编辑推荐
本书构建了一条“监管法规→案例数据→交易本质识别→大数据量化建模→可操作性的监管法规”的闭环通路，以达到大数据价值发现和监管决策的关联交互目的，为实时、有效的监管市场操纵，提供一种数量化、可操作的新方法。
内容简介
本书基于市场操纵案例和现有监管条例，使用机器学习、金融风险管理、计量经济学等理论方法，分析复杂交易环境中市场操纵行为的特性，设计关于市场操纵的新型监测指标，推导交易行为、异常波动及市场监测指标之间的拓扑结构和因果推理关系，构建基于大数据的市场操纵行为的数据挖掘算法、识别模式监测模型与闭环管理决策监管框架。在完善市场操作监测模型的基础上，为我国监管部门进行实时、有效、合理的市场操纵行为提供理论性依据和数量化方法。
作者简介
姚远，管理学博士，河南大学商学院教授、河南大学管理科学与工程研究所所长、博士生导师。河南省重点学科“管理科学与工程”牵头人，河南省优秀青年社科专家，河南省青年骨干教师，河南省教育厅学术技术带头人，河南省高校科技创新人才（自然类），九三学社河南省委经济委员会委员。 主要研究领域为金融工程、风险管理、数理金融、金融大数据及机器学习等。
目录
1绪论1.1研究意义1.2国外研究现状1.3国内研究现状1.4简要评述1.5研究方法1.5.1文献研究法1.5.2个案研究法1.5.3描述性研究法1.5.4实验法1.5.5实证研究法1.5.6经验总结法1.6研究框架2证券市场操纵的相关概念及理论基础