前言

這項(xiàng)技術(shù)有什么前途

隨著人工智能（AI），特別是自然語言處理（NLP）中的生成式AI工具如ChatGPT的飛速發(fā)展，金融領(lǐng)域正在經(jīng)歷一次技術(shù)變革。ChatGPT憑借其對文本的深度解讀能力，在解析金融概念、解答相關(guān)疑問及分析市場情緒等方面都表現(xiàn)出色。更具體地說，AI提高了金融決策的全面性和準(zhǔn)確性，助力于綜合解讀來自多種渠道的復(fù)雜信息。

其中，Transformer模型及其衍生版本，如BERT和GPT，在將NLP融入金融量化時(shí)，已經(jīng)證明了其獨(dú)特的價(jià)值。這些模型有能力整合如市場新聞、社交媒體動態(tài)和傳統(tǒng)數(shù)值型數(shù)據(jù)，為用戶呈現(xiàn)更全面、深刻的市場洞察。智能量化技術(shù)增強(qiáng)了投資與交易決策的質(zhì)量，降低了人為因素導(dǎo)致的失誤。此外，面對市場的持續(xù)變化，這些模型具備持續(xù)學(xué)習(xí)和調(diào)整的能力，確保策略與市場節(jié)奏同步。綜合考慮，智能量化為金融機(jī)構(gòu)和投資者提供了在復(fù)雜市場環(huán)境中取得優(yōu)異表現(xiàn)的關(guān)鍵工具。

筆者的使用體會

在寫作這本書的過程中，筆者對GPT-4有了深入的體驗(yàn)和了解。這是一款生成式AI，根據(jù)提問每次生成的內(nèi)容都有所不同，而不僅僅是簡單地根據(jù)既定的模式回答問題。對于用戶來說，與ChatGPT交互的過程不僅僅是獲得答案，更多的是與這一大型語言模型建立對話，不斷提供反饋和精化樣本來優(yōu)化生成的結(jié)果。

事實(shí)上，正是因?yàn)檫@種獨(dú)特的交互方式，筆者才得以從一個(gè)新穎的角度探索金融領(lǐng)域，而不受傳統(tǒng)思維的約束。與ChatGPT的互動使筆者有機(jī)會挑戰(zhàn)自己的認(rèn)知，重新審視一些固有的觀點(diǎn)，從而達(dá)到對金融知識的更深入的理解。

此外，通過與ChatGPT的對話，筆者也認(rèn)識到，真正的大型語言模型不僅僅是為了“學(xué)習(xí)”用戶的問題，更重要的是通過不斷的對話和互動，優(yōu)化模型的回應(yīng)，使其更加貼近用戶的真實(shí)需求和期望。這也意味著，用戶和AI的對話不僅僅是獲取答案，更多的是一個(gè)共同創(chuàng)造、不斷進(jìn)化的過程。

總的來說，筆者認(rèn)為，與GPT-4這樣的先進(jìn)AI技術(shù)合作，不僅為本書的內(nèi)容提供了獨(dú)特的價(jià)值，更為金融領(lǐng)域的研究和教育提供了新的方向和思考。這種新的創(chuàng)作方式也使筆者深刻認(rèn)識到，未來的金融教育和研究將越來越依賴于AI技術(shù)。而筆者堅(jiān)信，傳統(tǒng)的金融智慧與現(xiàn)代的AI技術(shù)相結(jié)合，將為讀者帶來一場知識與創(chuàng)新的盛宴，筆者期待與大家一同探索這一創(chuàng)新的旅程。

本書特色

（1）實(shí)戰(zhàn)案例：本書中的每一個(gè)金融概念和模型都配備了通過Python生成的實(shí)戰(zhàn)案例，使理論與實(shí)踐緊密結(jié)合。

（2）全方位資源支持：為了讓讀者更容易跟隨和實(shí)踐，書中提到的所有代碼和相關(guān)數(shù)據(jù)都已上傳到百度網(wǎng)盤，方便讀者下載和應(yīng)用。

