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在AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）时代背景下，金融行业的数字化转型迎来了新的高潮。金融大模型的开发和应用，正深刻改变着金融服务的面貌，提高业务效率，优化客户体验，并重塑风险管理。本文将深入探讨AIGC时代金融大模型的开发，包括其应用场景、挑战及应对策略，并通过示例代码展示模型开发的流程。

金融大模型的应用场景

1. 金融风险管理

金融大模型能够处理和分析海量的金融数据，构建更准确、更全面的风险模型。这些模型可以帮助金融机构评估和管理市场风险、信用风险、操作风险等，提供更精确的风险预测和决策支持。

# 示例代码：风险模型训练
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('financial_risk_data.csv')

# 数据预处理
data.dropna(inplace=True)  # 删除缺失值

# 特征工程
X = data[['feature1', 'feature2', 'feature3']]  # 示例特征
y = data['risk_label']  # 风险标签

# 拆分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

2. 量化交易

金融大模型能够应用于量化交易策略的开发和执行，通过分析海量的金融数据和市场信息，识别出潜在的交易机会和趋势，自动执行交易策略并进行实时调整。这有助于提高交易效率，降低交易成本，提升交易的稳定性，以及增加收益。

# 示例代码：量化交易策略实现
import numpy as np

# 示例策略：简单均线策略
def simple_moving_average_strategy(data, window=5):
    prices = data['price']
    sma = prices.rolling(window=window).mean()
    signals = []
    for i in range(len(prices)):
        if i < window:
            signals.append(0)  # 前window个交易日不产生信号
        elif prices[i] > sma[i]:
            signals.append(1)  # 买入信号
        else:
            signals.append(-1)  # 卖出信号
    return np.array(signals)

# 应用策略
signals = simple_moving_average_strategy(data)

3. 个性化投资建议

金融大模型能够根据个体投资者的偏好和风险承受能力，生成个性化的投资建议和组合配置，辅助投资者做出更明智的决策。

# 示例代码：个性化投资建议
def personalized_investment_advice(data, risk_tolerance):
    # 示例函数，根据风险承受能力和投资者数据生成投资建议
    advice = []
    for investor in data:
        if investor['risk_tolerance'] == risk_tolerance:
            advice.append({'recommendation': 'Buy', 'asset': 'Stock A'})
        else:
            advice.append({'recommendation': 'Hold', 'asset': 'Cash'})
    return advice

# 应用函数
advice = personalized_investment_advice(data, risk_tolerance='High')

4. 金融欺诈检测和预防

金融大模型能够应用于金融欺诈检测和预防，通过分析用户的交易数据、行为模式和历史记录，识别出潜在的欺诈行为和异常交易，提高金融机构对欺诈风险的识别和应对能力，保护客户和金融系统的安全。

# 示例代码：欺诈检测模型训练
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 特征工程
X = data[['transaction_amount', 'transaction_count', 'user_location']]
y = data['fraud_label']

# 拆分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 训练随机森林模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

5. 智能客户服务

金融大模型能够用于构建智能客户服务系统，通过提供流畅的人机对话服务，提升客户满意度和忠诚度。

# 示例代码：智能客服系统
from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

# 假设已有训练好的模型
# model = ...

@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
    data = request.json
    user_input = data['input']
    
    # 使用模型进行对话
    response = model.generate_response(user_input)
    
    return jsonify({'response': response})

if __name__ == '__main__':
    app.run()

