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引论1

本书的概念图22

经济低迷出现了24

标签云25

相关网址27

第一部分 网络市场33

第1章 图解网络市场发展史33

第2章 数据计算对金融领域的巨大影响59

金融技术之星60

技术发展中的理性与非理性65

作为亿万富翁的技术狂人68

未来技术之星71

挖掘深层的网络78

语言技术：您的税款在工作中81

EDGAR：证券交易委员会得到了XML的精髓86

伟大的提示和伟大的经验86

第3章 算法之战91

早期算法91

Alpha算法93

买方算法：交易成本控制94

从订单簿到算法95

科学方法：数学、行为与发现9

交易员的职业危机感96

市场太多，时间太少98

已知的未知与未知的未知103

模型并不等于市场104

机器人、智能交易机器人和交易人104

2015年市场关注风险105

充分利用机器人及算法106

着眼市场大局107

新闻事件和新闻素材的智能体108

尖端算法110

第二部分 α的生命力119

第4章 α从何而来119

α来自于创新121

α、阿帕网以及互联网127

总结129

第5章 量化投资简介131

指数101132

积极管理13

定量管理者应该如何做呢？138

基于激素的市场中性投资组合141

寻找信息和失效以创造α144

所有股票，所有时期148

跨越交易成本的障碍148

综合整理150

真能发挥作用吗？150

第6章 笨拙的数据挖掘技巧155

“你妈妈是一个数据挖掘师”156

标准普尔500指数的正式挖掘157

回归技巧160

数据挖掘师还有希望吗？163

总结164

统计孩子的数量165

第三部分 人工智能与智能扩充179

第7章 人工智能在华尔街的漫漫历程179

华尔街早期的人工智能历史182

人工智能的运用183

人工智能在哪里？184

真实表格184

虚图表185

描述性编程186

MarketMind与QuantEx中信息的流向和显示187

实时信息供给和历史数据库的集成191

完成语法上无可挑剔的程序192

从细微迹象到命令的执行193

迷雾不再194

人工智能在金融界的未来（1995年的观点）195

第8章 华尔街进化计算的危险和希望197

人工智能（AI）的春天？198

遗传算法200

金融模型的发展201

早期教训：缺少学习的智能202

套利和预测策略204

最大化可预测性204

用于预测模型的染色体206

预测模型的适应度函数207

使用遗传算法处理模型的组合爆炸208

后见之明的遗传优化预测模型211

遗传算法的警告牌211

第9章 文本前沿215

5英镑袋子装载10英镑新闻217

新闻素材和非中介化226

互联网上更多的新闻素材233

第10章 集体智慧、社会化媒体、网络市场监控237

群体投资239

不与不喜欢的数据销售商打交道243

圣诞老人来了244

计算留言数量246

惠斯珀数（Whisper Number）——被成功毁灭249

监管网络活动：没有图形用户界面，就没有荣耀254

网页越多，危险越多25

第11章 股票市场操纵三百年259

操纵的力量260

一个经典的市场操纵261

现代市场操纵的特定模型262

欺骗263

通信如何改变市场操纵264

成功操纵的解剖265

因特网时代：操纵者的天堂265

网络操纵266

不只是小盘股271

路在何方272

第四部分 技术狂人异想天开吗？处于灾难中的网络市场293

第12章 射月283

保护和服务：市场透明度285

笨拙的工程诡计290

笨拙的金融工程技巧293

拉出去毙了297

耻辱的技术礼堂300

面向未来的数量分析师301

第13章 经济援救的结构化思想305

部分房屋所有权305

新型美国银行创新308

依旧疯狂，但还是越来越有希望320

第14章 走向绿色经济的技术狂人323

加速创新326

从基本开始：数位、美元以及英热单位332

数十亿美元和数百万吨碳334

尾声335