（3）Python從零開始：本書不僅涵蓋金融知識，還從Python的基礎(chǔ)開始教起，確保讀者在沒有任何編程基礎(chǔ)的情況下也能逐步入門。

（4）內(nèi)容新穎：在介紹金融和編程技術(shù)時(shí)，本書采用的軟件包和工具都是截至本書出版時(shí)的官方最新版本，確保與時(shí)俱進(jìn)。

（5）經(jīng)驗(yàn)總結(jié)：書中融入了筆者多年的金融和編程教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，分享了許多實(shí)戰(zhàn)中的技巧和經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。

本書內(nèi)容

本書內(nèi)容分為5章。

第1章是金融科技的基礎(chǔ)知識，涵蓋了量化金融、算法交易的歷史和發(fā)展，以及Python編程的基礎(chǔ)和ChatGPT的應(yīng)用。

第2章專注于金融數(shù)據(jù)的處理與分析，詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)來源、API鏈接的重要性，以及如何使用Python和ChatGPT進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。

第3章深入探討了量化策略與模型，包括統(tǒng)計(jì)學(xué)在金融領(lǐng)域中的應(yīng)用、技術(shù)分析、基本面分析，以及機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域中的應(yīng)用。

第4章集中討論了算法交易與風(fēng)險(xiǎn)管理，涵蓋了市場微觀結(jié)構(gòu)、交易策略的開發(fā)、訂單的執(zhí)行、風(fēng)險(xiǎn)的度量和控制，以及資金管理的策略。

第5章為讀者提供了量化金融與算法交易的未來展望與挑戰(zhàn)，探討了人工智能在金融領(lǐng)域中的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

讀者在閱讀本書的過程中遇到問題可以通過郵件與筆者聯(lián)系，筆者常用的電子郵箱是hello@huigong.info。

本書讀者對象

（1）金融學(xué)研究生。

（2）量化分析師。

（3）金融技術(shù)開發(fā)者。

（4）投資經(jīng)理和策略師。

（5）金融研究員和學(xué)者。

（6）金融教育工作者。

（7）對AI在金融領(lǐng)域中的應(yīng)用感興趣的讀者。

筆者致謝

在完成這本書的過程中，筆者得到了許多人的無私支持和鼓勵。首先，筆者要特別感謝OpenAI的ChatGPT，尤其是GPT-4版本。它不僅為本書提供了豐富的資料和洞見，更為筆者開啟了全新的視角和創(chuàng)新的方法，使這本書真正獨(dú)具特色。

筆者衷心感謝筆者的博導(dǎo)Alvaro Cartea教授。作為牛津曼量化金融研究所（Oxford-Man Institute of Quantitative Finance）的主管，他一直是筆者追求學(xué)術(shù)路上的重要導(dǎo)師。在他的悉心指導(dǎo)下，筆者更深刻地理解了學(xué)術(shù)研究的核心價(jià)值和意義。

筆者要向前任主管Harry Thapar教授表示深深的感激。作為威斯敏斯特大學(xué)商學(xué)院的金融與會計(jì)學(xué)院院長，他為筆者在金融領(lǐng)域提供了寶貴的專業(yè)指導(dǎo)和持續(xù)的支持。

同時(shí)，筆者也要向現(xiàn)任主管Francesca Medda教授表示衷心的感謝。在她的引領(lǐng)下，筆者回歸倫敦大學(xué)學(xué)院，并在倫敦大學(xué)學(xué)院金融與科技研究所開啟了嶄新的職業(yè)旅程。

最后，筆者要向家人送上最深的感謝。沒有他們的不懈支持、深深的理解和持續(xù)的鼓勵，筆者無法完成這本書的寫作。感謝你們一直在筆者身邊，陪伴筆者走過這段既富有挑戰(zhàn)又收獲頗豐的旅程。

溫馨提示：本書所涉及的源代碼已上傳到百度網(wǎng)盤，供讀者下載。請讀者關(guān)注封底“博雅讀書社”微信公眾號，輸入圖書77頁的資源下載碼，根據(jù)提示獲取。

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