MXNet是亚马xun的深度学习库，以简单、高效、容易使用而著称。它拥有类似于Theano和TensorFlow的数据流图，为多GPU装置提供了良好的配置。TOP极宽量化开源组编著的《MXNet神经网络与量化投资》以MXNet作为研究实践平台，实现量化投资交易。书中主要介绍了在MXNet环境下，利用深度学习常用算法，实现线性、MLP、CNN卷积、GoogLeNet、ResNet深度残差、RNN循环神经网络、DenseNet稠密神经网络等多种模型在量化投资和股价预测方面的应用，同时采用NLP语义分析技术，対股票价格走势进行统计分析，以及金融数据的可视化分析，得到更直观的模型分析效果，通过先进的人工智能模型，在量化投资领域中取得较高收益。
第1章 快速入门
1.1 MXNet简介
1.2 CUDA运行环境安装
1.3 MXNet运行环境安装
1.3.1 下载MXNet模块库
1.3.2 安装MXNet模块库预处理
1.3.3 安装MXNet模块库
案例1-1：重点模块版本测试
案例1-2：MXNet安装包测试
1.4 GPU开发环境测试
案例1-3：GPU开发环境测试
1.5 量化GPU工作站推荐配置
第2章 基本操作
2.1 NDArray数组
案例2-1：NDArray数组常用功能
2.2 GPU加速模式
案例2-2：GPU加速功能
案例2-3：Gluon的GPU计算
2.3 Matplotlib画图
案例2-4：Matplotlib常用功能
案例2-5：多子图绘制
2.4 常用数据文件
案例2-6：读取金融数据
2.5 TA-Lib金融模块库
2.6 MA移动平均线
案例2-7：MA均线指标
案例2-8：多MA均线指标
2.7 常用工具函数包
第3章 数据预处理
3.1 数据与预处理背景介绍
3.2 数据预处理常用技术
3.3 归一化
案例3-1：MinMaxScaler归一化
案例3-2：Standardization标准化
3.4 缺失值
案例3-3：Imputer缺失值补充
3.5 多项式特征
案例3-4：PolynomialFeatures多项式特征
第4章 线性神经网络模型
4.1 线性神经网络
案例4-1：line上证指数n+1价格预测
4.2 Logistic逻辑回归模型
案例4-2：Logistic上证指数涨跌预测
第5章 MLP神经网络模型
5.1 MLP多层感知器
案例5-1：MLP上证指数n+1价格预测
5.2 SMA简单均线量化策略
案例5-2：MLP上证指数n+1价格预测均线增强版
第6章 CNN卷积神经网络
6.1 CNN卷积神经网络简介
常用激活函数介绍
案例6-1：CNN上证指数n+1价格预测
6.2 ADX平均趋向量化投资策略
案例6-2：CNN上证指数n+1价格预测ADX增强版
第7章 GoogLeNet谷歌神经网络模型
7.1 GoogLeNet谷歌深度卷积神经网络模型
案例7-1：GoogLeNet上证指数n+1价格预测
7.2 KELCH肯特纳通道量化投资策略
案例7-2：GoogLeNet上证指数n+1价格预测（2）
第8章 ResNet深度残差网络模型
8.1 ResNet深度残差神经网络模型
8.2 Money Flow资金流向指标
案例8-1：ResNet深度残差时间序列预测A股资金流向
8.3 MOM动量线量化投资策略
第9章 RNN循环神经网络模型
9.1 RNN循环神经网络
9.2 RSI相对强弱指标
案例9-1：RNN上证指数n+1价格预测
9.3 IRNN修正循环神经网络
案例9-2：IRNN上证指数n+1价格预测
第10章 DenseNet稠密神经网络模型
10.1 DenseNet稠密神经网络模型
案例10-1：DenseNet上证指数n+1价格预测
10.2 OBV能量潮量化投资策略
案例10-2：DenseNet上证指数n+1价格预测
第11章 文本数据挖掘与量化
11.1 财经新闻数据
案例11-1a：获取财经新闻
11.2 直播新闻
案例11-1b：获取直播新闻
11.3 信息地雷
案例11-1c：获取信息地雷
11.4 定时器
案例11-2：进阶脚本——定时器
11.5 新闻数据库
案例11-3：使用sqlalchemy新闻数据库
第12章 财经新闻情感分类
12.1 文本数据分类
12.2 NLP与财经新闻数据
12.3 微博短文本数据情感分类
案例12-1：微博情感分类
12.4 贝叶斯微博情感分类器
案例12-2：微博数据情感分类
第13章 金融数据可视化分析
13.1 Plotly绘图模块简介
案例13-1：Plotly入门案例
案例13-2：线形图与散点图
案例13-3：气泡图
案例13-4：柱状图
案例13-5：直方图
案例13-6：饼图
13.2 金融数据绘图
案例13-7：K线图
案例13-8：高级绘图
13.3 Plotly高级绘图扩展
案例13-9：复合金融指标
案例13-10：高级绘图
附录A Python快速入门
案例1：第一次编程“hello,ziwang
案例2：增强版“hello,ziwang
案例3：列举系统模块库清单
案例4：常用绘图风格
案例5：Pandas常用绘图风格
案例6：常用颜色表cors
案例7：基本运算
案例8：字符串入门
案例9：字符串常用方法
案例10：列表操作
案例11：元组操作
案例12：字典操作
案例13：控制语句
案例14：函数定义
附录B TA-Lib金融软件包
附录C 量化分析常用指标
