AI量化交易-高效構建交易策略的新路徑 羅勇 9787121505720 【台灣高等教育出版社】

*書籍均為代購，我們向大陸付款發訂後即無法取消，為避免造成不必要的損失，
下訂前請慎重考慮！下訂前請慎重考慮！謝謝。
*完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。
*本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。
印行年月：202508*若逾兩年請先於客服中心或Line洽詢存貨情況，謝謝。
台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。
書名：AI量化交易-高效構建交易策略的新路徑
ISBN：9787121505720
出版社：電子工業
著編譯者：羅勇
頁數：xxx
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1747297
可大量預訂，請先連絡。

內容簡介
本書以”數據→策略→模型”的閉環為主線，將量化交易與人工智能深度融合。具體而言，首先通過通俗的講解為讀者普及量化與人工智能的基礎知識，進而快速切入 15 個可實現實盤操作的典型策略，覆蓋競價量價因子、高頻交易、輿情監控等核心場景。本書首次系統呈現了大模型提示工程與智能體在交易中的完整落地路徑，每章 均配備數據獲取方案、可複用代碼及提示詞模板，同時提供配套的代碼倉庫與術語詞典，方便讀者隨時使用。
本書旨在助力金融從業者、技術人員、學術研究者及個人投資者高效搭建 AI 量化策略，真正打通理論與收益之間的”最後一公里”。

作者簡介
羅勇，哈爾濱工業大學金融智能量化投資研究中心副主任，WorldQuant首批全球智腦顧問。擁有二十餘年實盤交易與量化建模經驗，長期專注於量化策略研究及大模型（智能體）在各行業的應用實踐。曾在多所高校開設量化投資課程，包括哈爾濱工業大學的”金融投資策略設計”（本科）、哈爾濱金融學院的”金融量化基礎”（本科）、哈爾濱商業大學的”計算機語言與量化投資”（研究生）。著有《量化投資教程》《GPT時代的量化交易：底層邏輯與技術實踐》，譯有《波動率：實用期權理論》。
盧洪波 經濟學博士（吉林大學），現任北京外國語大學國際商學院碩士生導師，兼任北京信息產業協會人工智能分會副秘書長。具有全球特許金融科技師資格及高級經濟師職稱。曾參與國家重大金融風險化解項目研究工作，主要研究方向為金融科技與宏觀經濟政策。
王光偉 琦際科技創始人。主要研究方向為量化策珞建模與因子工程、低延遲量化交易系統架構、AI智能體驅動的策路優化。合著《GPT時代的量化交易:底層輯與技術實踐》，具有12年金融市場實盤交易經驗及10年量化系統開發經驗，曾為多家金融機構設計量化交易模型，現專注於超短線策略研究，擅長集合克價漲停板策略、近板股動量接力策路及事件驅動型低位潛伏策略。
羅天奇 AIGC愛好者，曾獲果龍江省智能機器人黨賽冠軍第一屆中國青少年人工智能及創客大賽三等獎。

精彩書評
本書以大模型技術應用為核心，全面闡述量化交易策略構建方法論，兼具理論創新與實踐指導意義，為智能投資領域的研究者與實踐者提供重要參考。
楊曉光
國務院政府特殊津貼專家
國家傑出青年科學基金獲得者
中國系統工程學會理事長
中國科學院數學與系統科學研究院研究員、博士生導師
本書系統構建了AI量化交易的學習路徑，涵蓋基礎理論與實戰應用，結合生成式AI的技術優勢，助力讀者實現量化交易領域的突破性進展。無論是資深投資者，還是量化交易初學者，均可通過本書獲得全新的視角與啟發，把握AI時代的發展機遇。
陳劍
馬裡蘭大學史密斯商學院管理科學博士
復旦大學國際金融學院金融學實踐教授
成都市復旦西部國際金融研究院研究員
信風金融科技創始人兼CEO
聯科熙和碳中和戰略研究院研究員
中國資產證券化論壇信息披露專委會主席
智能投資與超級算力已深刻影響證券投資、交易行業及風險管理技術的發展，AI技術正在深度融入金融經濟體系。本書通過系統分析AI量化交易策略與交易技術，從多維度反映市場結構變遷與行為特徵，運用AI技術精準挖掘市場有效性與風險偏好特徵，具有重要的參考價值。
盧申林
紐約大學柯朗數學科學研究所博士
上海睿值私募基金管理有限公司總經理
本書為金融從業者、科研人員和技術開發者理解AI重構投資範式提供了精準路徑，將為關注AI與量化交易融合的讀者帶來具有實踐意義的啟發。
何曉敏
五礦證券研究所消費電子行業研究員

