本书全面系统地讲解了MATLAB金融算法设计应用, 以及金融数据挖掘中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本书内容。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。