智能量化：ChatGPT在金融策略与算法交易中的实践

本书比较了在资产配置的收益－风险分析中常用的风险度量，从均值－风险模型与随机占优一致性的角度，给出在资产配置优化中选择风险度量及其对应的均值－风险模型的建议；系统研究和发展了安全首要准则下的资产配置优化理论，给出了资产组合的有效前沿性质以及基金分离现象存在与CAPM成立的条件；分别建立了包含心理账户和背景风险的改进型安全首要模型。

本书以实例为主线，系统地介绍了股票投资的基础知识，以及东方财富炒股软件的使用方法和操作技巧。全书分为4篇，共19章。第1篇为入门篇，介绍了新手投资者入市必备常识、股票的基础知识、影响股价波动的主要因素等；第2篇为技术篇，介绍了基本面分析、单K线分析、多K线组合形态识别、分时走势看盘分析、移动平均线分析、趋势线分析、常用的技术指标及通过成交量透视股价走势等；第3篇为实战篇，介绍了选股技法、逃顶技法、

本书以ChatGPT为核心技术，结合Python编程和金融领域的基础知识，介绍如何利用ChatGPT处理和分析金融大数据，进行预测建模和智能决策。

本书以欧元区制度反思与创新为切入点，综合运用理论和实证分析方法，沿着“欧元区制度体系－制度缺陷－制度创新－深化经济一体化改革－对经济一体化发展模式的启示”的思路，在阐述欧元单一货币区制度体系和缺陷的基础上，对欧盟推出的制度创新进行剖析，探究欧元区制度缺陷以及危机诱发机制间的复杂关系，总结欧债危机爆发后欧元区制度反思与完善，并提炼出启示与建议。

本书从不同侧面解读中国数字金融的发展，不仅包括其发展历程，影响因素，给人们的就业、收入和消费带来的改变等，还探寻了这场发生在中国金融领域的变革对全球经济的意义和影响。

本书共分为5章，从基础的Python编程和量化金融概念出发，逐步引领读者进入金融数据分析、量化策略开发、算法交易及风险管理的高级话题；还探讨了生成式AI和ChatGPT在量化金融领域中的应用，为读者提供了一个全面的视角和实用的工具。

中国资本市场在逐渐健全的过程中，尤其是科创板的快速大力推出、科创板注册制的敞口拓宽，将加快打破原有拟上市公司融资困境，改变现有上市公司业态分布。如何让股权投资变得简约化，企业在进行融资时，产生股权融资需求大于债权融资需求的认知，这是本书希望能在国内资本市场风云变化之际跟大家分享的。

本书讨论了机器学习在量化交易中的应用，包括基木的机器学习算法、特征选择和榄型评估等，帮助读者理解机器学习策略的基本原理和实践方法。通过学习，读者能够了解量化交易的核心概念和方法，掌握Python编程语言和ChatGPT技术在量化交易中的应用，以及各种常见的量化交易策略的实现和优化。

本书结合具体实例讲解了金融大模型开发的核心知识。全书共12章，讲解了大模型基础、大模型开发技术栈、数据预处理与特征工程、金融时间序列分析、金融风险建模与管理、高频交易与算法交易、信用风险评估、资产定价与交易策略优化、金融市场情绪分析、银行应用大模型开发实战、区块链与金融科技创新和未来金融智能化发展趋势。