智能量化：ChatGPT在金融策略与算法交易中的实践

5.4.2 面向未来的策略和合作路径

5.4.1 潜在的增长领域和创新点

5.4 前瞻：人工智能与金融领域的未来合作

5.3.2 在监管环境中应对挑战

5.3.1 技术驱动下的金融机遇

5.3 机遇与挑战：人工智能在金融领域中的双刃剑效应

5.2.2 智能化金融服务的崛起

5.2.1 量化金融与算法交易的新趋势

5.2 量化金融与算法交易的发展趋势

5.1.4 百川智能——百川大模型

5.1.3 智谱AI——智谱清言ChatGLM大模型

5.1.2 百度——文心一言大模型

5.1.1 科大讯飞——讯飞星火认知大模型

5.1 探索多元化的大语言模型平台

第5章 未来展望与挑战

4.5.3 使用GPT-4的代码解释器来解释做市策略

4.5.2 基于Transformer模型的资产配置的策略与实施

4.5.1 投资组合优化的理论与方法

4.5 资金管理：投资组合优化与资产配置

4.4.3 风险控制

4.4.2 风险预测

4.4.1 风险度量

4.4 风险管理：风险度量、预测与控制

4.3.3 做市策略的设计与实施

4.3.2 卖方策略的设计与实施（临时与永久滑点）

4.3.1 买方策略的设计与实施（只有临时滑点）

4.3 订单执行：买方策略、卖方策略与做市策略

4.2.4 交易管理：订单追踪与调整

4.2.3 交易信号的生成与验证

4.2.2 市价订单的建模与应用

4.2.1 基于连续时间马尔科夫链的交易策略

4.2 交易策略开发：交易信号、执行和管理

4.1.6 订单失衡

4.1.5 临时与永久的滑点

4.1.4 交易延迟与市场深度的影响

4.1.3 市场碎片化问题的理解与应对

4.1.2 订单类型与执行机制

4.1.1 订单簿的基本结构与功能

4.1 市场微观结构理解与应用

第4章 算法交易与风险管理

3.8.2 PortfolioPilot插件

3.8.1 ChatGPT插件及安装

3.8 实例操作：使用ChatGPT的金融相关插件

3.7 自然语言处理：利用Transformer结构分析市场情绪

3.6.4 深度学习在金融领域中的挑战

3.6.3 卷积神经网络

3.6.2 长短期记忆网络

3.6.1 神经网络

3.6 深度学习与金融：神经网络、LSTM、CNN等

3.5.4 机器学习在金融领域中的挑战

3.5.3 分类器

3.5.2 回归模型

3.5.1 机器学习概述

3.5 机器学习与金融：回归模型、分类器等

3.4.5 风险管理——Greeks

3.4.4 Put-Call Parity的基本期权理论

3.4.3 Black-Scholes模型

3.4.2 衍生品定价

3.4.1 衍生品概述

3.4 卖方策略：衍生品定价与风险管理

3.3 基本面分析：选股策略与价值投资

3.2.4 交易策略与回测

3.2.3 技术指标

3.2.2 趋势线

3.2.1 图表模式

3.2 技术分析：指标与策略

3.1.4 时间序列分析

3.1.3 假设检验

3.1.2 概率分布

3.1.1 描述性统计

3.1 统计学与金融：常见统计模型与方法

第3章 量化策略与模型

2.5.4 该财务指标（净利润率）的趋势分析

2.5.3 该财务指标（净利润率）可视化

2.5.2 计算所需的财务指标

2.5.1 获取特斯拉的年度财务数据

2.5 实例：财务报表指标获取及分析

2.4 数据可视化：使用Matplotlib等工具

2.3.2 滚动统计

2.3.1 重新采样

2.3 数据处理：使用Python分析金融数据

2.2.4 其他第三方库

2.2.3 使用第三方库：yahoofinancials

2.2.2 使用第三方库：yfinance

2.2.1 报错分析

2.2 使用ChatGPT链接金融APIs

2.1.3 数据供应商的对比

2.1.2 为什么要链接API

2.1.1 数据来源的复杂程度

2.1 数据来源：金融数据APIs及其供应商

第2章 金融数据处理与分析

1.4 生成式AI在量化金融领域中的应用

1.3.2 ChatGPT原理

1.3.1 ChatGPT简介

1.3 ChatGPT 简介及原理

1.2.4 Python代码示例

1.2.3 Anaconda的安装

1.2.2 Python在量化金融和算法交易中的应用初览

1.2.1 Python的优点

1.2 Python 编程基础

1.1.5 算法交易与高频交易的区别

1.1.4 高频交易概述

1.1.3 算法交易概述

1.1.2 当代量化金融

1.1.1 量化金融及其发展历史

1.1 引言：量化金融与算法交易简介

第1章 基础知识与量化金融概述

前言

版权页

封面

