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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《智能量化：ChatGPT在金融策略與算法交易中的實(shí)踐》是一部全面而深入的量化金融實(shí)戰(zhàn)指南，從基礎(chǔ)的Python編程和量化金融概念出發(fā)，逐步引領(lǐng)讀者進(jìn)入金融數(shù)據(jù)分析、量化策略開(kāi)發(fā)、算法交易及風(fēng)險(xiǎn)管理的高級(jí)話(huà)題?！吨悄芰炕篊hatGPT在金融策略與算法交易中的實(shí)踐》還探討了生成式AI和ChatGPT在量化金融領(lǐng)域中的應(yīng)用，為讀者提供了一個(gè)全面的視角和實(shí)用的工具?！吨悄芰炕篊hatGPT在金融策略與算法交易中的實(shí)踐》共分為5章：第1章作為基礎(chǔ)，介紹了量化金融、算法交易和Python編程的基礎(chǔ)知識(shí)；第2章專(zhuān)注于金融數(shù)據(jù)的獲取和處理，包括如何使用APIs和Python庫(kù)；第3章深入講解了量化策略與模型，涵蓋了從統(tǒng)計(jì)學(xué)到機(jī)器學(xué)習(xí)再到深度學(xué)習(xí)和Transformer模型及ChatGPT插件使用的多個(gè)方面；第4章是對(duì)算法交易與風(fēng)險(xiǎn)管理的全面解析，包括市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)、交易策略和ChatGPT的Code Interpreter功能；第5章對(duì)量化金融和算法交易的未來(lái)進(jìn)行了展望，包括人工智能在金融領(lǐng)域中的機(jī)遇和挑戰(zhàn)?！吨悄芰炕篊hatGPT在金融策略與算法交易中的實(shí)踐》內(nèi)容深入淺出，實(shí)例豐富，實(shí)用性極強(qiáng)，特別適合量化金融的初學(xué)者和專(zhuān)業(yè)人士，也適用于金融分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家和編程愛(ài)好者。此外，《智能量化：ChatGPT在金融策略與算法交易中的實(shí)踐》也可作為金融科技和量化金融相關(guān)培訓(xùn)課程的教材。

作者簡(jiǎn)介

　　龔暉：：：：：：：龔暉，博士，倫敦大學(xué)學(xué)院（UCL）金融與科技研究所去中心化金融和區(qū)塊鏈講師，威斯敏斯特大學(xué)商學(xué)院（Westminster Business School）金融科技客座講師，主講的課程涉及區(qū)塊鏈與加密貨幣、金融衍生品定價(jià)和高頻交易等領(lǐng)域。2019年，在UCL數(shù)學(xué)系獲得金融數(shù)學(xué)博士學(xué)位。主要研究領(lǐng)域?yàn)榻鹑诳萍迹ㄋ惴ń灰?、區(qū)塊鏈技術(shù)、加密貨幣和人工智能在金融領(lǐng)域中的應(yīng)用等。2014年，被UCL推薦至瑞士信貸（Credit Suisse），開(kāi)發(fā)了第一代智能推薦系統(tǒng)，用于客戶(hù)分類(lèi)、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)和新聞、投資產(chǎn)品的推薦等。2015年，加入瑞士信貸DAST（Data Analysis Sentiment Technology）部門(mén)，負(fù)責(zé)Delta One產(chǎn)品和HOLT系統(tǒng)的人工智能優(yōu)化，其通過(guò)人工智能優(yōu)化的指數(shù)產(chǎn)品，被多家買(mǎi)方作為基準(zhǔn)產(chǎn)品。也曾在UCL區(qū)塊鏈技術(shù)研究中心從事區(qū)塊鏈應(yīng)用研究，并發(fā)表多篇論文，對(duì)于量化金融領(lǐng)域見(jiàn)解獨(dú)到。

