作品簡介
本書面向金融從業人員與數據科學家，系統闡述如何將統計學、機器學習及時間序列分析等數據科學技術應用於金融市場的風險管理、資產定價與自動化交易。讀者將從資料採集與前處理、探索性分析、模型建構與驗證，到實際部署量化交易策略，獲得完整的實戰知識與工具箱。
章節列表
共 10 章
1
第一章：金融數據科學的起點
2026-03-04
2
第二章：資料採集與前處理實務技巧
2026-03-04
3
第三章 探索性資料分析 (EDA)
2026-03-04
4
第 4 章：模型建構與驗證——從回歸到深度學習
2026-03-04
5
5. 機器學習在金融的應用
2026-03-04
6
第六章 實時交易平台部署與合規風險管理
2026-03-04
7
第七章 量化交易策略設計
2026-03-04
8
第 8 章 案例研究與實務應用
2026-03-04
9
第九章 實時交易與監控：從回測到實盤的橋樑
2026-03-04
10
第十章 實作手冊與資源庫
2026-03-04