目錄

第1章 量化交易基礎入門 1
1 1 什麼是量化交易 1
1 2 量化交易的研究對象與應用領域 2
1 3 發展簡史與行業現狀 3
1 3 1 量化交易的萌芽 3
1 3 2 量化交易的發展歷程 3
1 3 3 中國量化交易發展歷程 6
1 3 4 AI時代的量化交易現狀 7
1 4 量化交易策略的五大分類 8
1 4 1 基本面量化交易策略 9
1 4 2 資產配置量化交易策略 11
1 4 3 阿爾法量化交易策略 13
1 4 4 貝塔量化交易策略 14
1 4 5 另類量化交易策略 16
1 5 未來趨勢與挑戰 17
1 6 本章 小結 19
第2章 生成式AI入門簡介 21
2 1 初識大模型：常見誤區與能力分級 22
2 1 1 傳統誤區：關於生成式AI的十大誤區 22
2 1 2 核心區別：推理模型和非推理模型的區別 27
2 1 3 能力分級：大模型使用者的九大段位 31
2 2 提示詞工程：與大模型有效溝通的藝術 41
2 2 1 主要框架：如何高效構建提示詞 41
2 2 2 突破技巧：利用搜索引擎的高級技巧，提升使用精度 49
2 2 3 能力進階：系統提示詞與用戶提示詞的使用指南 53
2 3 工具與平臺推薦 57
2 3 1 國外平臺：ChatGPT，大模型的世界起源 58
2 3 2 國產之光：DeepSeek，國產大模型的驕傲 59
2 3 3 開源模型：那些靈活可控的AI引擎 60
2 3 4 量化AI：大模型與量化交易的數據插件與輔助平臺 61
2 3 5 國內生態：中國量化平臺生態與未來發展 62
2 3 6 選型建議：從簡單到複雜 63
2 4 大模型時代的學習與研究新模式 65
2 4 1 學習模式：大模型時代下的量化交易學習 65
2 4 2 報告撰寫：利用大模型撰寫量化交易研究報告的通用
路徑 71
2 4 3 研究助手：ChatGPT的Deep Research使用指南 77
2 4 4 思研差異：深度思考和深度研究的區別 82
2 5 大模型定制與智能體入門 93
2 5 1 微調與蒸餾：將DeepSeek-R1微調/蒸餾為某領域的
專家 93
2 5 2 智能體原理：Manus的底層技術原理 97
2 5 3 智能體工具：MCP深度解讀與使用研究 104
2 5 4 智能體橋樑：深度解讀Agent2Agent協議 115
2 6 本章 小結 123
第3章 AI量化交易基礎入門 124
3 1 量化交易的數據基石 126
3 1 1 數據類型詳解 126
3 1 2 數據源獲取與主流工具 127
3 1 3 數據預處理的核心環節 128
3 1 4 實戰案例：數據獲取與預處理流程 130
3 1 5 數據保存與管理 131
3 1 6 練習建議與反思問題 132
3 2 財務指標的深度解析與業績預測（基本面量化） 132
3 2 1 策略邏輯與來源 132
3 2 2 數據需求與獲取方法 133
3 2 3 流程圖、模型與代碼講解 134
3 2 4 適用場景與實戰應用 138
3 2 5 常見錯誤與優化建議 139
3 2 6 提示詞模板設計 140
3 2 7 練習建議與反思問題 142
3 3 研報因子的自動化解析與建模（基本面量化） 143
3 3 1 策略邏輯與來源 143
3 3 2 數據需求與獲取方法 143
3 3 3 流程圖與代碼講解 144
3 3 4 適用場景與實戰應用 148
3 3 5 常見錯誤與優化建議 149
3 3 6 提示詞模板設計 150
3 3 7 練習建議與反思問題 151
3 4 多因子動態加權模型（資產配置量化） 152
3 4 1 策略邏輯與來源 152
3 4 2 數據需求與獲取方法 153
3 4 3 模型、流程圖與代碼講解 154
3 4 4 適用場景與實戰應用 157
3 4 5 常見錯誤與優化建議 158
3 4 6 提示詞模板設計 159
3 4 7 練習建議與反思問題 160
3 5 資金流向與板塊輪動複盤（資產配置量化） 161
3 5 1 策略邏輯與來源 161
3 5 2 數據需求與獲取方法 162
3 5 3 代碼講解 163
3 5 4 適用場景與實戰應用 166