金融大模型开发面临的挑战

1. 数据隐私和安全

金融数据包含敏感的个人和机构信息，大模型需要大量的数据进行训练和应用。因此，确保数据隐私和安全成为一个重要的挑战。

2. 解释性和透明度

大模型往往是复杂的黑盒模型，其决策过程和结果难以解释与理解。金融行业是一个对于模型的可解释性和鲁棒性等要求非常高的行业。

3. 数据偏见和倾向性

大模型的训练数据可能存在性别、种族等方面的偏见。如果这些偏见被应用到金融决策中，可能导致模型在决策和预测中产生不公平或歧视性的结果。

4. 可信度与伦理问题

生成式大模型以问答形态存在于社会层面，但其回复往往存在不可信或者无法判断其正确性的问题，有时甚至会对现有社会伦理产生冲击。

5. 组织能力的挑战

金融机构面临如何厘清人和机器之间的协同合作关系的问题，包括如何更好地为人赋能，提升人使用AI工具的能力，以及如何不断调整和优化人与数字员工的职能边界。

应对策略

1. 全面加强数据隐私和安全管理

采取加密、脱敏等技术手段，严防客户和机构敏感信息泄露。在数据收集、训练和应用过程中，使用差分隐私、安全多方计算、同态加密及联邦学习等技术进行数据隐私和安全保护。

2. 加强模型的安全性

进行对抗样本检测和提升模型的鲁棒性，以应对可能的攻击和欺诈行为。让不同的模型适用于不同国家的法律条款，并进行防御性训练。

3. 建立监测和评估机制

定期评估大模型系统的性能、准确性和公平性，并及时发现与解决潜在的风险和问题。

4. 提高算法的可解释性和透明度

使用可视化技术和交互式界面来展示算法的决策过程，提高生成式AI的安全性、可解释性和可问责性。

在AIGC时代背景下，金融大模型的开发和应用正深刻改变着金融行业的面貌。尽管面临着数据隐私和安全、解释性和透明度、数据偏见和倾向性、可信度与伦理问题以及组织能力等方面的挑战，但通过加强数据隐私和安全管理、提升模型的安全性、建立监测和评估机制以及提高算法的可解释性和透明度等策略，我们可以更好地应对这些挑战，推动金融科技的健康发展。未来，金融大模型将在风险管理、量化交易、个性化投资建议、金融欺诈检测和预防以及智能客户服务等方面发挥更大的作用，为金融行业带来更加智能化、高效和便捷的服务。

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《Python金融数据分析》

获取方式：https://item.jd.com/14686208.html

内容简介

《Python金融数据分析》详细阐述了与Python金融数据分析相关的基本解决方案，主要包括获取金融数据、数据预处理、可视化金融时间序列、探索金融时间序列数据、技术分析和构建交互式仪表板、时间序列分析与预测、基于机器学习的时间序列预测、多因素模型、使用GARCH类模型对波动率进行建模、金融领域中的蒙特卡罗模拟、资产配置、回测交易策略、识别信用违约、机器学习项目的高级概念、金融领域的深度学习等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。

作者简介

艾瑞克·里文森在荷兰鹿特丹伊拉斯姆斯大学（Erasmus University Rotterdam，EUR）获得量化金融（Quantitative Finance）硕士学位。他拥有在两家公司的风险管理和数据科学部门工作的经历，其间积累了数据科学方法的实际应用经验。这两家公司的其中一家是荷兰新经纪商，另一家则是荷兰最大的在线零售商。

