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1997年諾貝爾經濟學獎獲得者美國經濟學家RobertCarhartMerton提出，現代金融理論的核心問題就是如何在不確定的環境下對資源進行跨期的最優配置。而按照非線性動力學的觀點來看，現代金融理論中金融系統的不確定性恰恰源於其自身就是一個受多種因素綜合影響的具有開放性質的複雜巨系統，相應地，作為系統觀測值的金融時序數據則從形式上表現了該系統的複雜運動規律。相關金融時序可預測性的文獻研究表明，無論是線性範式下的傳統統計方法，還是非線性的計算智能方法，以及多種不同類型方法的組合模型都在一定範圍內提升和改善了人們對於金融時序數據預測的精確性和穩定性，但大多缺乏對不同類型金融時序數據內部時間相關性知識、價格變化趨勢信息以及不同市場間互信息等經驗知識的有效融合，制約了其預測性能的進一步提高。基於此，本書借鑒複雜系統視角建模的思想，針對各種不同類型的金融時序數據，結合智能計算、計算實驗金融、數據挖掘以及控制論等相關領域的最新研究成果，"自底向上"地展開金融時序數據經驗知識融合下的機器學習預測建模創新研究，以探索金融系統的複雜演化規律。
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