝叶斯分类原理 167
7.3.3 朴素贝叶斯分类实例 170
7.3.4 朴素贝叶斯特点 170
7.4 神经网络 171
7.4.1 神经网络的原理 171
7.4.2 神经网络的实例 173
7.4.3 神经网络的特点 174
7.5 逻辑斯蒂（Logistic） 175
7.5.1 逻辑斯蒂的原理 175
7.5.2 逻辑斯蒂的实例 175
7.5.3 逻辑斯蒂的特点 175
7.6 判别分析 176
7.6.1 判别分析的原理 176
7.6.2 判别分析的实例 177
7.6.3 判别分析的特点 177
7.7 支持向量机（SVM） 178
7.7.1 SVM的基本思想 178
7.7.2 理论基础 179
7.7.3 支持向量机的实例 182
7.7.4 支持向量机的特点 182
7.8 决策树 183
7.8.1 决策树的基本概念 183
7.8.2 决策树的建构的步骤 184
7.8.3 决策树的实例 187
7.8.4 决策树的特点 188
7.9 分类的评判 188
7.9.1 正确率 188
7.9.2 ROC曲线 191
7.10 应用实例：分类选股法 193
7.10.1 案例背景 193
7.10.2 实现方法 194
7.11 延伸阅读：其他分类方法 197
7.12 本章小结 197
参考文献 198
第8章 聚类方法 199
8.1 聚类方法概要 200
8.1.1 聚类的概念 200
8.1.2 类的度量方法 201
8.1.3 聚类方法的应用场景 203
8.1.4 聚类方法的分类 204
8.2 K-means方法 205
8.2.1 K-means的原理和步骤 205
8.2.2 K-means实例1：自主编程 206
8.2.3 K-means实例2：集成函数 208
8.2.4 K-means的特点 212
8.3 层次聚类 212
8.3.1 层次聚类的原理和步骤 212
8.3.2 层次聚类的实例 214
8.3.3 层次聚类的特点 217
8.4 神经网络聚类 217
8.4.1 神经网络聚类的原理和步骤 217
8.4.2 神经网络聚类的实例 218
8.4.3 神经网络聚类的特点 219
8.5 模糊C-均值（FCM）方法 219
8.5.1 FCM的原理和步骤 219
8.5.2 FCM的应用实例 220
8.5.3 FCM算法的特点 221
8.6 高斯混合聚类方法 222
8.6.1 高斯混合聚类的原理和步骤 222
8.6.2 高斯聚类的实例 224
8.6.3 高斯聚类的特点 225
8.7 类别数的确定方法 225
8.7.1 类别的原理 225
8.7.2 类别的实例 227
8.8 应用实例：股票聚类分池 229
8.8.1 聚类目标和数据描述 229
8.8.2 实现过程 229
8.8.3 结果及分析 231
8.9 延伸阅读 233
8.9.1 目前聚类分析研究的主要内容 233
8.9.2 SOM智能聚类算法 234
8.10 本章小结 235
参考文献 235
第9章 预测方法 236
9.1 预测方法概要 236
9.1.1 预测的概念 236
9.1.2 预测的基本原理 237
9.1.3 量化投资中预测的主要内容 238
9.1.4 预测的准确度评价及影响因素 239
9.1.5 常用的预测方法 240
9.2 灰色预测 241
9.2.1 灰色预测原理 241
9.2.2 灰色预测的实例 243
9.3 马尔科夫预测 246
9.3.1 马尔科夫预测的原理 246
9.3.2 马尔科夫过程的
第1章 绪论 2
1.1 量化投资与数据挖掘的关系 2
1.1.1 什么是量化投资 2
1.1.2 量化投资的特点 3
1.1.3 量化投资的核心——量化模型 5
1.1.4 量化模型的主要产生方法——数据挖掘 7
1.2 数据挖掘的概念和原理 8
1.2.1 什么是数据挖掘 8
1.2.2 数据挖掘的原理 10
1.3 数据挖掘在量化投资中的应用 11
1.3.1 宏观经济分析 11
1.3.2 估价 13
1.3.3 量化选股 14
1.3.4 量化择时 14
1.3.5 算法交易 15
1.4 本章小结 16
参考文献 16
第2章 数据挖掘的内容、过程及工具 17
2.1 数据挖掘的内容 17
2.1.1 关联 17
2.1.2 回归 19
2.1.3 分类 20
2.1.4 聚类 21
2.1.5 预测 22
2.1.6 诊断 24
