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AI时代Python量化交易实战:ChatGPT让量化交易插上翅膀

出版日期
2024/01/01
閱讀格式
EPUB
書籍分類
學科分類
ISBN
9787301344859

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本书是一本旨在帮助架构师在人工智能时代展翅高飞的实用指南。全书以ChatGPT为核心工具,揭示了人工智能技术对架构师的角色和职责进行颠覆和重塑的关键点。本书通过共计 13 章的系统内容,深入探讨AI技术在架构
设计中的应用,以及AI对传统架构师工作方式的影响。通过学习,
  • 封面
  • 版权
  • 前言 踏上量化交易的智慧之旅
  • 目录
  • 第1章 ChatGPT、Python和量化交易概述
    • 1.1 ChatGPT的应用领域
    • 1.2 Python编程在量化交易中的重要性和优势
    • 1.3 ChatGPT、Python结合带给量化交易的价值和应用前景
    • 1.4 本章总结
  • 第2章 量化交易Python语言基础
    • 2.1 Python解释器
    • 2.2 IDE工具
    • 2.3 第一个Python程序
    • 2.4 Python语法基础
    • 2.5 数据类型与运算符
    • 2.6 控制语句
    • 2.7 序列
    • 2.8 集合
    • 2.9 字典
    • 2.10 字符串类型
    • 2.11 函数
    • 2.12 文件操作
    • 2.13 异常处理
    • 2.14 多线程
    • 2.15 本章总结
  • 第3章 Python量化基础工具库
    • 3.1 NumPy库
    • 3.2 创建数组
    • 3.3 二维数组
    • 3.4 创建二维数组更多方式
    • 3.5 数组的属性
    • 3.6 数组的轴
    • 3.7 三维数组
    • 3.8 访问数组
    • 3.9 Pandas库
    • 3.10 Series数据结构
    • 3.11 DataFrame数据结构
    • 3.12 访问DataFrame数据
    • 3.13 读写数据
    • 3.14 本章总结
  • 第4章 量化交易可视化库
    • 4.1 量化交易可视化库
    • 4.2 使用Matplotlib绘制图表
    • 4.3 K线图
    • 4.4 使用Seaborn绘制图表
    • 4.5 本章总结
  • 第5章 数据采集与分析
    • 5.1 数据采集概述
    • 5.2 网页数据采集
    • 5.3 解析数据
    • 5.4 使用API调用采集数据
    • 5.5 数据清洗和预处理
    • 5.6 统计分析
    • 5.7 本章总结
  • 第6章 量化交易基础
    • 6.1 量化交易概述
    • 6.2 金融市场和交易品种概述
    • 6.3 技术分析和基本面分析基础
    • 6.4 量化交易策略概述
    • 6.5 本章总结
  • 第7章 ChatGPT与量化交易结合
    • 7.1 ChatGPT在市场情报分析中的应用
    • 7.2 使用ChatGPT进行市场预测和趋势识别
    • 7.3 ChatGPT在交易决策支持中的应用
    • 7.4 本章总结
  • 第8章 趋势跟踪策略
    • 8.1 趋势跟踪策略概述
    • 8.2 使用ChatGPT辅助趋势跟踪策略决策过程
    • 8.3 案例:使用ChatGPT辅助股票移动平均线策略分析
    • 8.4 本章总结
  • 第9章 动量策略
    • 9.1 动量策略概述
    • 9.2 相对强弱指标
    • 9.3 使用ChatGPT辅助动量策略决策过程
    • 9.4 案例:使用ChatGPT辅助贵州茅台股票价格和RSI交易信号分析
    • 9.5 本章总结
  • 第10章 海龟交易策略
    • 10.1 海龟交易策略概述
    • 10.2 使用ChatGPT辅助实施海龟交易策略
    • 10.3 案例:使用ChatGPT辅助实施海龟交易策略(以中石油为例)
    • 10.4 本章总结
  • 第11章 高频交易策略
    • 11.1 高频交易策略概述
    • 11.2 高频交易策略中的主要概念
    • 11.3 使用ChatGPT辅助实施高频交易策略过程
    • 11.4 案例2:基于价差的高频交易策略实施过程
    • 11.5 案例3:打造自己的高频交易系统
    • 11.6 本章总结
  • 第12章 套利策略
    • 12.1 套利策略中的主要概念
    • 12.2 使用ChatGPT辅助实施套利策略
    • 12.3 案例1:股票A和跨市场套利
    • 12.4 案例2:利用美元与欧元汇率差异来套利
    • 12.5 案例3:同行业相对值套利策略
    • 12.6 案例4:中国石油和中国石化配对交易套利过程
    • 12.7 本章总结
  • 第13章 机器学习策略
    • 13.1 机器学习策略中的主要概念
    • 13.2 机器学习策略分类
    • 13.3 分类策略
    • 13.4 本章总结
  • 封底

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