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踏上量化交易的智慧之旅

當(dāng)我們回顧過去，深情地凝視這個(gè)充滿機(jī)遇與挑戰(zhàn)的時(shí)代，我們不難發(fā)現(xiàn)，自人工智能橫空出世以來，世界發(fā)生了翻天覆地的變化。AI的飛速發(fā)展不僅深刻影響科技、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域，更將金融市場(chǎng)帶入一個(gè)前所未有的新時(shí)代。在這個(gè)充滿機(jī)遇與變革的時(shí)刻，量化交易，作為人工智能與金融交匯的結(jié)晶，正嶄露頭角，具有不可估量的潛力。

恰逢P(guān)ython作為一門簡(jiǎn)潔、靈活且強(qiáng)大的編程語(yǔ)言，傲然登上量化交易的舞臺(tái)，其開源特性和豐富的工具生態(tài)系統(tǒng)，讓成為投資者和交易員的不二之選。與此同時(shí)，ChatGPT作為一種前沿的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，更是將量化交易推向全新的高度。它不僅可以處理大規(guī)模的金融數(shù)據(jù)，還能進(jìn)行情感分析和市場(chǎng)預(yù)測(cè)，為決策者提供前所未有的智能支持。

正是在這樣的背景下，我萌生了撰寫《AI時(shí)代Python量化交易實(shí)戰(zhàn)：ChatGPT讓量化交易插上翅膀》這本書的念頭。本書旨在為您打開探索量化交易新世界的大門，讓您掌握Python編程的精髓，理解量化交易的核心理念，深入探索ChatGPT的奧秘，并通過實(shí)戰(zhàn)案例和策略分析，助您在量化交易的征程上翱翔飛躍。

本書的內(nèi)容分為多個(gè)章節(jié)，每一章節(jié)都貫穿著對(duì)知識(shí)的深入剖析和實(shí)際應(yīng)用的指導(dǎo)。從ChatGPT、Python編程基礎(chǔ)，到量化交易工具庫(kù)和數(shù)據(jù)可視化，再到量化交易策略的構(gòu)建與應(yīng)用，本書將為您呈現(xiàn)全方位、多角度的學(xué)習(xí)路徑，幫助您從零基礎(chǔ)逐步成長(zhǎng)為量化交易的高手。

無論您是金融從業(yè)者，投資者，還是對(duì)量化交易和人工智能感興趣的一般讀者，本書都將為您提供豐富而實(shí)用的知識(shí)。本書將以通俗易懂的語(yǔ)言，生動(dòng)活潑的案例，以及充滿啟發(fā)性的思考，帶您走進(jìn)這個(gè)精彩而神秘的領(lǐng)域。

在這個(gè)充滿機(jī)遇的時(shí)代，量化交易正在引領(lǐng)金融市場(chǎng)的未來。讓我們一起攜手，讓ChatGPT的智慧之翼插上量化交易的翅膀，共同追逐成功的投資策略和創(chuàng)造財(cái)富的機(jī)會(huì)。

預(yù)祝您閱讀愉快，取得豐碩的學(xué)習(xí)成果！

本書附贈(zèng)全書案例源代碼及相關(guān)教學(xué)視頻等資源，讀者可掃描下方左側(cè)二維碼關(guān)注博雅讀書社微信公眾號(hào)，輸入本書77頁(yè)的資源下載碼，即可獲得本書的下載學(xué)習(xí)資源。

