金融大模型開發與應用實踐 張治政 9787302672371 【台灣高等教育出版社】

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書名：金融大模型開發與應用實踐
ISBN：9787302672371
出版社：清華大學
著編譯者：張治政
叢書名：人工智能前沿實踐叢書
頁數：414
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1695783
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內容簡介

本書循序漸進、深入講解了金融大模型開發與應用實踐的核心知識，並通過具體實例的實現過程演練了各個知識點的用法。全書共11章，分別講解了大模型基礎、數據預處理與特徵工程、金融時間序列分析、金融風險建模與管理、高頻交易與量化交易、資產定價與交易策略優化、金融市場情緒分析、區塊鏈與金融科技創新、基於深度強化學習的量化交易系統（OpenAI Baselines+FinRL+DRL+PyPortfolioOpt）、基於趨勢跟蹤的期貨交易系統（Technical Analysis library+yfinance+Quantstats）、上市公司估值系統（OpenAI+LangChain+Tableau+PowerBI）。本書易於閱讀，以極簡的文字介紹了複雜的案例，同時涵蓋了其他同類圖書中很少涉及的歷史參考資料，是學習金融大模型開發的理想教程。 本書適用於已經了解了Python基礎開發的讀者，想進一步學習大模型開發、模型優化、模型應用和模型架構的讀者，也可以作為證券、保險、銀行等從業者的參考書，還可以作為大專院校相關專業的師生用書和培訓機構的專業性教材。

作者簡介

張治政 中國海洋大學計算機碩士，西南財經大學金融碩士，資深軟體開發工程師和架構師，現就職于紅荔灣投資。 從事量化金融、衍生品（期貨期權）交易策略、金融建模和金融數據分析的架構和開發工作，擁有多年的受託資產管理和證券市場的投資管理經驗，是金融開源模型Tushare的貢獻者。 擅長Python、C#、Java、C++和C語言編程，以及大模型和人工智能開發。同時精通量化交易回測、走勢預測及風險評估。

目錄

第1章 大模型基礎
1 1 人工智能
1 1 1 人工智能的發展歷程
1 1 2 人工智能的研究領域
1 1 3 人工智能對人們生活的影響
1 2 機器學習和深度學習
1 2 1 機器學習
1 2 2 深度學習
1 2 3 機器學習和深度學習的區別
1 3 大模型介紹
1 3 1 大模型的作用
1 3 2 數據
1 3 3 數據和大模型的關係
1 4 人工智能與金融行業交融
1 4 1 人工智能驅動的金融創新
1 4 2 大模型在金融中的應用
第2章 數據預處理與特徵工程
2 1 數據清洗與處理
2 1 1 數據質量檢查與觖失值處理
2 1 2 異常值檢測與處理
2 1 3 數據重複性處理
2 2 特徵選擇與提取
2 2 1 特徵選擇方法
2 2 2 特徵提取技術
2 3 數據標準化與歸一化
2 3 1 標準化與歸一化的概念
2 3 2 金融模型中的標準化與歸一化實例
第3章 金融時間序列分析
3 1 時間序列的基本概念
3 1 1 什麼是時間序列數據
3 1 2 時間序列數據的特點
3 1 3 時間序列分析在金融領域的應用
3 2 常用的時間序列分析方法
3 2 1 移動平均法
3 2 2 自回歸模型
3 2 3 自回歸移動平均模型
3 2 4 季節性自回歸集成移動平均模型
3 2 5 ARCH和GARCH模型
3 2 6 向量自回歸模型
3 2 7 協整合分析
3 2 8 機器學習方法
第4章 金融風險建模與管理
4 1 金融風險的基本概念
4 2 基於人工智能的金融風險建模方法
4 2 1 傳統風險建模方法回顧
4 2 2 機器學習在金融風險建模中的應用
4 2 3 數據驅動的風險建模
4 3 製作貴州茅台的ARCH模型
4 3 1 準備數據
4 3 2 製作波動模型
4 3 3 加入特徵數據：市場指數
4 3 4 製作股價預測模型
4 4 信貸投資組合風險評估模擬程序
4 4 1 實例介紹
4 4 2 設置信貸投資組合參數和可視化

第5章 高頻交易與量化交易
第6章 資產定價與交易策略優化
第7章 金融市場情緒分析
第8章 區塊鏈與金融科技創新
第9章 基於深度強化學習的量化交易系統
第10章 基於趨勢跟蹤的期貨交易系統
第11章 上市公司估值系統
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