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金融大模型開發與應用實踐 版權信息
- ISBN：9787302672371
- 條形碼：9787302672371 ; 978-7-302-67237-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
金融大模型開發與應用實踐 本書特色
《金融大模型開發與應用實踐》是一本深入淺出、實戰導向的專業教程。它以清晰的結構和豐富的實例，全面覆蓋了金融大模型從基礎理論到 應用的各個方面。無論是金融科技的初學者還是 從業者，都能從中獲得寶貴的知識和啟發。本書特別適用于那些渴望深化Python編程技能、探索金融模型優化與應用的讀者。其內容不僅包括了高頻交易、量化策略等前沿話題，還融合了區塊鏈、深度學習等創新技術，是金融專業人士和學術界人士的理想讀物。
金融大模型開發與應用實踐 內容簡介
"《金融大模型開發與應用實踐》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,并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、數據預處理與特征工程、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、基于深度強化學習的量化交易系統(OpenAIBaselines+FinRL+DRL+PyPortfolioOpt)、基于趨勢跟蹤的期貨交易系統(TechnicalAnalysis library+yfinance+Quantstats)、上市公司估值系統(OpenAI+LangChain+Tableau+PowerBI)。《金融大模型開發與應用實踐》易于閱讀,以極簡的文字介紹了復雜的案例,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。 《金融大模型開發與應用實踐》適用于已經了解了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。"
金融大模型開發與應用實踐 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 數據和大模型的關系
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 數據預處理與特征工程
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 數據重復性處理
2.2 特征選擇與提取
2.2.1 特征選擇方法
2.2.2 特征提取技術
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 什么是時間序列數據
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 基于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 制作貴州茅臺的ARCH模型
4.3.1 準備數據
4.3.2 制作波動模型
4.3.3 加入特征數據：市場指數
4.3.4 制作股價預測模型
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 基于深度強化學習的量化交易系統
0章 基于趨勢跟蹤的期貨交易系統
1章 上市公司估值系統
展開全部
金融大模型開發與應用實踐 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， 軟件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，擁有多年的受托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。
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