目录 引言. 作者的写作目的：为何金融机器学习如此特殊？ 数据分析：一切有效策略的基石 金融数据结构：告别低效的时间K线！ 三重屏障标签法：告别不切实际的收益标注 元标签：让机器学习为你的策略“二次把关” 样本权重与序列自助法：驯服“非独立同分布”这头猛兽 分数阶差分：在记忆与平稳间的“极限拉扯”
目录 一、 开篇引言：量化建模的核心困境 二、 基础内功：整数阶差分的深度剖析 2.1 一阶差分：从“位置”到“速度”的转变 2.2 平稳性的基石：为何差分有效？ 2.3 高阶差分：捕捉“加速度”的趋势 2.4 整数阶差分的“记忆悬崖” 三、 进阶绝学：分数阶差分的精妙平衡 3.1 核心思想：在“全
目录 一、 引言：为什么要在量化投资中讨论“熵”？ 二、 熵的本质：从香农信息熵开始 2.1 什么是信息？——从“意外”说起 2.2 信息熵的定义与直观理解 2.3 信息熵在金融中的初步应用 三、 结构熵：捕捉市场微观结构信息 3.1 为什么需要结构熵？ 3.2 结构熵的计算步骤 3.3 结构熵的金
