金融市場價(jià)格預(yù)測和交易決策是金融活動(dòng)的兩個(gè)基本動(dòng)作。交易者通過經(jīng)驗(yàn)，或統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)市場進(jìn)行預(yù)測再經(jīng)過計(jì)算，做出有利于收益的交易決策。在這個(gè)過程中，傳統(tǒng)的交易員做出的預(yù)測和決策帶有大量的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)。那么這兩個(gè)步驟如果由大數(shù)據(jù)支撐，由機(jī)器學(xué)習(xí)算法來完成是否能夠取得更好的效果呢？是否可以出現(xiàn)套利機(jī)會(huì)呢？本書聚焦于機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用在量化交易的兩個(gè)領(lǐng)域。第一，本書描述了支持向量機(jī)及其衍生算法和多種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在金融價(jià)格預(yù)測領(lǐng)域中的理論和應(yīng)用。第二，本書基于配對(duì)交易策略，使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法對(duì)交易決策過程進(jìn)行了優(yōu)化。本書對(duì)每個(gè)算法都提供了一個(gè)可行的結(jié)合實(shí)際金融市場的算法策略，并附流程圖，供讀者參考。