内容简介
本书聚焦于GPT等大语言模型崛起背景下量化交易领域的深刻变革，系统阐述了量化交易的底层逻辑与前沿技术实践。全书首先回顾了量化交易的发展历程与核心理论，包括市场有效性、因子投资、统计套利等经典框架，并深入剖析了传统量化模型在数据挖掘、策略构建与风险控制方面的局限性。
随着GPT系列模型的问世，自然语言处理与生成式AI为量化交易带来了全新的范式。本书详细介绍了如何利用大语言模型进行金融文本分析、舆情挖掘、财报解读、事件驱动策略开发以及自动化因子生成，从而突破传统结构化数据的限制，捕捉非结构化信息中的超额收益。同时，书中探讨了GPT在策略回测、参数优化、交易信号生成以及智能投顾等环节的具体实现路径，并提供了基于Python和主流深度学习框架的代码示例。
此外，本书还关注GPT时代量化交易面临的挑战，如模型可解释性、过拟合风险、数据隐私与合规问题，并给出了相应的工程化解决方案。通过多个实战案例，读者可以掌握从数据获取、特征工程、模型训练到实盘部署的完整流程，构建适应AI新时代的量化交易系统。本书适合量化投资者、金融工程师、AI研究者以及对智能投资感兴趣的读者阅读。
目录
内容简介
专家赞誉
第1章 量化交易基础入门
1.1 量化交易的基本定义
1.2 量化交易的研究对象
1.3 量化交易的发展历程
1.4 量化交易策略的主要分类
1.5 量化交易的未来发展
第2章 量化交易的策略及实战案例
2.1 基本面量化交易策略
2.2 资产配置量化交易策略
2.3 贝塔量化交易策略
2.4 阿尔法量化交易策略
2.5 另类量化交易策略
第3章 量化交易策略的逻辑与设计
3.1 因子建模
3.2 逻辑与设计
3.3 凯利公式与仓位计算
3.4 量化交易策略的有效性评估
3.5 实战案例：米伦坎普量化交易策略的逻辑与设计
专家赞誉
第1章 量化交易基础入门
1.1 量化交易的基本定义
1.2 量化交易的研究对象
1.3 量化交易的发展历程
1.4 量化交易策略的主要分类
1.5 量化交易的未来发展
第2章 量化交易的策略及实战案例
2.1 基本面量化交易策略
2.2 资产配置量化交易策略
2.3 贝塔量化交易策略
2.4 阿尔法量化交易策略
2.5 另类量化交易策略
第3章 量化交易策略的逻辑与设计
3.1 因子建模
3.2 逻辑与设计
3.3 凯利公式与仓位计算
3.4 量化交易策略的有效性评估
3.5 实战案例：米伦坎普量化交易策略的逻辑与设计
第4章 量化交易策略的代码开发与实战
4.1 低代码开发
4.2 有代码开发
4.3 机器学习
第5章 量化交易中的重要问题
5.1 量化交易与哲学问题
5.2 算法交易简介
5.3 低风险策略的研究方向
5.4 量化实战策略优化的注意事项
5.5 GPT在量化交易中的应用
附录A 进入量化行业的面试指南
附录B 量化交易常用参考书与网站指南
附录C 量化交易常用的数据接口
4.1 低代码开发
4.2 有代码开发
4.3 机器学习
第5章 量化交易中的重要问题
5.1 量化交易与哲学问题
5.2 算法交易简介
5.3 低风险策略的研究方向
5.4 量化实战策略优化的注意事项
5.5 GPT在量化交易中的应用
附录A 进入量化行业的面试指南
附录B 量化交易常用参考书与网站指南
附录C 量化交易常用的数据接口
重要申明：
本书由书友@乞活军发布分享，仅供学习交流使用，版权归原作者所有。如有侵权，请联系我们删除。
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