2.2 数据挖据过程 25
2.2.1 数据挖掘过程概述 25
2.2.2 挖掘目标的定义 26
2.2.3 数据的准备 26
2.2.4 数据的探索 28
2.2.5 模型的建立 30
2.2.6 模型的评估 34
2.2.7 模型的部署 35
2.3 数据挖掘工具 36
2.3.1 MATLAB 36
2.3.2 SAS 37
2.3.3 SPSS 38
2.3.4 WEKA 40
2.3.5 R 41
2.3.6 工具的比较与选择 42
2.4 本章小结 43
参考文献 44
第二篇 技术篇
第3章 数据的准备 47
3.1 数据的收集 47
3.1.1 认识数据 47
3.1.2 数据挖掘的数据源 49
3.1.3 数据抽样 50
3.1.4 量化投资的数据源 51
3.1.5 从雅虎获取交易数据 53
3.1.6 从大智慧获取财务数据 56
3.1.7 从Wind获取高质量数据 57
3.2 数据质量分析 59
3.2.1 数据质量分析的必要性 59
3.2.2 数据质量分析的目的 60
3.2.3 数据质量分析的内容 60
3.2.4 数据质量分析的方法 61
3.2.5 数据质量分析的结果及应用 66
3.3 数据预处理 67
3.3.1 为什么需要数据预处理 67
3.3.2 数据预处理的主要任务 68
3.3.3 数据清洗 69
3.3.4 数据集成 73
3.3.5 数据归约 74
3.3.6 数据变换 74
3.4 本章小结 77
参考文献 77
第4章 数据的探索 78
4.1 衍生变量 79
4.1.1 衍生变量的定义 79
4.1.2 变量衍生的原则和方法 80
4.1.3 常用的股票衍生变量 80
4.1.4 评价型衍生变量 85
4.1.5 衍生变量数据收集与集成 87
4.2 数据的统计 88
4.2.1 基本描述性统计 89
4.2.2 分布描述性统计 90
4.3 数据可视化 90
4.3.1 基本可视化方法 91
4.3.2 数据分布形状可视化 92
4.3.3 数据关联情况可视化 94
4.3.4 数据分组可视化 95
4.4 样本选择 97
4.4.1 样本选择的方法 97
4.4.2 样本选择应用实例 98
4.5 数据降维 100
4.5.1 主成分分析（PCA）基本原理 100
4.5.2 PCA应用案例：企业综合实力排序 103
4.5.3 相关系数降维 106
4.6 本章小结 107
参考文献 108
第5章 关联规则方法 109
5.1 关联规则概要 109
5.1.1 关联规则提出背景 109
5.1.2 关联规则的基本概念 110
5.1.3 关联规则的分类 112
5.1.4 关联规则挖掘常用算法 113
5.2 Apriori算法 113
5.2.1 Apriori算法的基本思想 113
5.2.2 Apriori算法的步骤 114
5.2.3 Apriori算法的实例 114
5.2.4 Apriori算法的程序实现 117
5.2.5 Apriori算法的优缺点 120
5.3 FP-Growth算法 121
5.3.1 FP-Growth算法步骤 121
5.3.2 FP-Growth算法实例 122
5.3.3 FP-Growth算法的优缺点 124
5.4 应用实例：行业关联选股法 124
5.5 本章小结 126
参考文献 127
第6章 数据回归方法 128
6.1 一元回归 129
6.1.1 一元线性回归 129
6.1.2 一元非线性回归 133
6.1.3 一元多项式回归 138
6.2 多元回归 138
6.2.1 多元线性回归 138
6.2.2 多元多项式回归 142
6.3 逐步归回 145
6.3.1 逐步回归的基本思想 145
6.3.2 逐步回归步骤 146
6.3.3 逐步回归的MATLAB方法 147
6.4 Logistic回归 149
6.4.1 Logistic模型 149
6.4.2 Logistic回归实例 150
6.5 应用实例：多因子选股模型的实现 153
6.5.1 多因子模型的基本思想 153
6.5.2 多因子模型的实现 154
6.6 本章小结 157
参考文献 157
第7章 分类方法 158
7.1 分类方法概要 158
7.1.1 分类的概念 158
7.1.2 分类的原理 159
7.1.3 常用的分类方法 160
7.2 K-近邻（KNN） 161
7.2.1 K-近邻原理 161
