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智能量化:CHATGPT在金融策略与算法交易中的实践 版权信息
- ISBN：9787301346303
- 条形码：9787301346303 ; 978-7-301-34630-3
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
智能量化:CHATGPT在金融策略与算法交易中的实践 本书特色
实操：结合真实量化金融案例，理论与实践并进。 资源：提供完整代码和数据至网盘，易于获取。 入门：Python基础起步，从零开始，适合初学者。 创新：涵盖量化金融、算法交易及ChatGPT应用。
智能量化:CHATGPT在金融策略与算法交易中的实践 内容简介
本书是一部全面而深入的量化金融实战指南，从基础的Python编程和量化金融概念出发，逐步引领读者进入金融数据分析、量化策略开发、算法交易及风险管理的高级话题。本书还探讨了生成式AI和ChatGPT在量化金融领域中的应用，为读者提供了一个全面的视角和实用的工具。 本书共分为5章：第1章作为基础，介绍了量化金融、算法交易和Python编程的基础知识；第2章专注于金融数据的获取和处理，包括如何使用APIs和Python库；第3章深入讲解了量化策略与模型，涵盖了从统计学到机器学习再到深度学习和Transformer模型及ChatGPT插件使用的多个方面；第4章是对算法交易与风险管理的全面解析，包括市场微观结构、交易策略和ChatGPT的Code Interpreter功能；第5章对量化金融和算法交易的未来进行了展望，包括人工智能在金融领域中的机遇和挑战。 本书内容深入浅出，实例丰富，实用性极强，特别适合量化金融的初学者和专业人士，也适用于金融分析师、数据科学家和编程爱好者。此外，本书也可作为金融科技和量化金融相关培训课程的教材。
智能量化:CHATGPT在金融策略与算法交易中的实践 目录
第1章 基础知识与量化金融概述001
1.1 引言：量化金融与算法交易简介001
1.1.1 量化金融及其发展历史002
1.1.2 当代量化金融004
1.1.3 算法交易概述005
1.1.4 高频交易概述007
1.1.5 算法交易与高频交易的区别008
1.2 Python编程基础008
1.2.1 Python的优点009
1.2.2 Python在量化金融和算法交易中的应用初览009
1.2.3 Anaconda的安装010
1.2.4 Python代码示例012
1.3 ChatGPT简介及原理013
1.3.1 ChatGPT简介013
1.3.2 ChatGPT原理014
1.4 生成式AI在量化金融领域中的应用015
第2章 金融数据处理与分析017
2.1 数据来源：金融数据APIs及其供应商017
2.1.1 数据来源的复杂程度018
2.1.2 为什么要链接API018
2.1.3 数据供应商的对比019
2.2 使用ChatGPT链接金融APIs021
2.2.1 报错分析023
2.2.2 使用第三方库：yfinance026
2.2.3 使用第三方库：yahoofinancials027
2.2.4 其他第三方库029
2.3 数据处理：使用Python分析金融数据029
2.3.1 重新采样033
2.3.2 滚动统计034
2.4 数据可视化：使用Matplotlib等工具038
2.5 实例：财务报表指标获取及分析042
2.5.1 获取特斯拉的年度财务数据044
2.5.2 计算所需的财务指标047
2.5.3 该财务指标（净利润率）可视化047
2.5.4 该财务指标（净利润率）的趋势分析048
第3章 量化策略与模型053
3.1 统计学与金融：常见统计模型与方法053
3.1.1 描述性统计054
3.1.2 概率分布058
3.1.3 假设检验062
3.1.4 时间序列分析065
3.2 技术分析：指标与策略068
3.2.1 图表模式068
3.2.2 趋势线073
3.2.3 技术指标075
3.2.4 交易策略与回测083
3.3 基本面分析：选股策略与价值投资086
3.4 卖方策略：衍生品定价与风险管理092
3.4.1 衍生品概述093
3.4.2 衍生品定价095
3.4.3 Black-Scholes
展开全部
智能量化:CHATGPT在金融策略与算法交易中的实践 作者简介
龚晖，博士，伦敦大学学院(UCL)金融与科技研究所去中心化金融和区块链讲师，威斯敏斯特大学商学院(Westminster Business School)金融科技客座讲师，主讲的课程涉及区块链与加密货币、金融衍生品定价和高频交易等领域。2019年，在UCL数学系获得金融数学博士学位。主要研究领域为金融科技，包括算法交易、区块链技术、加密货币和人工智能在金融领域中的应用等。2014年，被UCL推荐至瑞士信贷(Credit Suisse)，开发了第一代智能推荐系统，用于客户分类、精准营销和新闻、投资产品的推荐等。2015年，加入瑞士信贷DAST(Data Analysis Sentiment Technology)部门，负责Delta One产品和HOLT系统的人工智能优化，其通过人工智能优化的指数产品，被多家买方作为基准产品。也曾在UCL区块链技术研究中心从事区块链应用研究，并发表多篇论文，对于量化金融领域见解独到。
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