工作之余，他撰写了一百多篇与数据科学相关的文章，阅读量超过300万次。在空闲时间，他喜欢玩电子游戏、看书以及和女友一起旅行。

目录

第1章 获取金融数据 1

　　1.1 从雅虎财经获取数据 2

　　1.1.1 实战操作 3

　　1.1.2 原理解释 4

　　1.1.3 扩展知识 4

　　1.1.4 参考资料 5

　　1.2 从Nasdaq Data Link获取数据 5

　　1.2.1 准备工作 6

　　1.2.2 实战操作 6

　　1.2.3 原理解释 7

　　1.2.4 扩展知识 8

　　1.2.5 参考资料 9

　　1.3 从Intrinio获取数据 10

　　1.3.1 准备工作 10

　　1.3.2 实战操作 10

　　1.3.3 原理解释 12

　　1.3.4 扩展知识 12

　　1.3.5 参考资料 16

　　1.4 从Alpha Vantage获取数据 16

　　1.4.1 准备工作 16

　　1.4.2 实战操作 17

　　1.4.3 原理解释 18

　　1.4.4 扩展知识 18

　　1.4.5 参考资料 21

　　1.5 从CoinGecko获取数据 21

　　1.5.1 实战操作 21

　　1.5.2 原理解释 22

　　1.5.3 扩展知识 23

　　1.5.4 参考资料 24

　　1.6 小结 24

第2章 数据预处理 27

　　2.1 将价格转化为收益 27

　　2.1.1 实战操作 28

　　2.1.2 原理解释 29

　　2.2 为通货膨胀调整收益 29

　　2.2.1 实战操作 30

　　2.2.2 原理解释 31

　　2.2.3 扩展知识 32

　　2.2.4 参考资料 33

　　2.3 改变时间序列数据的频率 33

　　2.3.1 做好准备 34

　　2.3.2 实战操作 34

　　2.3.3 原理解释 36

　　2.4 估算缺失数据的不同方法 36

　　2.4.1 实战操作 36

　　2.4.2 原理解释 39

　　2.4.3 扩展知识 39

　　2.4.4 参考资料 41

　　2.5 转换货币单位 41

　　2.5.1 实战操作 41

　　2.5.2 原理解释 42

　　2.5.3 扩展知识 43

　　2.5.4 参考资料 44

　　2.6 聚合交易数据的不同方式 44

　　2.6.1 实战操作 46

　　2.6.2 原理解释 50

　　2.6.3 扩展知识 52

　　2.6.4 参考资料 52

　　2.7 小结 52



第3章 可视化金融时间序列 53

　　3.1 时间序列数据的基本可视化 54

　　3.1.1 实战操作 54

　　3.1.2 原理解释 56

　　3.1.3 扩展知识 56

　　3.1.4 参考资料 59

　　3.2 可视化季节性模式 59

　　3.2.1 实战操作 59

　　3.2.2 原理解释 62

　　3.2.3 扩展知识 62

　　3.3 创建交互式可视化 65

　　3.3.1 实战操作 66

　　3.3.2 原理解释 68

　　3.3.3 扩展知识 69

　　3.3.4 参考资料 70

　　3.4 创建K线图 71

　　3.4.1 准备工作 72

　　3.4.2 实战操作 72

　　3.4.3 原理解释 74

　　3.4.4 扩展知识 74

　　3.4.5 参考资料 76

　　3.5 小结 77

第4章 探索金融时间序列数据 79

　　4.1 使用滚动统计进行异常值检测 79

　　4.1.1 实战操作 80

　　4.1.2 原理解释 82

　　4.1.3 扩展知识 82

　　4.2 使用Hampel过滤器进行异常值检测 83

　　4.2.1 实战操作 84

　　4.2.2 原理解释 85

　　4.2.3 扩展知识 86

　　4.2.4 参考资料 87

　　4.3 检测时间序列中的变点 88

　　4.3.1 实战操作 89

　　4.3.2 原理解释 91

　　4.3.3 扩展知识 91

　　4.3.4 参考资料 93

　　4.4 检测时间序列中的趋势 93

　　4.4.1 实战操作 94

　　4.4.2 原理解释 95

　　4.4.3 参考资料 96

　　4.5 使用Hurst指数检测时间序列中的模式 96

　　4.5.1 实战操作 97

　　4.5.2 原理解释 99

　　4.5.3 扩展知识 100

　　4.5.4 参考资料 100

　　4.6 研究资产收益的典型化事实 100

　　4.6.1 准备工作 101

　　4.6.2 实战操作 101

　　4.6.3 原理解释 108

　　4.6.4 扩展知识 110

　　4.6.5 参考资料 112

　　4.7 小结 112

第5章 技术分析和构建交互式仪表板 113

　　5.1 计算最流行的技术指标 113

　　5.1.1 实战操作 114

　　5.1.2 原理解释 118

　　5.1.3 扩展知识 119