本書提供答疑服務(wù)，可掃描維下方右側(cè)二維碼留言AI程序員，即可進(jìn)入學(xué)習(xí)交流群。

第1章ChatGPT、Python和量化交易概述
1.1 ChatGPT的應(yīng)用領(lǐng)域2
1.2 Python編程在量化交易中的重要性和優(yōu)勢(shì)2
1.3 ChatGPT、Python和量化交易的結(jié)合價(jià)值和應(yīng)用前景3
1.4 本章總結(jié)4
第2章量化交易Python語(yǔ)言基礎(chǔ)
2.1 Python解釋器6
2.2 IDE工具7
2.2.1 安裝Jupyter Notebook8
2.2.2 啟動(dòng)Jupyter Notebook9
2.3 第一個(gè)Python程序10
2.3.1 編寫腳本文件運(yùn)行第一個(gè)Python程序10
2.3.2 使用Jupyter Notebook編寫和運(yùn)行第一個(gè)Python程序11
2.4 Python語(yǔ)法基礎(chǔ)12
2.4.1 標(biāo)識(shí)符12
2.4.2 關(guān)鍵字12
2.4.3 變量聲明13
2.4.4 語(yǔ)句13
2.4.5 Python代碼塊13
2.4.6 模塊14
2.5 數(shù)據(jù)類型與運(yùn)算符15
2.5.1 數(shù)據(jù)類型15
2.5.2 運(yùn)算符18
2.6 控制語(yǔ)句21
2.6.1 分支語(yǔ)句22
2.6.2 循環(huán)語(yǔ)句24
2.6.3 跳轉(zhuǎn)語(yǔ)句26
2.7 序列27
2.7.1 索引操作 27
2.7.2 序列切片28
2.7.3 可變序列列表30
2.7.4 不可變序列元組31
2.7.5 列表推導(dǎo)式32
2.8 集合33
2.8.1 創(chuàng)建集合33
2.8.2 集合推導(dǎo)式34
2.9 字典34
2.9.1 創(chuàng)建字典35
2.9.2 字典推導(dǎo)式35
2.10 字符串類型36
2.10.1 字符串表示方式36
2.10.2 字符串格式化38
2.11 函數(shù)38
2.11.1 匿名函數(shù)與lambda表達(dá)式39
2.11.2 數(shù)據(jù)處理中的兩個(gè)常用函數(shù)41
2.12 文件操作42
文件操作43
2.13 異常處理46
2.13.1 捕獲異常46
2.13.2 釋放資源48
2.14 多線程50
創(chuàng)建線程50
2.15 本章總結(jié)53
第3章 Python量化基礎(chǔ)工具庫(kù)
3.1 NumPy庫(kù)55
3.1.1 為什么選擇NumPy55
3.1.2 安裝NumPy庫(kù)56
3.2 創(chuàng)建數(shù)組56
3.2.1 創(chuàng)建一維數(shù)組56
3.2.2 指定數(shù)組數(shù)據(jù)類型57
3.2.3 創(chuàng)建一維數(shù)組更多方式57
3.2.4 使用arange函數(shù)58
3.2.5 等差數(shù)列與linspace函數(shù)59
3.2.6 等比數(shù)列與logspace函數(shù)61
3.3 二維數(shù)組62
創(chuàng)建二維數(shù)組62
3.4 創(chuàng)建二維數(shù)組更多方式63
3.4.1 使用ones函數(shù)63
3.4.2 使用zeros函數(shù)64
3.4.3 使用empty函數(shù)64
3.4.4 使用full函數(shù)65
3.4.5 使用identity函數(shù)66
3.4.6 使用eye函數(shù)67
3.5 數(shù)組的屬性68
3.6 數(shù)組的軸68
3.7 三維數(shù)組69
3.8 訪問數(shù)組69
3.8.1 索引訪問69
3.8.2 切片訪問71
3.8.3 花式索引73
3.9 Pandas庫(kù)74
3.9.1 為什么選擇Pandas74
3.9.2 安裝Pandas庫(kù)74
3.10 Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)75
3.10.1 理解Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)75
3.10.2 創(chuàng)建Series對(duì)象75
3.10.3 訪問Series數(shù)據(jù)78
3.10.4 通過下標(biāo)訪問Series數(shù)據(jù)78
3.10.5 通過切片訪問Series數(shù)據(jù)79
3.11 DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)81
創(chuàng)建DataFrame對(duì)象81
3.12 訪問DataFrame數(shù)據(jù)84
3.12.1 訪問DataFrame列85
3.12.2 訪問DataFrame行85
3.12.3 切片訪問86
3.13 讀寫數(shù)據(jù)87
3.13.1 讀取CSV文件數(shù)據(jù)88
3.13.2 案例1：從CSV文件讀取貨幣供應(yīng)量數(shù)據(jù)89
3.13.3 寫入數(shù)據(jù)到CSV文件91
3.13.4 案例2：寫入水果數(shù)據(jù)到CSV文件91
3.13.5 讀取Excel文件數(shù)據(jù)92
