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内容简介
择时和择股是证券投资的重要内容，本书基于机器学习中的聚类、分类、以及深度学习技术，深入探讨了证券投资领域的择时和择股两大问题。全书共分为七个章节，第一章简单介绍了研究背景及意义；第二章梳理了当前国内外关于股票市场分歧的研究进展，并提出了本书的研究问题；第三章和第四章提出了股票市场结构性分歧概念，并探讨了市场结构性分歧对市场收益及趋势预测的影响；第五章、第六章提出了市场结构性分歧视角下的择股策略；最后一章对全书进行了总结，并对未来的研究进行了展望。
作者简介
葛志鹏，河南大学讲师，硕士生导师，上海财经大学管理科学与工程博士，主要研究领域为机器学习、人工智能在金融工程中的应用。曾参与过“基于文本挖掘的互联网借贷用户不良信用行为分析与预测”、“上海金融智能工程技术研究中心”等多项省部级与厅级课题，在Expert Systems With Applications，Applied Soft Computing，Engineering Letters等国内外期刊发表多篇科研论文。
目录
第一章绪　论第一节　研究背景与意义 / 003第二节　研究思路与框架 / 006第三节　研究创新性尝试 / 008本章小结 / 010第二章股票市场相关研究综述第一节　股票市场分歧 / 015一、国外学者对市场分歧的研究 / 015二、国内学者对市场分歧的研究 / 017第二节　股票市场择时 / 019一、股票市场择时的价值 / 019二、基于技术因子的择时策略 / 021