华尔街狂人

　　中文版推荐序一
　　中文版推荐序二
　　译者序
　　英文版序
　　引论
　　本书的概念图
　　经济低迷出现了
　　标签云
　　相关网址
　　第一部分  网络市场
　　第1章  图解网络市场发展史
　　第2章  数据计算对金融领域的巨大影响
　　金融技术之星
　　技术发展中的理性与非理性
　　作为亿万富翁的技术狂人
　　未来技术之星
　　挖掘深层的网络
　　语言技术：您的税款在工作中
　　edgar：  证券交易委员会得到了xml的精髓
　　伟大的提示和伟大的经验
　　第3章  算法之战
　　早期算法
　　alpha算法
　　买方算法：交易成本控制
　　从订单簿到算法
　　科学方法：数学、行为与发现
　　交易员的职业危机感
　　市场太多，时间太少
　　已知的未知与未知的未知
　　模型并不等于市场
　　机器人、智能交易机器人和交易人
　　2015年市场关注风险
　　充分利用机器人及算法
　　着眼市场大局
　　新闻事件和新闻素材的智能体
　　尖端算法
　　第二部分  α的生命力
　　第4章  α从何而来
　　α来自于创新
　　α、阿帕网以及互联网
　　总结
　　第5章  量化投资简介
　　指数
　　积极管理
　　定量管理者应该如何做呢？
　　基于激素的市场中性投资组合
　　寻找信息和失效以创造α
　　所有股票，所有时期
　　跨越交易成本的障碍
　　综合整理
　　真能发挥作用吗？
　　第6章  笨拙的数据挖掘技巧
　　“你妈妈是一个数据挖掘师”
　　标准普尔500指数的正式挖掘
　　回归技巧
　　数据挖掘师还有希望吗？
　　总结
　　统计孩子的数量
　　第三部分  人工智能与智能扩充
　　第7章  人工智能在华尔街的漫漫历程
　　华尔街早期的人工智能历史
　　人工智能的运用
　　人工智能在哪里？
　　真实表格
　　虚图表
　　描述性编程
　　marketmind与quantex中信息的流向和显示
　　实时信息供给和历史数据库的集成
　　完成语法上无可挑剔的程序
　　从细微迹象到命令的执行
　　迷雾不再
　　人工智能在金融界的未来（1995年的观点）
　　第8章  华尔街进化计算的危险和希望
　　人工智能（ai）的春天
　　遗传算法
　　金融模型的发展
　　早期教训：缺少学习的智能
　　套利和预测策略
　　最大化可预测性
　　用于预测模型的染色体
　　预测模型的适应度函数
　　使用遗传算法推理模型的组合爆炸
　　后见之明的遗传优化预测模型
　　遗传算法的警告牌
　　第9章  文本前沿
　　5英镑袋子装载10英镑新闻
　　新闻素材和非中介化
　　互联网上更多的新闻素材
　　第10章  集体智慧、社会化媒体、网络市场监控
　　群体投资
　　不与不喜欢的数据销售商打交道
　　圣诞老人来了
　　计算留言数量
　　惠斯珀数（whisper  number）——被成功毁灭
　　监管网络活动：没有图形用户界面，就没有荣耀
　　网页越多，危险越多
　　第11章  股票市场操纵三百年
　　操纵的力量
　　一个经典的市场操纵
　　现代市场操纵的特定模型
　　欺骗
　　通信如何改变市场操纵
　　成功操纵的解剖
　　因特网时代：操纵者的天堂
　　网络操纵
　　不只是小盘股
　　路在何方
　　第四部分  技术狂人异想天开吗？处于灾难中的网络市场
　　第12章  射月
　　保护和服务：市场透明度
　　笨拙的工程诡计
　　笨拙的金融工程技巧
　　拉出去毙了
　　耻辱的技术礼堂
　　面向未来的数量分析师
　　第13章  经济援救的结构化思想
　　部分房屋所有权
　　新型美国银行创新
　　依旧疯狂，但还是越来越有希望
　　第14章  走向绿色经济的技术狂人
　　加速创新
　　从基本开始：数位、美元以及英热单位
　　数十亿美元和数百万吨碳
　　尾声

　　    戴维·莱茵韦贝尔是加州大学伯克利分校哈斯商学院的研究员，也是伯克利分校技术金融创新中心的主任。他是早期金融技术企业的创始人，多年来成功地管理着上百亿美元的金融投资机构。莱茵韦贝尔博士一直致力于金融领域中先进技术、人工智能以及智能扩升应用方面的研究，发表了大量研究成果，并做了多次相关内容的讲座，他的研究始终坚持运用简单的、易于掌握的方法，被赞誉为“数量投资界的活宝”。他在麻省理工学院获得了物理和电子工程学士学位，在哈佛大学获得了应用数学的博士学位。

　　    《华尔街狂人》讲述的是发生在当今世界金融市场中日新月异的技术变革的故事。技术对于投资行业的影响意义深远，作者戴维·莱茵韦贝尔为读者展现了华尔街的过去和未来走向。要成为一位长期成功的投资人，并非只与股票的选择、资产的分配或是对市场时机的把握有关，它还与技术相关。
　　    从根本上，金融业的游戏规则已经变了，由于技术的发展，这种变化还将继续进行。新加入的“玩家”在给投资人提供机遇的同时也带来了风险。通过这本趣味性极强的书，戴维·莱茵韦贝尔分别并阐述技术在哪些方面已经深入融合到了华尔街，这意味着什么，以及这对未来的市场会有何种影响。