龔暉

本書是一部全面而深入的量化金融實戰指南，從基礎的Python編程和量化金融概念出發，逐步引領讀者進入金融數據分析、量化策略開發、算法交易及風險管理的高級話題。本書還探討了生成式AI和ChatGPT在量化金融領域中的應用，為讀者提供了一個全面的視角和實用的工具。

本書共分為5章：第1章作為基礎，介紹了量化金融、算法交易和Python編程的基礎知識；第2章專註于金融數據的獲取和處理，包括如何使用APIs和Python庫；第3章深入講解了量化策略與模型，涵蓋了從統計學到機器學習再到深度學習和Transformer模型及ChatGPT插件使用的多個方面；第4章是對算法交易與風險管理的全面解析，包括市場微觀結構、交易策略和ChatGPT的Code Interpreter功能；第5章對量化金融和算法交易的未來進行了展望，包括人工智能在金融領域中的機遇和挑戰。

本書內容深入淺出，實例豐富，實用性極強，特別適合量化金融的初學者和專業人士，也適用於金融分析師、數據科學家和編程愛好者。此外，本書也可作為金融科技和量化金融相關培訓課程的教材。



龔暉，博士，倫敦大學學院(UCL)金融與科技研究所去中心化金融和區塊鏈講師，威斯敏斯特大學商學院(Westminster Business School)金融科技客座講師，主講的課程涉及區塊鏈與加密貨幣、金融衍生品定價和高頻交易等領域。2019年，在UCL數學系獲得金融數學博士學位。主要研究領域為金融科技，包括算法交易、區塊鏈技術、加密貨幣和人工智能在金融領域中的應用等。2014年，被UCL推薦至瑞士信貸(Credit Suisse)，開發了第一代智能推薦系統，用於客戶分類、精準營銷和新聞、投資產品的推薦等。2015年，加入瑞士信貸DAST(Data Analysis Sentiment Technology)部門，負責Delta One產品和HOLT系統的人工智能優化，其通過人工智能優化的指數產品，被多家買方作為基準產品。也曾在UCL區塊鏈技術研究中心從事區塊鏈應用研究，並發表多篇論文，對於量化金融領域見解獨到。