圖書(shū)目錄

第1章基礎(chǔ)知識(shí)與量化金融概述001
1.1引言：量化金融與算法交易簡(jiǎn)介001
1.1.1量化金融及其發(fā)展歷史002
1.1.2當(dāng)代量化金融004
1.1.3算法交易概述005
1.1.4高頻交易概述007
1.1.5算法交易與高頻交易的區(qū)別008
1.2Python編程基礎(chǔ)008
1.2.1Python的優(yōu)點(diǎn)009
1.2.2Python在量化金融和算法交易中的應(yīng)用初覽009
1.2.3Anaconda的安裝010
1.2.4Python代碼示例012
1.3ChatGPT簡(jiǎn)介及原理013
1.3.1ChatGPT簡(jiǎn)介013
1.3.2ChatGPT原理014
1.4生成式AI在量化金融領(lǐng)域中的應(yīng)用015
第2章金融數(shù)據(jù)處理與分析017
2.1數(shù)據(jù)來(lái)源：金融數(shù)據(jù)APIs及其供應(yīng)商017
2.1.1數(shù)據(jù)來(lái)源的復(fù)雜程度018
2.1.2為什么要鏈接API018
2.1.3數(shù)據(jù)供應(yīng)商的對(duì)比019
2.2使用ChatGPT鏈接金融APIs021
2.2.1報(bào)錯(cuò)分析023
2.2.2使用第三方庫(kù)：yfinance026
2.2.3使用第三方庫(kù)：yahoofinancials027
2.2.4其他第三方庫(kù)029
2.3數(shù)據(jù)處理：使用Python分析金融數(shù)據(jù)029
2.3.1重新采樣033
2.3.2滾動(dòng)統(tǒng)計(jì)034
2.4數(shù)據(jù)可視化：使用Matplotlib等工具038
2.5實(shí)例：財(cái)務(wù)報(bào)表指標(biāo)獲取及分析042
2.5.1獲取特斯拉的年度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)044
2.5.2計(jì)算所需的財(cái)務(wù)指標(biāo)047
2.5.3該財(cái)務(wù)指標(biāo)（凈利潤(rùn)率）可視化047
2.5.4該財(cái)務(wù)指標(biāo)（凈利潤(rùn)率）的趨勢(shì)分析048
第3章量化策略與模型053
3.1統(tǒng)計(jì)學(xué)與金融：常見(jiàn)統(tǒng)計(jì)模型與方法053
3.1.1描述性統(tǒng)計(jì)054
3.1.2概率分布058
3.1.3假設(shè)檢驗(yàn)062
3.1.4時(shí)間序列分析065
3.2技術(shù)分析：指標(biāo)與策略068
3.2.1圖表模式068
3.2.2趨勢(shì)線(xiàn)073
3.2.3技術(shù)指標(biāo)075
3.2.4交易策略與回測(cè)083
3.3基本面分析：選股策略與價(jià)值投資086
3.4賣(mài)方策略：衍生品定價(jià)與風(fēng)險(xiǎn)管理092
3.4.1衍生品概述093
3.4.2衍生品定價(jià)095
3.4.3Black-Scholes模型096
3.4.4Put-CallParity的基本期權(quán)理論099
3.4.5風(fēng)險(xiǎn)管理——Greeks100
3.5機(jī)器學(xué)習(xí)與金融：回歸模型、分類(lèi)器等106
3.5.1機(jī)器學(xué)習(xí)概述106
3.5.2回歸模型107
3.5.3分類(lèi)器113
3.5.4機(jī)器學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域中的挑戰(zhàn)117
3.6深度學(xué)習(xí)與金融：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LSTM、CNN等118
3.6.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)118
3.6.2長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)124
3.6.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)128
3.6.4深度學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域中的挑戰(zhàn)132
3.7自然語(yǔ)言處理：利用Transformer結(jié)構(gòu)分析市場(chǎng)情緒134
3.8實(shí)例操作：使用ChatGPT的金融相關(guān)插件144
3.8.1ChatGPT插件及安裝144
3.8.2PortfolioPilot插件147
第4章算法交易與風(fēng)險(xiǎn)管理151
4.1市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理解與應(yīng)用152
4.1.1訂單簿的基本結(jié)構(gòu)與功能152
4.1.2訂單類(lèi)型與執(zhí)行機(jī)制154
4.1.3市場(chǎng)碎片化問(wèn)題的理解與應(yīng)對(duì)160
4.1.4交易延遲與市場(chǎng)深度的影響161
4.1.5臨時(shí)與永久的滑點(diǎn)162
4.1.6訂單失衡163
4.2交易策略開(kāi)發(fā)：交易信號(hào)、執(zhí)行和管理166
4.2.1基于連續(xù)時(shí)間馬爾科夫鏈的交易策略166
4.2.2市價(jià)訂單的建模與應(yīng)用170
4.2.3交易信號(hào)的生成與驗(yàn)證174
4.2.4交易管理：訂單追蹤與調(diào)整174
4.3訂單執(zhí)行：買(mǎi)方策略、賣(mài)方策略與做市策略175
4.3.1買(mǎi)方策略的設(shè)計(jì)與實(shí)施（只有臨時(shí)滑點(diǎn)）176
4.3.2賣(mài)方策略的設(shè)計(jì)與實(shí)施（臨時(shí)與永久滑點(diǎn)）179
4.3.3做市策略的設(shè)計(jì)與實(shí)施183
4.4風(fēng)險(xiǎn)管理：風(fēng)險(xiǎn)度量、預(yù)測(cè)與控制186
4.4.1風(fēng)險(xiǎn)度量186
4.4.2風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)189
4.4.3風(fēng)險(xiǎn)控制191
4.5資金管理：投資組合優(yōu)化與資產(chǎn)配置192
4.5.1投資組合優(yōu)化的理論與方法192
4.5.2基于Transformer模型的資產(chǎn)配置的策略與實(shí)施196
4.5.3使用GPT-4的代碼解釋器來(lái)解釋做市策略203
第5章未來(lái)展望與挑戰(zhàn)209
5.1探索多元化的大語(yǔ)言模型平臺(tái)209
5.1.1科大訊飛——訊飛星火認(rèn)知大模型210
5.1.2百度——文心一言大模型214
5.1.3智譜AI——智譜清言ChatGLM大模型220
5.1.4百川智能——百川大模型225
5.2量化金融與算法交易的發(fā)展趨勢(shì)230
5.2.1量化金融與算法交易的新趨勢(shì)230
5.2.2智能化金融服務(wù)的崛起232
5.3機(jī)遇與挑戰(zhàn)：人工智能在金融領(lǐng)域中的雙刃劍效應(yīng)233
5.3.1技術(shù)驅(qū)動(dòng)下的金融機(jī)遇233
5.3.2在監(jiān)管環(huán)境中應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)233
5.4前瞻：人工智能與金融領(lǐng)域的未來(lái)合作235
5.4.1潛在的增長(zhǎng)領(lǐng)域和創(chuàng)新點(diǎn)236
5.4.2面向未來(lái)的策略和合作路徑237