好书推荐丨AI时代Python量化交易实战:ChatGPT让量化交易插上翅膀

简介: 好书推荐丨AI时代Python量化交易实战:ChatGPT让量化交易插上翅膀

写在前面

本期博主给大家推荐一本Python量化交易实战类书籍:

ChatGPT让量化交易师率飞起来!

  • 金融量化交易新模式
  • 一本专注于帮助交易师在AI时代实现晋级、提高效率的图书
  • 书中介绍了如何使用 ChatGPT 来完成量化交易的各个环节
  • 并通过实战案例展示了ChatGPT在实际量化交易中的应用方法

关键点

  1. 量化交易新模式:让量化交易更高效、更快捷、更完美。
  2. 全流程解析:涵盖量化交易的不同应用场景,介绍从发量化交易Python语言基础、工具库、可视化库、数据采集与分析,再到量化交易、套利策略等关键环节。
  3. 实战检验:ChatGPT结合多种量化交易工具及案例实操讲解,理解更加透彻。
  4. 100%提高量化交易效率:揭秘ChatGPT与量化交易高效融合的核心方法论和实践经验。
  1. 赠送资源:赠送教学视频及配套工具,供读者下载学习。

内容简介

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,读者将了解如何利用ChatGPT这一强大的智能辅助工具,提升架构师的工作效率和创造力。


本书的读者主要是架构师及相关从业人员。无论你是初入职场的新手架构师还是经验丰富的专业人士,本书都将成为你的指南,帮助你在人工智能时代展现卓越的架构设计能力。通过本书的指导,你将学习如何运用ChatGPT等工具和技术,以创新的方式构建高效、可靠、可扩展的软件架构。


同时,本书也适用于对架构设计感兴趣的其他技术类从业人员,如软件工程师、系统分析师、技术顾问等。通过学习本书的内容,你可以深入了解人工智能对架构设计的影响和带来的挑战,拓展自己的技术视野,提升对软件系统整体架构的理解和把握能力。

作者简介

关东升,一个在IT领域摸爬滚打20多年的老程序员、知名培训专家、畅销书作家,精通多种信息技术。曾参与设计和开发北京市公交一卡通系统、国家农产品追溯系统、金融系统微博等移动客户端项目,并在App Store发布多款游戏和应用软件。长期为中国移动、中国联通、中国南方航空、中国工商银行和天津港务局等企事业单位提供培训服务。先后出版了50多部IT图书,广受读者欢迎。


韩文锋,计算机专业本科,工程师,智慧农业和期货交易领域专家。擅长农业信息技术和期货交易风险管理,熟练使用Python、Java等编程语言。曾参与国家农产品溯源系统设计,利用区块链技术追溯农产品质量安全;主导开发iPad和Android客户端,实现消费者扫码查验源头信息。长期从事期货交易系统开发,掌握交易策略模型。利用机器学习算法,开发大豆期货交易分析系统,支持农业生产者规避市场风险。

推荐理由

首先,本书的内容涵盖了Python量化交易的实战技术。在当前AI时代,量化交易已经成为投资者追求高效、智能投资的重要手段。本书通过结合ChatGPT技术,将AI智能和量化交易相结合,帮助读者了解和掌握如何使用Python进行量化交易的实际操作。这将帮助投资者在投资分析、策略制定和交易执行方面更加灵活和精准。


其次,本书具有较高的实用性。作为一本实战类书籍,本书提供了大量的实际案例和代码示例,帮助读者深入理解和掌握Python量化交易的相关技术。通过学习本书,读者可以学习到如何使用Python进行数据分析、建模和回测,并掌握量化交易中常用的统计分析方法、金融市场理论和策略优化技巧。这些实用的知识和技能将为读者在实际的量化交易中提供有力的支持和指导。


此外,本书还介绍了ChatGPT技术。ChatGPT是一种基于生成对抗网络(GAN)和强化学习的自动对话生成技术,具有智能问答和自动回复的功能。本书将ChatGPT技术应用于量化交易领域,使得读者可以通过与ChatGPT进行交互,获取最新的市场数据、行情分析和交易建议,实现智能化的投资决策。这种创新的应用将帮助投资者在量化交易中插上翅膀,提升交易效果和竞争力。


最后,本书的作者具有丰富的实战经验和专业知识。作者在金融领域从事多年量化交易的研究和实践,对金融市场和量化交易有深入的理解和认识。在本书中,作者将自己的实战经验和研究成果进行分享,为读者提供了一种科学、系统和实用的Python量化交易方法。这使得本书的内容更加可信、实用和有针对性。


综上所述,《AI时代Python量化交易实战:ChatGPT让量化交易插上翅膀》是一本值得推荐的书籍。它不仅介绍了Python量化交易的实战技术,还结合了ChatGPT技术,提供了一种智能化的投资决策方案。无论是对于金融从业者、量化交易爱好者还是普通投资者,本书都将带来有益的启发和实践指导。

写在后面

我是一只有趣的兔子,感谢你的喜欢!

