從ChatGPT到DeepSeek輕松入門量化交易

劉寧

從ChatGPT到DeepSeek輕松入門量化交易

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商品描述

隨著人工智能技術的發展，ChatGPT逐漸進入 工作生活的方方面面，也在重塑著人們的工作習慣 ，通過對ChatGPT的合理使用，可以極大提升工作 效率。本書結合當下火爆的ChatGPT，探索 ChatGPT在Python編程、量化交易方面的應用。本 書不僅涵蓋了“ChatGPT使用、Python編程、量化 基礎”等方面的入門知識，也包含“量化分析、策 略回測、實盤交易”等方面具體編程案例，可以幫 助零基礎的讀者，快速入門量化實盤交易。本書在 Python編程庫、量化交易平臺選擇方面，一般選擇 開源、免費、知曉度廣的平臺，幫助讀者掌握通用 技能，少走彎路，快速入門量化交易。

作者簡介

劉寧，深圳大學信號與信息處理專業碩士，研究生畢業，目前主要從事智慧城市、信息安全等工作。曾出版多本書籍，發表SCI論文“Content-based-image retrieval using high-di-mensional information-geometty”，獲開源軟件設計大賽大獎等。

目錄大綱

第1章 AI工具入門
1.1 DeepSeek高效獲取量化知識與代碼
1.2 ChatGPT使用對比
1.3 其他常見AI大模型
1.4 如何利用AI學習量化交易
本章小結
第2章 利用DeepSeek快速獲取量化知識
2.1 量化交易快速入門
2.1.1 量化交易與主觀交易
2.1.2 如何選擇量化平臺
2.1.3 其他常見問題
2.2 初步了解經典量化交易策略
2.2.1 擇時類策略
2.2.2 選股類策略
2.2.3 綜合型策略
2.2.4 另類策略
2.3 如何利用DeepSeek開發實盤交易策略
2.3.1 熟悉實盤策略開發步驟
2.3.2 獲取策略思路
2.3.3 生成策略代碼
本章小結
第3章 Python金融數據處理及可視化
3.1 Python編程入門
3.1.1 利用AI寫出 個程序
3.1.2 Python編程環境安裝與使用
3.1.3 相關Python庫
3.2 Pandas金融數據處理示例
3.2.1 本地數據讀取
3.2.2 修改列名
3.2.3 選擇與切片
3.2.4 排序
3.2.5 連接與合並
3.2.6 遍歷
3.2.7 分箱與切分
3.2.8 透視
3.2.9 分組
3.2.10 數據計算
3.2.11 時間處理
3.3 金融數據可視化
3.3.1 Matplotlib基礎圖表繪制
3.3.2 Seaborn統計圖表繪制
3.3.3 Mplfinance靜態K線圖繪制
3.3.4 Plotly、Cufflinks動態K線圖繪制
3.3.5 TA-Lib股票技術指標計算及可視化
3.4 AI數據處理綜合案例
3.4.1 利用DeepSeek批量處理Excel表格
3.4.2 利用DeepSeek批量處理PDF文件
3.4.3 利用ChatGPT爬取基金產品數據
本章小結
第4章 利用AI輔助量化因子有效性分析
 

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