　　5.1.4 参考资料 119

　　5.2 下载技术指标 120

　　5.2.1 实战操作 120

　　5.2.2 原理解释 122

　　5.2.3 扩展知识 122

　　5.3 识别K线图的形态 124

　　5.3.1 实战操作 125

　　5.3.2 原理解释 127

　　5.3.3 扩展知识 128

　　5.3.4 参考资料 129

　　5.4 使用Streamlit构建用于技术分析的交互式Web应用程序 129

　　5.4.1 准备工作 130

　　5.4.2 实战操作 130

　　5.4.3 原理解释 135

　　5.4.4 扩展知识 139

　　5.4.5 参考资料 139

　　5.5 部署技术分析应用程序 139

　　5.5.1 准备工作 140

　　5.5.2 实战操作 140

　　5.5.3 原理解释 141

　　5.5.4 扩展知识 142

　　5.5.5 参考资料 142

　　5.6 小结 143

第6章 时间序列分析与预测 145

　　6.1 时间序列分解 146

　　6.1.1 实战操作 148

　　6.1.2 原理解释 151

　　6.1.3 扩展知识 151

　　6.1.4 参考资料 154

　　6.2 测试时间序列的平稳性 155

　　6.2.1 准备工作 156

　　6.2.2 实战操作 156

　　6.2.3 原理解释 158

　　6.2.4 扩展知识 159

　　6.2.5 参考资料 160

　　6.3 校正时间序列的平稳性 160

　　6.3.1 实战操作 161

　　6.3.2 原理解释 166

　　6.3.3 扩展知识 166

　　6.4 使用指数平滑方法对时间序列建模 168

　　6.4.1 准备工作 169

　　6.4.2 实战操作 169

　　6.4.3 原理解释 174

　　6.4.4 扩展知识 175

　　6.4.5 参考资料 177

　　6.5 使用ARIMA类模型对时间序列建模 178

　　6.5.1 准备工作 179

　　6.5.2 实战操作 179

　　6.5.3 原理解释 186

　　6.5.4 扩展知识 188

　　6.5.5 参考资料 190

　　6.6 使用auto-ARIMA寻找最佳拟合的ARIMA模型 190

　　6.6.1 准备工作 191

　　6.6.2 实战操作 191

　　6.6.3 原理解释 197

　　6.6.4 扩展知识 197

　　6.6.5 参考资料 203

　　6.7 小结 203

第7章 基于机器学习的时间序列预测 205

　　7.1 时间序列的验证方法 205

　　7.1.1 实战操作 208

　　7.1.2 原理解释 214

　　7.1.3 扩展知识 216

　　7.1.4 参考资料 219

　　7.2 时间序列的特征工程 219

　　7.2.1 实战操作 220

　　7.2.2 原理解释 228

　　7.2.3 扩展知识 229

　　7.3 将时间序列预测作为简化回归任务 234

　　7.3.1 准备工作 235

　　7.3.2 实战操作 235

　　7.3.3 原理解释 243

　　7.3.4 扩展知识 246

　　7.3.5 参考资料 246

　　7.4 使用Meta的Prophet进行预测 246

　　7.4.1 实战操作 248

　　7.4.2 原理解释 255

　　7.4.3 扩展知识 256

　　7.4.4 参考资料 260

　　7.5 使用PyCaret进行时间序列预测的AutoML 260

　　7.5.1 准备工作 260

　　7.5.2 实战操作 260

　　7.5.3 原理解释 267

　　7.5.4 扩展知识 269

　　7.6 小结 270

第8章 多因素模型 273

　　8.1 估计CAPM 274

　　8.1.1 实战操作 275

　　8.1.2 原理解释 277

　　8.1.3 扩展知识 277

　　8.1.4 参考资料 280

　　8.2 估计Fama-French三因素模型 280

　　8.2.1 实战操作 281

　　8.2.2 原理解释 284

　　8.2.3 扩展知识 284

　　8.2.4 参考资料 285

　　8.3 估计资产组合的滚动三因素模型 285

　　8.3.1 实战操作 286

　　8.3.2 原理解释 288

　　8.4 估计四因素和五因素模型 289

　　8.4.1 实战操作 290

　　8.4.2 原理解释 294

　　8.4.3 参考资料 294

　　8.5 使用Fama-MacBeth回归估计横截面因素模型 295

　　8.5.1 实战操作 296

　　8.5.2 原理解释 298

　　8.5.3 扩展知识 298

　　8.5.4 参考资料 300

　　8.6 小结 301

第9章 使用GARCH类模型对波动率进行建模 303

　　9.1 使用ARCH模型对股票收益的波动性进行建模 304