3 5 5 常見錯誤與優化建議 166
3 5 6 提示詞模板設計 167
3 5 7 練習建議與反思問題 169
3 6 LV2訂單簿不平衡因子的挖掘（阿爾法量化） 170
3 6 1 策略邏輯與來源 170
3 6 2 數據需求與獲取方法 171
3 6 3 模型、流程圖與代碼講解 172
3 6 4 適用場景與實戰應用 176
3 6 5 常見錯誤與優化建議 176
3 6 6 提示詞模板設計 177
3 6 7 練習建議與反思問題 180
3 7 機器學習量價特徵工程（阿爾法量化） 181
3 7 1 策略邏輯與來源 181
3 7 2 數據需求與獲取方法 182
3 7 3 流程圖與代碼講解 183
3 7 4 適用場景與實戰應用 188
3 7 5 常見錯誤與優化建議 188
3 7 6 提示詞模板設計 189
3 7 7 練習建議與反思問題 191
3 8 市場情緒量化評分系統（阿爾法量化） 192
3 8 1 策略邏輯與來源 192
3 8 2 數據需求與獲取方法 193
3 8 3 流程圖與代碼講解 194
3 8 4 適用場景與實戰應用 200
3 8 5 常見錯誤與優化建議 200
3 8 6 提示詞模板設計 201
3 8 7 練習建議與反思問題 203
3 9 競價階段量價因子的挖掘（貝塔量化） 204
3 9 1 策略邏輯與來源 204
3 9 2 數據需求與獲取方法 205
3 9 3 流程圖、模型與代碼講解 206
3 9 4 適用場景與實戰應用 209
3 9 5 常見錯誤與優化建議 209
3 9 6 提示詞模板設計 210
3 9 7 練習建議與反思問題 212
3 10 複盤連板梯隊結構與晉級率分析（貝塔量化） 213
3 10 1 策略邏輯與來源 213
3 10 2 數據需求與獲取方法 214
3 10 3 流程圖與代碼講解 215
3 10 4 適用場景與實戰應用 220
3 10 5 常見錯誤與優化建議 220
3 10 6 提示詞模板設計 221
3 10 7 練習建議與反思問題 222
3 11 高頻量價數據策略開發（貝塔量化） 223
3 11 1 策略邏輯與來源 223
3 11 2 數據需求與獲取方法 223
3 11 3 流程圖與代碼講解 224
3 11 4 適用場景與實戰應用 226
3 11 5 常見錯誤與優化建議 227
3 11 6 提示詞模板設計 227
3 11 7 練習建議與反思問題 229
3 12 高頻動量衰減因子開發（貝塔量化） 230
3 12 1 策略邏輯與來源 230
3 12 2 數據需求與獲取方法 231
3 12 3 流程圖與代碼講解 232
3 12 4 適用場景與實戰應用 235
3 12 5 常見錯誤與優化建議 236
3 12 6 提示詞模板設計 236
3 12 7 練習建議與反思問題 238
3 13 龍頭股特徵提取與模仿策略（貝塔量化） 239
3 13 1 策略邏輯與來源 239
3 13 2 數據需求與獲取方法 240
3 13 3 流程圖與代碼講解 242
3 13 4 適用場景與實戰應用 246
3 13 5 常見錯誤與優化建議 246
3 13 6 提示詞模板設計 247
3 13 7 練習建議與反思問題 249
3 14 輿情監控與事件驅動分析（另類量化） 250
3 14 1 策略邏輯與來源 250
3 14 2 數據需求與獲取方法 251
3 14 3 流程圖與代碼講解 252
3 14 4 適用場景與實戰應用 255
3 14 5 常見錯誤與優化建議 256
3 14 6 提示詞模板設計 257
3 14 7 練習建議與反思問題 258
3 15 遊資席位行為模式解析（另類量化） 259
3 15 1 策略邏輯與來源 259
3 15 2 數據需求與獲取方法 260
3 15 3 流程圖與代碼講解 261
3 15 4 適用場景與實戰應用 265
3 15 5 常見錯誤與優化建議 266
3 15 6 提示詞模板設計 266
3 15 7 練習建議與反思問題 268
3 16 漲停原因歸類與題材持續性評估（另類量化）

大陸簡體正版圖書，訂購後正常情形下約兩周可抵台。