7.2.2 K-近邻实例 163
7.2.3 K-近邻特点 166
7.3 贝叶斯分类 167
7.3.1 贝叶斯分类原理 167
7.3.2 朴素贝叶斯分类原理 167
7.3.3 朴素贝叶斯分类实例 170
7.3.4 朴素贝叶斯特点 170
7.4 神经网络 171
7.4.1 神经网络的原理 171
7.4.2 神经网络的实例 173
7.4.3 神经网络的特点 174
7.5 逻辑斯蒂（Logistic） 175
7.5.1 逻辑斯蒂的原理 175
7.5.2 逻辑斯蒂的实例 175
7.5.3 逻辑斯蒂的特点 175
7.6 判别分析 176
7.6.1 判别分析的原理 176
7.6.2 判别分析的实例 177
7.6.3 判别分析的特点 177
7.7 支持向量机（SVM） 178
7.7.1 SVM的基本思想 178
7.7.2 理论基础 179
7.7.3 支持向量机的实例 182
7.7.4 支持向量机的特点 182
7.8 决策树 183
7.8.1 决策树的基本概念 183
7.8.2 决策树的建构的步骤 184
7.8.3 决策树的实例 187
7.8.4 决策树的特点 188
7.9 分类的评判 188
7.9.1 正确率 188
7.9.2 ROC曲线 191
7.10 应用实例：分类选股法 193
7.10.1 案例背景 193
7.10.2 实现方法 194
7.11 延伸阅读：其他分类方法 197
7.12 本章小结 197
参考文献 198
第8章 聚类方法 199
8.1 聚类方法概要 200
8.1.1 聚类的概念 200
8.1.2 类的度量方法 201
8.1.3 聚类方法的应用场景 203
8.1.4 聚类方法的分类 204
8.2 K-means方法 205
8.2.1 K-means的原理和步骤 205
8.2.2 K-means实例1：自主编程 206
8.2.3 K-means实例2：集成函数 208
8.2.4 K-means的特点 212
8.3 层次聚类 212
8.3.1 层次聚类的原理和步骤 212
8.3.2 层次聚类的实例 214
8.3.3 层次聚类的特点 217
8.4 神经网络聚类 217
8.4.1 神经网络聚类的原理和步骤 217
8.4.2 神经网络聚类的实例 218
8.4.3 神经网络聚类的特点 219
8.5 模糊C-均值（FCM）方法 219
8.5.1 FCM的原理和步骤 219
8.5.2 FCM的应用实例 220
8.5.3 FCM算法的特点 221
8.6 高斯混合聚类方法 222
8.6.1 高斯混合聚类的原理和步骤 222
8.6.2 高斯聚类的实例 224
8.6.3 高斯聚类的特点 225
8.7 类别数的确定方法 225
8.7.1 类别的原理 225
8.7.2 类别的实例 227
8.8 应用实例：股票聚类分池 229
8.8.1 聚类目标和数据描述 229
8.8.2 实现过程 229
8.8.3 结果及分析 231
8.9 延伸阅读 233
8.9.1 目前聚类分析研究的主要内容 233
8.9.2 SOM智能聚类算法 234
8.10 本章小结 235
参考文献 235
第9章 预测方法 236
9.1 预测方法概要 236
9.1.1 预测的概念 236
9.1.2 预测的基本原理 237
9.1.3 量化投资中预测的主要内容 238
9.1.4 预测的准确度评价及影响因素 239
9.1.5 常用的预测方法 240
9.2 灰色预测 241
9.2.1 灰色预测原理 241
9.2.2 灰色预测的实例 243
9.3 马尔科夫预测 246
9.3.1 马尔科夫预测的原理 246
9.3.2 马尔科夫过程的
作者简介
卓金武，中国量化投资学会专家委员会成员，MathWorks中国区数据挖掘和量化投资总监，主要职责是向中国区MATLAB正版用户提供数据挖掘和量化投资解决方案。曾两次获全国大学生数学建模竞赛一等奖（2003,2004），一次获全国研究生数学建模竞赛一等奖（2007）；已主编专著两部:《MATLAB在数学建模中的应用》（第一版和第二版）。作者联系方式:70263215@qq.com。
周英，现就职于某知名搜索引擎公司，主要从事移动搜索引擎的研发，研究方向为互联网数据挖掘和互联网金融。曾获美国大学生数据建模竞赛二等奖一项，全国研究生数学建模竞赛二等奖一项。著有专著《大数据挖掘的技术与实践》。