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前言

第1章 基础知识与量化金融概述

1.1 引言：量化金融与算法交易简介

1.1.1 量化金融及其发展历史

1.1.2 当代量化金融

1.1.3 算法交易概述

1.1.4 高频交易概述

1.1.5 算法交易与高频交易的区别

1.2 Python 编程基础

1.2.1 Python的优点

1.2.2 Python在量化金融和算法交易中的应用初览

1.2.3 Anaconda的安装

1.2.4 Python代码示例

1.3 ChatGPT 简介及原理

1.3.1 ChatGPT简介

1.3.2 ChatGPT原理

1.4 生成式AI在量化金融领域中的应用

第2章 金融数据处理与分析

2.1 数据来源：金融数据APIs及其供应商

2.1.1 数据来源的复杂程度

2.1.2 为什么要链接API

2.1.3 数据供应商的对比

2.2 使用ChatGPT链接金融APIs

2.2.1 报错分析

2.2.2 使用第三方库：yfinance

2.2.3 使用第三方库：yahoofinancials

2.2.4 其他第三方库

2.3 数据处理：使用Python分析金融数据

2.3.1 重新采样

2.3.2 滚动统计

2.4 数据可视化：使用Matplotlib等工具

2.5 实例：财务报表指标获取及分析

2.5.1 获取特斯拉的年度财务数据

2.5.2 计算所需的财务指标

2.5.3 该财务指标（净利润率）可视化

2.5.4 该财务指标（净利润率）的趋势分析

第3章 量化策略与模型

3.1 统计学与金融：常见统计模型与方法

3.1.1 描述性统计

3.1.2 概率分布

3.1.3 假设检验

3.1.4 时间序列分析

3.2 技术分析：指标与策略

3.2.1 图表模式

3.2.2 趋势线

3.2.3 技术指标

3.2.4 交易策略与回测

3.3 基本面分析：选股策略与价值投资

3.4 卖方策略：衍生品定价与风险管理

3.4.1 衍生品概述

3.4.2 衍生品定价

3.4.3 Black-Scholes模型

3.4.4 Put-Call Parity的基本期权理论

3.4.5 风险管理——Greeks

3.5 机器学习与金融：回归模型、分类器等

3.5.1 机器学习概述

3.5.2 回归模型

3.5.3 分类器

3.5.4 机器学习在金融领域中的挑战

3.6 深度学习与金融：神经网络、LSTM、CNN等

3.6.1 神经网络

3.6.2 长短期记忆网络

3.6.3 卷积神经网络

3.6.4 深度学习在金融领域中的挑战

3.7 自然语言处理：利用Transformer结构分析市场情绪

3.8 实例操作：使用ChatGPT的金融相关插件

3.8.1 ChatGPT插件及安装

3.8.2 PortfolioPilot插件

第4章 算法交易与风险管理

4.1 市场微观结构理解与应用

4.1.1 订单簿的基本结构与功能

4.1.2 订单类型与执行机制

4.1.3 市场碎片化问题的理解与应对

4.1.4 交易延迟与市场深度的影响

4.1.5 临时与永久的滑点

4.1.6 订单失衡

4.2 交易策略开发：交易信号、执行和管理

4.2.1 基于连续时间马尔科夫链的交易策略

4.2.2 市价订单的建模与应用

4.2.3 交易信号的生成与验证

4.2.4 交易管理：订单追踪与调整

4.3 订单执行：买方策略、卖方策略与做市策略

4.3.1 买方策略的设计与实施（只有临时滑点）

4.3.2 卖方策略的设计与实施（临时与永久滑点）

4.3.3 做市策略的设计与实施

4.4 风险管理：风险度量、预测与控制

4.4.1 风险度量

4.4.2 风险预测

4.4.3 风险控制

4.5 资金管理：投资组合优化与资产配置

4.5.1 投资组合优化的理论与方法

4.5.2 基于Transformer模型的资产配置的策略与实施

4.5.3 使用GPT-4的代码解释器来解释做市策略

第5章 未来展望与挑战

5.1 探索多元化的大语言模型平台

5.1.1 科大讯飞——讯飞星火认知大模型

5.1.2 百度——文心一言大模型

5.1.3 智谱AI——智谱清言ChatGLM大模型

5.1.4 百川智能——百川大模型

5.2 量化金融与算法交易的发展趋势

5.2.1 量化金融与算法交易的新趋势

5.2.2 智能化金融服务的崛起

5.3 机遇与挑战：人工智能在金融领域中的双刃剑效应

5.3.1 技术驱动下的金融机遇

5.3.2 在监管环境中应对挑战

5.4 前瞻：人工智能与金融领域的未来合作

5.4.1 潜在的增长领域和创新点

5.4.2 面向未来的策略和合作路径