本书全面系统地讲解了MATLAB金融算法分析与应用，以及金融数据挖掘中的趋向和发展趋势指标，并结合具体的机器学习算法分析，让读者深入学习和掌握MATLAB金融数据机器学习算法。本书注重实战，通过大量的案例，帮助读者更好地理解书中的内容。 本书分为2篇，共15章。主要内容有：MATLAB入门与提高、MATLAB高级应用、时间序列数据处理、量化投资趋向指标、量化投资反趋向指标、BP神经网络工具箱上证指数预测、 BP神经网络工具箱多指标预测、RBF神经网络多指标预测、Hopfield神经网络多指标预测、马尔可夫（Markov）链上证指数预测、灰色理论下的上证指数预测、指数平滑下的上证指数预测、支持向量机SVM下的涨跌预测、贝叶斯（Bayes）网络多指标预测、Pareto多目标优化分析。 本书适合所有想全面学习MATLAB 金融分析算法的人员阅读，也适合各种量化投资开发人员阅读。另外，本书对于各高校师生解决问题、进行课堂教学等，也是一本不可或缺的参考书。同时本书也适合MATLAB爱好者学习使用。 一分钟了解本书精华内容 MATLAB入门与提高 MATLAB高级应用 时间序列数据处理 量化投资趋向指标 量化投资反趋向指标 BP神经网络工具箱上证指数预测 BP神经网络工具箱多指标预测 RBF神经网络多指标预测 Hopfield神经网络多指标预测 马尔可夫（Markov）链上证指数预测 灰色理论下的上证指数预测 指数平滑下的上证指数预测 支持向量机SVM下的涨跌预测 贝叶斯（Bayes）网络多指标预测 Pareto多目标优化分析