Python机器学习与量化投资

本书采用生动活泼的语言，从入门者的角度，讲解了Python语言和sklearn模块库内置的各种经典机器学习算法；介绍了股市外汇、比特币等实盘交易数据在金融量化方面的具体分析与应用，包括对未来股票价格的预测、大盘指数趋势分析等。简单风趣的实际案例让广大读者能够快速掌握机器学习在量化分析方面的编程，为进一步学习金融科技奠定扎实的基础。

这是一本以Python编程语言为基础，详细讲解机器学习与量化投资相关知识的实用书籍。书中首先介绍了Python编程基础，包括Python的基本语法、数据类型、控制结构、函数、模块等，以及如何使用pandas进行数据清洗、数据转换、数据可视化等操作。此外，书中还详细介绍了如何根据代码画流程图，帮助读者更好地理解程序的逻辑结构。 书中进一步讲解了数据预处理核心概念，包括数据清理、数据集成、数据变换、数据归约等，以及如何使用sklearn模块库中的函数进行数据归一化处理。此外，书中还详细介绍了线性回归模型原理和算法，包括一元线性回归和多元线性回归，以及如何通过最小二乘法方程式找到最佳的拟合直线。 书中还讲解了模型验证优化的重要性，包括如何使用交叉验证评估器来评估模型的性能，以及如何通过调整决策树模型的两个重要参数使模型的准确度得到提高。此外，书中还详细介绍了决策树在机器学习中的地位，以及如何使用决策树算法进行模型训练、预测和数据验证。 书中还讲解了AdaBoost迭代算法原理与应用，包括如何使用AdaBoost算法结合多个弱分类器，形成强大的最终分类器，并在金融量化分析等领域得到广泛应