Haskell金融数据建模与预测实战指南

《Haskell金融数据建模与预测分析》是一本实战型指南，专为想要运用函数式编程语言Haskell进行金融数据分析的开发者设计。作者Pavel Ryzhov从功能程序员的角度深入剖析了金融时间序列的处理，旨在帮助读者理解金融随机过程的基础，并通过Haskell实现高效且稳定的模型构建。 本书首先介绍了Haskell平台和Glasgow Haskell Compiler（GHC）的基本概念，使新手也能上手。接着，它涵盖了高频金融数据数学的入门知识，包括如何在Haskell中实现相关的数学算法。读者将接触到Attoparsec、QuickCheck和HMatrix等流行Haskell库，这些工具对于解析数据、进行属性测试以及矩阵操作至关重要。通过Yesod的Persistence库，学习者能够掌握数据库访问技巧，保持数据组织有序。 书中着重讲解了计数过程和自回归条件持续时间（ACD）模型的数学原理，这两种模型常用于处理高频交易数据。内容还包括了利用最大似然估计法估计模型参数和使用Akaike准则选择最佳模型的方法。此外，读者还将学会如何运用卡尔曼滤波器对ACD模型进行校准，以及如何利用Haskell进行并行编程，进一步提升性能。 最后，书中还涉及了波动性预测这一关键主题，让读者了解如何在实际应用中预测金融市场中的不确定性。《Haskell金融数据建模与预测分析》以实例驱动的方式，使读者能够在实践中掌握金融数据分析的核心技能，无论是否具备功能性编程基础，只要有对高频金融的兴趣，都能从中获益良多。 本书适合希望在Haskell中探索金融数据建模和预测分析的新手，或者对提高这方面能力的现有开发者。通过阅读本书，读者不仅能掌握Haskell工具和技术，还能在处理真实世界金融数据时更加得心应手。同时，所有内容均经过精心编排，确保信息准确无误，但须注意版权问题，未经出版商许可，不得擅自复制或传播。