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。