🚀金融AI：用Python实现AI量化交易，让你的投资策略更聪明！🚀
👉你是否曾经想过，如何利用人工智能（AI）在金融市场上轻松实现量化交易？现在，有一本书《金融人工智能：用Python实现AI量化交易》为你揭示了这个秘密。这本书不仅提供了深入浅出的金融AI知识和Python编程技巧，还通过丰富的实战案例，帮助读者快速掌握金融量化交易的核心技能。
👉本书作者是一位在金融领域有着丰富经验的专家，他不仅在书中分享了自己多年的交易心得，还通过通俗易懂的语言和实例，让读者轻松理解金融AI的魅力所在。
👋一、深度解读金融AI
在书中，作者首先对金融人工智能进行了深入浅出的解读。他指出，金融AI的核心在于利用机器学习、深度学习等先进技术，对金融市场数据进行高效处理和分析，从而为投资者提供更加精准的交易策略和决策依据。
通过大量的案例和数据，作者展示了金融AI在股票、期货、外汇等不同市场上的应用场景，以及如何利用AI技术提高交易效率和盈利能力。他还强调了金融AI在风险控制和资产配置等方面的优势，为投资者提供了更加全面的交易解决方案。
👋二、Python实战指南
本书的另一大亮点是，作者通过丰富的Python实例，展示了如何利用AI技术实现量化交易。对于初学者来说，这无疑是一本难得的实战指南。
作者详细介绍了Python在金融AI领域的应用，包括数据采集、数据处理、模型训练、策略回测等环节。他还分享了自己在Python编程中的一些经验和技巧，如如何高效地处理数据、如何优化模型等。
通过学习本书，读者不仅能够掌握Python编程技巧，还能深入了解金融AI的实际应用。无论你是金融专业的学生、还是有一定编程基础的投资者，都可以从这本书中受益匪浅。
👋三、实战案例解析
为了使读者更好地理解和应用金融AI技术，本书还提供了多个实战案例。这些案例涵盖了不同的市场和策略，如股票的均线交叉策略、期货的波动率策略等。每个案例都包括详细的步骤和代码实现，让读者能够轻松上手。
此外，作者还对每个案例进行了深入剖析，解释了策略的原理、数据的来源和处理方法、模型的训练和评估过程等。这些实战案例不仅可以帮助读者巩固所学知识，还能激发他们的创新思维和实践能力。
👋四、总结与展望
👉《金融人工智能：用Python实现AI量化交易》这本书无疑是一本极具价值的参考书。它不仅详细介绍了金融AI的基本概念和应用领域，还通过大量实例展示了如何利用Python实现量化交易。对于想要在金融市场上获得更多机会的投资者来说，这本书无疑是一把打开成功之门的钥匙。
👉随着人工智能技术的不断发展，金融AI的应用前景也将更加广阔。未来，我们有望看到更多的投资者和开发者投身于这个领域，共同探索和实践更加精准、高效的交易策略。而这本书无疑将成为他们前进道路上的重要参考。
👉如果你想了解更多关于金融人工智能和量化交易的信息，或者想掌握更多实用的Python编程技巧，《金融人工智能：用Python实现AI量化交易》绝对是一本值得一读的佳作。让我们一起领略金融AI的魅力所在吧！
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书籍信息
书名：金融人工智能
作者：德/伊夫·希尔皮斯科（YvesHilpisch）
评分：7.1
出版日期：2022-08-15
出版社：人民邮电出版社
ISBN：9787115594556
页数：392
定价：129.8
内容简介
本书通过Python示例介绍人工智能技术在金融数据分析中的应用。你将了解如何运用神经网络、强化学习等深度学习技术预测金融市场。本书分为六大部分。第一部分介绍人工智能算法的核心概念，包括监督学习和神经网络，并描绘超级人工智能愿景。第二部分讨论机器学习技术在金融市场中的应用。第三部分更进一步，讨论如何利用神经网络和强化学习技术解决金融市场中的统计失效问题。第四部分详述如何利用算法交易解决统计失效问题。第五部分展望未来，探讨人工智能会如何改变金融业。第六部分给出以Python实现的神经网络，可用于时间序列预测。
人工智能和机器学习的广泛应用给当今的许多行业带来了根本性的变革。在金融领域，人工智能技术也已锋芒初露。通过阅读本书，你将了解如何利用神经网络和强化学习等方法，对金融市场的走势做出预测。
作者伊夫·希尔皮斯科博士基于多年开发、回测和部署人工智能算法交易策略的实战经验，展示了将人工智能算法应用于金融场景的实用方法。本书包含大量Python示例，有助于你边学边练，轻松复现书中的所有结果。
* 学习人工智能的主要概念和算法，并了解通用人工智能和超级智能
* 理解机器学习和数据驱动的金融学将如何改变金融理论和实践
* 运用神经网络和强化学习等方法，发掘金融市场的统计失效现象
* 学习向量化回测和算法交易，并掌握人工智能算法交易策略的执行与部署
* 展望金融人工智能的未来，涉及基于人工智能的竞争和金融奇点
书籍目录
前言 xiii
第一部分 机器智能
第 1 章 人工智能 3
1.1 算法 3
1.1.1 数据类型 3
1.1.2 学习类型 4
1.1.3 任务类型 7
1.1.4 方法类型 7
1.2 神经网络 8
1.2.1 OLS回归 8
1.2.2 神经网络估计 12
1.2.3 神经网络分类 17
1.3 数据的重要性 19
1.3.1 小数据集 19
1.3.2 更大的数据集 22
1.3.3 大数据 24
1.4 结论 25
第 2 章 超级智能 26
2.1 成功故事 27
2.1.1 雅达利（Atari） 27