3.13.6 案例3：從Excel文件讀取貨幣供應(yīng)量數(shù)據(jù)93
3.13.7 讀取SQL數(shù)據(jù)庫(kù)94
3.13.8 案例4：從數(shù)據(jù)庫(kù)讀取蘋果股票數(shù)據(jù)94
3.14 本章總結(jié)96
第4章量化交易可視化庫(kù)
4.1 量化交易可視化庫(kù)98
4.2 使用Matplotlib繪制圖表99
4.2.1 安裝Matplotlib99
4.2.2 圖表基本構(gòu)成要素99
4.2.3 繪制折線圖100
4.2.4 繪制柱狀圖101
4.2.5 繪制餅狀圖102
4.2.6 繪制散點(diǎn)圖104
4.2.7 案例1：貴州茅臺(tái)股票歷史成交量折線圖105
4.2.8 案例2：繪制貴州茅臺(tái)股票O(jiān)HLC折線圖106
4.3 K線圖108
4.3.1 繪制K線圖108
4.3.2 案例3：繪制貴州茅臺(tái)股票K線圖109
4.4 使用Seaborn繪制圖表110
4.4.1 箱線圖111
4.4.2 小提琴圖113
4.4.3 關(guān)聯(lián)線圖114
4.4.4 Dist圖115
4.4.5 線性回歸圖116
4.4.6 熱力圖117
4.5 本章總結(jié)119
第5章數(shù)據(jù)采集與分析
5.1 數(shù)據(jù)采集概述121
5.1.1 數(shù)據(jù)采集的重要性和面臨的挑戰(zhàn)121
5.1.2 數(shù)據(jù)采集的基本步驟121
5.1.3 數(shù)據(jù)采集技術(shù)和工具122
5.2 網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)采集122
5.2.1 使用urllib爬取靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)123
5.2.2 案例1：爬取納斯達(dá)克股票數(shù)據(jù)124
5.3 解析數(shù)據(jù)126
5.3.1 使用BeautifulSoup庫(kù)126
5.3.2 案例2：解析納斯達(dá)克股票數(shù)據(jù)127
5.3.3 使用Selenium爬取動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)131
5.3.4 案例3：爬取搜狐證券貴州茅臺(tái)股票數(shù)據(jù)133
5.3.5 案例4：使用Selenium解析HTML數(shù)據(jù)134
5.4 使用API調(diào)用采集數(shù)據(jù)136
5.4.1 常見的金融數(shù)據(jù)API136
5.4.2 使用TushareAPI采集數(shù)據(jù)137
5.4.3 案例5：使用Tushare API獲取貴州茅臺(tái)股票數(shù)據(jù)138
5.5 數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理140
5.5.1 使用ChatGPT輔助數(shù)據(jù)清洗140
5.5.2 案例6：使用ChatGPT輔助分析股票數(shù)據(jù)141
5.5.3 案例7：處理股票數(shù)據(jù)缺失值問題142
5.5.4 案例8：處理股票數(shù)據(jù)類型不一致問題145
5.5.5 案例9：處理股票數(shù)據(jù)異常值問題146
5.6 統(tǒng)計(jì)分析147
5.6.1 使用ChatGPT輔助統(tǒng)計(jì)分析148
5.6.2 相關(guān)性分析148
5.6.3 案例10：股票行業(yè)相關(guān)性分析149
5.6.4 統(tǒng)計(jì)描述和摘要151
5.6.5 案例11：蘋果股票數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)描述和摘要分析151
5.7 本章總結(jié)155
第6章量化交易基礎(chǔ)
6.1 量化交易概述157
6.2 金融市場(chǎng)和交易品種概述157
6.3 技術(shù)分析和基本面分析基礎(chǔ)158
6.3.1 技術(shù)分析158
6.3.2 基本面分析159
6.3.3 利用ChatGPT輔助技術(shù)分析159
6.3.4 案例1:利用ChatGPT對(duì)000001.SZ股票
進(jìn)行技術(shù)分析160
6.3.5 利用ChatGPT輔助基本面分析162
6.3.6 案例2:利用ChatGPT對(duì)某上市公司股票公告進(jìn)行解析162
6.4 量化交易策略概述163
6.4.1 量化交易策略分類164
6.4.2 ChatGPT與量化交易策略164
6.5 本章總結(jié)165
第7章 ChatGPT與量化交易結(jié)合
7.1 ChatGPT在市場(chǎng)情報(bào)分析中的應(yīng)用167
7.1.1 案例1：利用ChatGPT對(duì)央行發(fā)布降息
25個(gè)基點(diǎn)消息進(jìn)行分析167
7.1.2 案例2：利用ChatGPT對(duì)重磅項(xiàng)目獲得批復(fù)，股價(jià)大漲20%消息進(jìn)行分析168
7.2 使用ChatGPT進(jìn)行市場(chǎng)預(yù)測(cè)和趨勢(shì)識(shí)別169