目录
相关文章
|
4天前
|
存储 数据采集 数据库
Python爬虫实战:股票分时数据抓取与存储
Python爬虫实战:股票分时数据抓取与存储
|
7天前
|
存储 人工智能 API
ChatGPT-on-WeChat:Star32.4k, DeepSeek加持!这款开源神器秒变AI助手,聊天体验直接起飞!
嗨,大家好,我是小华同学。今天为大家介绍一款结合DeepSeek引擎的开源项目——ChatGPT-on-WeChat,由开发者zhayujie打造。它将微信变成智能AI助手,支持文本、图片、语音对话,具备定时提醒、天气查询等扩展功能,完全开源且易于定制。项目地址:https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat。关注我们,获取更多优质开源项目和高效学习方法。
119 11
|
8天前
|
人工智能 自然语言处理 算法
DeepSeek vs ChatGPT:AI对决中的赢家是……人类吗?
DeepSeek VS ChatGPT:DeepSeek以开源黑马姿态崛起,凭借低成本、高性能的「DeepSeek-V3」和专为深度推理设计的「DeepSeek-R1」,成为中小开发者的首选。而ChatGPT则较贵。 然而,AI依赖也带来隐忧,长期使用可能导致记忆衰退和“脑雾”现象。为此,推荐Neuriva解决方案,专注力提升30%,记忆留存率提升2.1倍,助力人类在AI时代保持脑力巅峰。 DeepSeek赢在技术普惠,ChatGPT胜于生态构建,人类的关键在于平衡AI与脑力健康,实现“双核驱动”突破极限!
167 7
|
22天前
|
人工智能 开发者 Python
Chainlit:一个开源的异步Python框架,快速构建生产级对话式 AI 应用
Chainlit 是一个开源的异步 Python 框架,帮助开发者在几分钟内构建可扩展的对话式 AI 或代理应用,支持多种工具和服务集成。
137 9
|
28天前
|
运维 Shell 数据库
Python执行Shell命令并获取结果:深入解析与实战
通过以上内容,开发者可以在实际项目中灵活应用Python执行Shell命令,实现各种自动化任务,提高开发和运维效率。
56 20
|
1月前
|
测试技术 数据库 Python
Python装饰器实战:打造高效性能计时工具
在数据分析中,处理大规模数据时,分析代码性能至关重要。本文介绍如何使用Python装饰器实现性能计时工具,在不改变现有代码的基础上,方便快速地测试函数执行时间。该方法具有侵入性小、复用性强、灵活度高等优点,有助于快速发现性能瓶颈并优化代码。通过设置循环次数参数,可以更准确地评估函数的平均执行时间,提升开发效率。
106 61
Python装饰器实战:打造高效性能计时工具
|
1月前
|
人工智能 数据处理 语音技术
Pipecat实战:5步快速构建语音与AI整合项目,创建你的第一个多模态语音 AI 助手
Pipecat 是一个开源的 Python 框架,专注于构建语音和多模态对话代理,支持与多种 AI 服务集成,提供实时处理能力,适用于语音助手、企业服务等场景。
108 23
Pipecat实战:5步快速构建语音与AI整合项目,创建你的第一个多模态语音 AI 助手
|
1月前
|
人工智能 机器人 UED
不怕不会设计logo拉-本篇教你如何使用AI设计logo-如何快速用AI设计logo-附上AI绘图logo设计的咒语-优雅草央千澈-实战教程
不怕不会设计logo拉-本篇教你如何使用AI设计logo-如何快速用AI设计logo-附上AI绘图logo设计的咒语-优雅草央千澈-实战教程
147 86
不怕不会设计logo拉-本篇教你如何使用AI设计logo-如何快速用AI设计logo-附上AI绘图logo设计的咒语-优雅草央千澈-实战教程
|
1月前
|
存储 人工智能 运维
【01】做一个精美的打飞机小游戏,浅尝阿里云通义灵码python小游戏开发AI编程-之飞机大战小游戏上手实践-优雅草央千澈-用ai开发小游戏尝试-分享源代码和游戏包
【01】做一个精美的打飞机小游戏,浅尝阿里云通义灵码python小游戏开发AI编程-之飞机大战小游戏上手实践-优雅草央千澈-用ai开发小游戏尝试-分享源代码和游戏包
199 48
【01】做一个精美的打飞机小游戏,浅尝阿里云通义灵码python小游戏开发AI编程-之飞机大战小游戏上手实践-优雅草央千澈-用ai开发小游戏尝试-分享源代码和游戏包
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
哈佛推出全新类ChatGPT癌症诊断AI,登上Nature!准确率高达96%
哈佛大学研究团队开发的新型AI模型CHIEF,在《自然》期刊发表,癌症诊断准确率达96%。CHIEF基于深度学习,能自动识别、分类癌症并预测生存期,具高准确性、多任务能力和泛化性。它结合病理图像与基因组学等数据,显著提升诊断效率和个性化治疗水平,有望改善医疗资源不平等。但数据隐私和临床效果验证仍是挑战。论文见:https://www.nature.com/articles/s41586-024-07894-z
170 101

推荐镜像

更多