　　9.1.1 实战操作 305

　　9.1.2 原理解释 308

　　9.1.3 扩展知识 309

　　9.1.4 参考资料 310

　　9.2 使用GARCH模型对股票收益的波动性进行建模 310

　　9.2.1 实战操作 311

　　9.2.2 原理解释 313

　　9.2.3 扩展知识 313

　　9.2.4 参考资料 315

　　9.3 使用GARCH模型预测波动率 315

　　9.3.1 实战操作 316

　　9.3.2 原理解释 320

　　9.3.3 扩展知识 320

　　9.4 使用CCC-GARCH模型进行多变量波动率预测 323

　　9.4.1 实战操作 324

　　9.4.2 原理解释 327

　　9.4.3 参考资料 327

　　9.5 使用DCC-GARCH预测条件协方差矩阵 327

　　9.5.1 准备工作 328

　　9.5.2 实战操作 329

　　9.5.3 原理解释 332

　　9.5.4 扩展知识 333

　　9.5.5 参考资料 335

　　9.6 小结 336

第10章 金融领域中的蒙特卡罗模拟 337

　　10.1 使用几何布朗运动模拟股票价格动态 337

　　10.1.1 实战操作 338

　　10.1.2 原理解释 341

　　10.1.3 扩展知识 343

　　10.1.4 参考资料 344

　　10.2 使用模拟为欧式期权定价 345

　　10.2.1 实战操作 346

　　10.2.2 原理解释 347

　　10.2.3 扩展知识 348

　　10.3 使用最小二乘法蒙特卡罗为美式期权定价 350

　　10.3.1 实战操作 351

　　10.3.2 原理解释 353

　　10.3.3 参考资料 354

　　10.4 使用QuantLib为美式期权定价 354

　　10.4.1 准备工作 354

　　10.4.2 实战操作 354

　　10.4.3 原理解释 356

　　10.4.4 扩展知识 357

　　10.5 为障碍期权定价 358

　　10.5.1 实战操作 359

　　10.5.2 原理解释 360

　　10.5.3 扩展知识 361

　　10.6 使用蒙特卡罗模拟估计风险价值 361

　　10.6.1 实战操作 362

　　10.6.2 原理解释 365

　　10.6.3 扩展知识 366

　　10.7 小结 367

第11章 资产配置 369

　　11.1 评估等权重投资组合的绩效 370

　　11.1.1 实战操作 370

　　11.1.2 原理解释 373

　　11.1.3 扩展知识 374

　　11.1.4 参考资料 378

　　11.2 使用蒙特卡罗模拟寻找有效边界 378

　　11.2.1 实战操作 379

　　11.2.2 原理解释 382

　　11.2.3 扩展知识 384

　　11.3 使用SciPy优化找到有效边界 386

　　11.3.1 准备工作 387

　　11.3.2 实战操作 387

　　11.3.3 原理解释 390

　　11.3.4 扩展知识 392

　　11.3.5 参考资料 393

　　11.4 使用CVXPY凸优化寻找有效边界 393

　　11.4.1 准备工作 394

　　11.4.2 实战操作 394

　　11.4.3 原理解释 397

　　11.4.4 扩展知识 398

　　11.5 使用分层风险平价寻找最佳投资组合 402

　　11.5.1 实战操作 403

　　11.5.2 原理解释 405

　　11.5.3 扩展知识 406

　　11.5.4 参考资料 409

　　11.6 小结 410

本书读者

本书适用于想要学习如何在金融环境中执行各种任务的数据分析师、金融分析师、数据科学家或机器学习工程师。本书假定读者对金融市场和交易策略有一定了解。他们还应该熟悉使用Python及其面向数据科学的流行库（如pandas、numpy和scikit-learn）。

本书将帮助读者在金融领域正确使用先进的数据分析方法，避免潜在的陷阱和常见错误；对于那些试图解决的问题，帮助读者得出正确的结论。

此外，鉴于数据科学和金融领域在不断动态变化，因此本书也包含对学术论文和其他相关资源的引用，以帮助读者拓宽对所涵盖主题的理解。

内容介绍

本书共15章，各章内容如下。

• 第1章“获取金融数据”

本章介绍一些颇受欢迎的高质量金融数据的来源，包括雅虎财经、Nasdaq Data Link、Intrinio和Alpha Vantage等。本章重点演示了如何利用专用的Python库处理数据以方便进一步分析。

• 第2章“数据预处理”

本章描述用于数据预处理的各种技术。其中介绍了获取数据和使用数据构建机器学习模型或研究交易策略之间的关键步骤，讨论了诸如将价格转换为收益、根据通货膨胀调整股票价格、改变时间序列数据的频率、估算缺失值、转换货币单位或以不同方式聚合交易数据之类的主题。

• 第3章“可视化金融时间序列”