7.2.1 案例3：使用ChatGPT預(yù)測(cè)某城市商業(yè)地產(chǎn)市場(chǎng)走勢(shì)169
7.2.2 案例4：使用ChatGPT預(yù)測(cè)新能源汽車補(bǔ)貼退坡的影響170
7.3 ChatGPT在交易決策支持中的應(yīng)用171
7.3.1 案例5：猛龍科技獲大單，ChatGPT提出交易決策建議 171
7.3.2 案例6：某新能源概念股獲多項(xiàng)利好，ChatGPT提出交易建議172
7.4 本章總結(jié)173
第8章趨勢(shì)跟蹤策略
8.1 趨勢(shì)跟蹤策略概述176
8.1.1 趨勢(shì)跟蹤和交易決策中的主要概念176
8.1.2 使用移動(dòng)平均線進(jìn)行分析177
8.2 使用ChatGPT輔助趨勢(shì)跟蹤策略決策過程178
8.3 案例：使用ChatGPT輔助股票移動(dòng)平均線策略分析179
8.3.1 計(jì)算移動(dòng)平均線179
8.3.2 K線圖184
8.3.3 合并K線圖和移動(dòng)平均線圖186
8.3.4 初始策略規(guī)則187
8.3.5 繪制價(jià)格和信號(hào)圖表189
8.3.6 使用ChatGPT輔助回測(cè)190
8.3.7 優(yōu)化策略191
8.4 本章總結(jié)192
第9章動(dòng)量策略
9.1 動(dòng)量策略概述194
9.1.1 動(dòng)量策略中的主要概念194
9.1.2 動(dòng)量策略的優(yōu)點(diǎn)和限制195
9.2 相對(duì)強(qiáng)弱指標(biāo)195
9.3 使用ChatGPT輔助動(dòng)量策略決策過程196
9.4 案例：使用ChatGPT輔助貴州茅臺(tái)股票價(jià)格和RSI交易信號(hào)分析196
9.4.1 數(shù)據(jù)獲取和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)197
9.4.2 RSI指標(biāo)計(jì)算199
9.4.3 RSI指標(biāo)曲線201
9.4.4 交易信號(hào)生成202
9.4.5 可視化分析203
9.5 本章總結(jié)205
第10章海龜交易策略
10.1 海龜交易策略概述207
10.1.1 海龜交易策略中的主要概念207
10.1.2 實(shí)施海龜交易策略208
10.2 使用ChatGPT輔助實(shí)施海龜交易策略208
10.3 案例：使用ChatGPT輔助實(shí)施海龜交易策略（以中石油為例）209
10.3.1 數(shù)據(jù)獲取和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)209
10.3.2 編寫海龜交易策略程序214
10.3.3 可視化分析217
10.3.4 使用ChatGPT輔助結(jié)果化分析219
10.4 本章總結(jié)220
第11章高頻交易策略
11.1 高頻交易策略概述222
11.2 高頻交易策略中的主要概念222
11.2.1 實(shí)施高頻交易策略223
11.2.2 高頻交易策略中常見的算法策略223
11.2.3 高頻交易策略技術(shù)、設(shè)施層面問題224
11.3 使用ChatGPT輔助實(shí)施高頻交易策略過程224
案例1：使用ChatGPT輔助實(shí)施高頻交易策略225
11.4 案例2：基于價(jià)差的高頻交易策略實(shí)施過程228
11.5 案例3：打造自己的高頻交易系統(tǒng)231
11.6 本章總結(jié)234
第12章套利策略
12.1 套利策略中的主要概念236
實(shí)施套利策略237
12.2 使用ChatGPT輔助實(shí)施套利策略237
12.3 案例1：股票A和跨市場(chǎng)套利238
12.4 案例2：利用美元與歐元匯率差異來套利239
12.5 案例3：同行業(yè)相對(duì)值套利策略240
12.6 案例4：中國(guó)石油和中國(guó)石化配對(duì)交易套利過程241
12.6.1 清洗數(shù)據(jù)241
12.6.2 讀取股票數(shù)據(jù)242
12.6.3 兩只股票相關(guān)性分析243
12.6.4 使用ChatGPT對(duì)相關(guān)性進(jìn)行分析244
12.6.5 回測(cè)股票歷史數(shù)據(jù)245
12.6.6 使用ChatGPT對(duì)回測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析247
12.7 本章總結(jié)248
第13章機(jī)器學(xué)習(xí)策略
13.1 機(jī)器學(xué)習(xí)策略中的主要概念250
13.2 機(jī)器學(xué)習(xí)策略分類250
13.3 分類策略251
13.3.1 Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)251
13.3.2 機(jī)器學(xué)習(xí)策略實(shí)施過程252
13.3.3 案例1：使用分類策略預(yù)測(cè)蘋果股票走勢(shì)253
13.3.4 案例2：使用回歸策略預(yù)測(cè)蘋果股票走勢(shì)259
13.4 本章總結(jié)266

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