前言

这项技术有什么前途

随着人工智能（AI），特别是自然语言处理（NLP）中的生成式AI工具如ChatGPT的飞速发展，金融领域正在经历一次技术变革。ChatGPT凭借其对文本的深度解读能力，在解析金融概念、解答相关疑问及分析市场情绪等方面都表现出色。更具体地说，AI提高了金融决策的全面性和准确性，助力于综合解读来自多种渠道的复杂信息。

其中，Transformer模型及其衍生版本，如BERT和GPT，在将NLP融入金融量化时，已经证明了其独特的价值。这些模型有能力整合如市场新闻、社交媒体动态和传统数值型数据，为用户呈现更全面、深刻的市场洞察。智能量化技术增强了投资与交易决策的质量，降低了人为因素导致的失误。此外，面对市场的持续变化，这些模型具备持续学习和调整的能力，确保策略与市场节奏同步。综合考虑，智能量化为金融机构和投资者提供了在复杂市场环境中取得优异表现的关键工具。

笔者的使用体会

在写作这本书的过程中，笔者对GPT-4有了深入的体验和了解。这是一款生成式AI，根据提问每次生成的内容都有所不同，而不仅仅是简单地根据既定的模式回答问题。对于用户来说，与ChatGPT交互的过程不仅仅是获得答案，更多的是与这一大型语言模型建立对话，不断提供反馈和精化样本来优化生成的结果。

事实上，正是因为这种独特的交互方式，笔者才得以从一个新颖的角度探索金融领域，而不受传统思维的约束。与ChatGPT的互动使笔者有机会挑战自己的认知，重新审视一些固有的观点，从而达到对金融知识的更深入的理解。

此外，通过与ChatGPT的对话，笔者也认识到，真正的大型语言模型不仅仅是为了“学习”用户的问题，更重要的是通过不断的对话和互动，优化模型的回应，使其更加贴近用户的真实需求和期望。这也意味着，用户和AI的对话不仅仅是获取答案，更多的是一个共同创造、不断进化的过程。

总的来说，笔者认为，与GPT-4这样的先进AI技术合作，不仅为本书的内容提供了独特的价值，更为金融领域的研究和教育提供了新的方向和思考。这种新的创作方式也使笔者深刻认识到，未来的金融教育和研究将越来越依赖于AI技术。而笔者坚信，传统的金融智慧与现代的AI技术相结合，将为读者带来一场知识与创新的盛宴，笔者期待与大家一同探索这一创新的旅程。

本书特色

（1）实战案例：本书中的每一个金融概念和模型都配备了通过Python生成的实战案例，使理论与实践紧密结合。

（2）全方位资源支持：为了让读者更容易跟随和实践，书中提到的所有代码和相关数据都已上传到百度网盘，方便读者下载和应用。

（3）Python从零开始：本书不仅涵盖金融知识，还从Python的基础开始教起，确保读者在没有任何编程基础的情况下也能逐步入门。

（4）内容新颖：在介绍金融和编程技术时，本书采用的软件包和工具都是截至本书出版时的官方最新版本，确保与时俱进。

（5）经验总结：书中融入了笔者多年的金融和编程教学经验，分享了许多实战中的技巧和经验教训。

本书内容

本书内容分为5章。

第1章是金融科技的基础知识，涵盖了量化金融、算法交易的历史和发展，以及Python编程的基础和ChatGPT的应用。

第2章专注于金融数据的处理与分析，详细介绍了数据来源、API链接的重要性，以及如何使用Python和ChatGPT进行数据处理和分析。

第3章深入探讨了量化策略与模型，包括统计学在金融领域中的应用、技术分析、基本面分析，以及机器学习和深度学习在金融领域中的应用。

第4章集中讨论了算法交易与风险管理，涵盖了市场微观结构、交易策略的开发、订单的执行、风险的度量和控制，以及资金管理的策略。

第5章为读者提供了量化金融与算法交易的未来展望与挑战，探讨了人工智能在金融领域中的机遇和挑战。

读者在阅读本书的过程中遇到问题可以通过邮件与笔者联系，笔者常用的电子邮箱是hello@huigong.info。

本书读者对象

（1）金融学研究生。

（2）量化分析师。

（3）金融技术开发者。

（4）投资经理和策略师。

（5）金融研究员和学者。

（6）金融教育工作者。

（7）对AI在金融领域中的应用感兴趣的读者。

笔者致谢

在完成这本书的过程中，笔者得到了许多人的无私支持和鼓励。首先，笔者要特别感谢OpenAI的ChatGPT，尤其是GPT-4版本。它不仅为本书提供了丰富的资料和洞见，更为笔者开启了全新的视角和创新的方法，使这本书真正独具特色。

笔者衷心感谢笔者的博导Alvaro Cartea教授。作为牛津曼量化金融研究所（Oxford-Man Institute of Quantitative Finance）的主管，他一直是笔者追求学术路上的重要导师。在他的悉心指导下，笔者更深刻地理解了学术研究的核心价值和意义。

笔者要向前任主管Harry Thapar教授表示深深的感激。作为威斯敏斯特大学商学院的金融与会计学院院长，他为笔者在金融领域提供了宝贵的专业指导和持续的支持。

同时，笔者也要向现任主管Francesca Medda教授表示衷心的感谢。在她的引领下，笔者回归伦敦大学学院，并在伦敦大学学院金融与科技研究所开启了崭新的职业旅程。

最后，笔者要向家人送上最深的感谢。没有他们的不懈支持、深深的理解和持续的鼓励，笔者无法完成这本书的写作。感谢你们一直在笔者身边，陪伴笔者走过这段既富有挑战又收获颇丰的旅程。

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