本章着重介绍如何可视化金融领域的时间序列数据。通过绘制数据，我们可以直观地识别一些模式，例如趋势、季节性和变化点。可以使用统计检验进一步确认这些模式。此时收集的见解可以导致在选择建模方法时做出更好的决策。

• 第4章“探索金融时间序列数据”

本章展示如何使用各种算法和统计检验来自动识别时间序列数据的潜在问题，例如异常值的存在。此外，本章还探讨了分析数据是否存在趋势或其他模式，例如均值回归。最后，本章还研究了资产收益的典型化事实。总之，这些概念在处理金融数据时至关重要，因为分析人员往往需要确保正在构建的模型/策略能够准确捕捉资产收益的动态。

• 第5章“技术分析和构建交互式仪表板”

本章介绍如何计算一些最流行的技术指标并自动识别K线图中的模式，阐释了Python技术分析的基础知识。本章还演示了如何创建基于Streamlit的Web应用程序，这使我们能够以交互方式可视化和检查预定义的技术分析指标。

• 第6章“时间序列分析和预测”

本章阐述时间序列建模的基础知识。首先讨论了时间序列的构建块，以及如何使用各种分解方法将它们分开。然后，介绍了平稳性的概念、如何对其进行测试，以及在原始序列不平稳的情况下如何实现平稳性。最后，本章还演示了如何使用两种最广泛使用的时间序列建模统计方法—指数平滑方法和ARIMA类模型。

• 第7章“基于机器学习的时间序列预测方法”

本章首先解释验证时间序列模型的不同方法，然后简要介绍了时间序列的特征工程，还引入了一种自动特征提取工具，只需几行代码即可生成数千个特征。此外，本章还阐释了简化回归的概念以及如何使用Meta流行的Prophet算法。最后，本章介绍了一种流行的时间序列预测AutoML框架。

• 第8章“多因素模型”

本章涵盖对各种因素模型的估计，从最简单的单因素模型（CAPM）开始，然后将其扩展到更高级的三因素、四因素和五因素模型。

• 第9章“使用GARCH类模型对波动率进行建模”

本章重点阐释波动率和条件异方差的概念，演示了如何使用单变量和多变量GARCH模型。这是目前最流行的建模和预测波动率的方法之一。

• 第10章“金融领域中的蒙特卡罗模拟”

本章解释如何将蒙特卡罗方法用于各种任务，例如，模拟股票价格、为没有闭合解的衍生品（美式/奇异期权）定价，或估计投资组合的不确定性（例如，计算风险价值和预期损失等）。

• 第11章“资产配置”

本章首先解释最基本的资产配置策略，并在此基础上演示了如何评估投资组合的绩效，然后介绍了找到有效边界的三种不同方法。最后，本章还探讨了分层风险平价，这是一种基于图论和机器学习相结合的资产配置新方法。

• 第12章“回测交易策略”

本章介绍如何在流行的Python库的帮助下使用两种方法（向量化和事件驱动）对各种交易策略进行回测。为此，本章提供了几个基于流行技术指标或均值-方差投资组合优化的策略示例。

• 第13章“应用机器学习：识别信用违约”

本章介绍现实生活中预测贷款违约的机器学习任务，涵盖了机器学习项目的整个范围（从收集和清理数据到构建和调整分类器）。阅读本章的一个重要收获是理解机器学习项目的一般方法，然后可以将其应用于许多不同的任务，无论是客户流失预测还是估算附近新房地产的价格。

• 第14章“机器学习项目的高级概念”

本章继续了第13章介绍的工作流程，并演示了对机器学习项目的最小可行产品（MVP）阶段的可能扩展。本章从介绍更高级的分类器开始，探讨了对分类特征进行编码的替代方法，并描述了一些处理不平衡数据的方法。

此外，本章还介绍了如何创建机器学习模型的堆叠集成并利用贝叶斯超参数调整来改进穷尽网格搜索，探讨了计算特征重要性以及使用它来选择信息最丰富的预测变量的各种方法。最后，本章探索了目前仍在快速发展的可解释人工智能领域。

• 第15章“金融领域的深度学习”

本章描述如何将一些最新的神经网络架构应用于金融领域的两个可能用例—预测信用卡违约（分类任务）和预测时间序列。