如何使用时间序列分析预测和交易不同的资产（包括衍生品、交易所交易基金、债务和权益工具）？ 人工智能如何应用于宏观经济学和微观经济学？如何利用人工智能技术更好地理解和预测经济变量？ 如何进行公司金融和信用分析，以及如何建立财务报表分析与各种金融场景影响的关系？ 如何进行资产的配置与优化？ …… 本书汇集了人工智能领域和金融领域的部分最新研究，以及大量人工智能／神经网络技术应用于金融市场、资产管理和其他金融领域的案例，展示了应用人工智能技术来建模时间序列、提高政府决策能力、评估信用评级、选股和优化投资组合的优势，为从业人员和研究人员提供了进行深入分析的高度适用的工具和技术。

01 人工智能简介
第1章 人工智能在金融领域的应用概述
引言
专家系统在金融领域中的应用
混合智能在金融中的应用
总结
附录
02 金融预测和交易
第2章 交易富时100指数：“自适应”建模和优化技术
引言
文献综述
相关金融数据
提出的方法
实证分析
结论和未来的工作
第3章 裂解价差的建模、预测和交易：一种用于训练神经网络的滑动窗口方法
引言
文献综述
描述性统计
方法
实证结果
结束语和研究的局限性
附录
第4章 GEPTrader：一种用基因表达式编程构建交易策略的新工具
引言
文献综述
数据集
GEPTrader
实验结果
结论
03 经济
第5章 商业智能助力经济决策
引言
文献综述
创建商业自动化数据经济模型的方法
模型的实证结果
结论
04 信用风险与分析
第6章 信用风险评估中基于数据挖掘应用的自动化文献分析
引言
材料和方法
结论和分析
结论
第7章 智能信用风险决策支持：架构和实施
引言
文献综述
信用风险领域的决策支持与专家系统
结论
第8章 人工智能在伊斯兰债券评级预测中的应用
引言
文献综述
数据与研究方法
结果与分析
结论
附录1
附录2
附录3
05 投资组合管理、分析与优化
第9章 不确定性下的多周期投资组合选择：一种基于交互的方法
引言
模型
模拟结果
选择的一致性
讨论
结论
附录：部分伪码
第10章 运用多目标遗传算法应对投资组合选择中的模型风险
引言
投资组合优化与现代投资组合理论
模型风险的概念
用于组合优化的MOGA
投资组合的夏普比率误差
股票预测模型
实验
实证结果与分析
结论
第11章 线性回归与模糊线性回归：在共同基金经理绩效评估中有何区别
引言
方法论
数据集描述
实证应用
结论与未来展望