2.1.2 围棋（Go） 32
2.1.3 国际象棋（Chess） 33
2.2 硬件的重要性 35
2.3 智能的形式 36
2.4 通往超级智能的途径 37
2.4.1 网络和组织 38
2.4.2 生物增强 38
2.4.3 脑机混合 38
2.4.4 全脑模拟 39
2.4.5 人工智能 39
2.5 智能爆炸 40
2.6 目标和控制 41
2.6.1 超级智能和目标 41
2.6.2 超级智能和控制 42
2.7 潜在的结果 43
2.8 结论 45
第二部分 金融和机器学习
第 3 章 规范性金融理论 49
3.1 不确定性与风险 50
3.1.1 定义 50
3.1.2 数字模拟例子 51
3.2 预期效用理论 53
3.2.1 假设和结论 53
3.2.2 数值例子 55
3.3 均值−方差投资组合理论 57
3.3.1 假设和结论 57
3.3.2 数值例子 59
3.4 资本资产定价模型 67
3.4.1 假设和结论 67
3.4.2 数值例子 69
3.5 套利定价理论 74
3.5.1 假设和结论 74
3.5.2 数值例子 75
3.6 结论 77
第 4 章 数据驱动的金融学 78
4.1 科学方法 78
4.2 金融计量经济学与回归 79
4.3 数据可用性 82
4.3.1 可编程API 82
4.3.2 结构化历史数据 83
4.3.3 结构化流数据 85
4.3.4 非结构化历史数据 86
4.3.5 非结构化流数据 88
4.3.6 非传统数据 89
4.4 重新审视规范性理论 93
4.4.1 预期效用与现实 93
4.4.2 均值–方差投资组合理论 96
4.4.3 资本资产定价模型 103
4.4.4 套利定价理论 107
4.5 揭示中心假设 115
4.5.1 正态分布收益率 115
4.5.2 线性关系 124
4.6 结论 126
4.7 Python代码段 126
第 5 章 机器学习 130
5.1 学习 131
5.2 数据 131
5.3 成功 133
5.4 容量 137
5.5 评估 140
5.6 偏差和方差 145
5.7 交叉验证 147
5.8 结论 149
第 6 章 人工智能优先的金融 150
6.1 有效市场 150
6.2 基于收益数据的市场预测 155
6.3 基于更多特征的市场预测 161
6.4 日内市场预测 166
6.5 结论 167
第三部分 统计失效
第 7 章 密集神经网络 171
7.1 数据 171
7.2 基线预测 173
7.3 归一化 177
7.4 暂退 179
7.5 正则化 181
7.6 装袋 184
7.7 优化器 185
7.8 结论 186
第 8 章 循环神经网络 187
8.1 第一个示例 188
8.2 第二个示例 191
8.3 金融价格序列 194
8.4 金融收益率序列 197
8.5 金融特征 199
8.5.1 估计 199
8.5.2 分类 200
8.5.3 深度RNN 201
8.6 结论 202
第 9 章 强化学习 203
9.1 基本概念 204
9.2 OpenAI Gym 205
9.3 蒙特卡罗智能体 208
9.4 神经网络智能体 210
9.5 DQL智能体 212
9.6 简单的金融沙箱 216
9.7 更好的金融沙箱 220
9.8 FQL智能体 222
9.9 结论 227
第四部分 算法交易
第 10 章 向量化回测 231
10.1 基于SMA策略的回测 232
10.2 基于DNN的每日策略的回测 237
10.3 基于DNN的日内策略的回测 243
10.4 结论 248
第 11 章 风险管理 249
11.1 交易机器人 250
11.2 向量化回测 253
11.3 基于事件的回测 255
11.4 风险评估 261
11.5 风控措施回测 264
11.5.1 止损 266
11.5.2 跟踪止损 268
11.5.3 止盈 269
11.6 结论 272
11.7 Python代码 273
11.7.1 金融环境 273
11.7.2 交易机器人 275
11.7.3 回测基类 279
11.7.4 回测类 281
第 12 章 执行与部署 284
12.1 Oanda账户 285
12.2 数据检索 285
12.3 订单执行 289
12.4 交易机器人 294
12.5 部署 300
12.6 结论 304
12.7 Python代码 304
12.7.1 Oanda环境 304
12.7.2 向量化回测 307
12.7.3 Oanda交易机器人 308
第五部分 展望
第 13 章 基于人工智能的竞争 313
13.1 人工智能和金融 313
13.2 标准的缺失 315
13.3 教育和培训 316
13.4 资源争夺 317
13.5 市场影响 318
13.6 竞争场景 319
13.7 风险、监管和监督 320
13.8 结论 322
第 14 章 金融奇点 323
14.1 概念和定义 323
14.2 风险是什么 324
14.3 通往金融奇点的途径 327
14.4 正交技能和资源 328
14.5 之前和之后的情景 328
14.6 星际迷航还是星球大战 329
14.7 结论 329
第六部分 附录
附录A 交互式神经网络 333
附录B 神经网络类 348
附录C 卷积神经网络 360
参考文献 366
