第1章　人工智能快速入门 / 1
1.1　初识人工智能 / 2
1.1.1　什么是人工智能 / 2
1.1.2　为什么要学习人工智能 / 2
1.2　智能概述 / 4
1.2.1　智能类型 / 4
1.2.2　智能的组成 / 6
1.3　人工智能的研究与应用领域 / 8
1.3.1　专家系统 / 8
1.3.2　自然语言理解 / 9
1.3.3　机器学习 / 9
1.3.4　机器定理证明 / 10
1.3.5　自动程序设计 / 11
1.3.6　分布式人工智能 / 12
1.3.7　机器人学 / 13
1.3.8　模式识别 / 14
1.3.9　人机博弈 / 14
1.3.10　计算机视觉 / 15
1.3.11　软计算 / 15
1.3.12　智能控制 / 16
1.3.13　智能规划 / 17
1.4　人工智能的开发语言 / 18
1.4.1　为什么使用Python来开发人工智能 / 18
1.4.2　Python的下载和安装 / 18
1.4.3　Python程序的编写 / 21
1.4.4　利用量化交易平台编写Python程序 / 24
1.5　人工智能的发展历史 / 27
1.5.1　计算机时代 / 27
1.5.2　大量程序 / 28
1.5.3　强弱人工智能 / 29
第2章　Python 编程基础 / 31
2.1　Python的基本数据类型 / 32
2.1.1　数值类型 / 32
2.1.2　字符串 / 34
2.2　变量与赋值 / 37
2.2.1　变量命名规则 / 37
2.2.2　变量的赋值 / 38
2.3　Python的基本运算 / 39
2.3.1　算术运算 / 39
2.3.2　赋值运算 / 41
2.3.3　位运算 / 42
2.4　Python的选择结构 / 43
2.4.1　关系运算 / 43
2.4.2　逻辑运算 / 45
2.4.3　if 语句 / 46
2.4.4　嵌套 if 语句 / 48
2.5　Python的循环结构 / 49
2.5.1　while循环 / 50
2.5.2　while 循环使用else语句 / 51
2.5.3　无限循环 / 51
2.5.4　for循环 / 52
2.5.5　在for循环中使用range()函数 / 53
2.5.6　break语句 / 54
2.5.7　continue语句 / 55
2.5.8　pass语句 / 56
2.6　Python的特征数据类型 / 57
2.6.1　列表 / 57
2.6.2　元组 / 61
2.6.3　字典 / 63
2.6.4　集合 / 64
2.7　Python的函数 / 67
2.7.1　函数的定义与调用 / 67
2.7.2　参数传递 / 69
2.7.3　匿名函数 / 71
2.7.4　变量作用域 / 72
2.8　Python的面向对象 / 73
2.8.1　面向对象概念 / 73
2.8.2　类与实例 / 74
2.8.3　模块的引用 / 77
2.9　Python的代码格式 / 78
2.9.1　代码缩进 / 78
2.9.2　代码注释 / 79
2.9.3　空行 / 79
2.9.4　同一行显示多条语句 / 79
第3章　人工智能的Numpy 包 / 81
3.1　初识Numpy包 / 82
3.2　ndarray数组基础 / 82
3.2.1　创建Numpy数组 / 83
3.2.2　Numpy特殊数组 / 86
3.2.3　Numpy序列数组 / 90
3.2.4　Numpy数组索引 / 91
3.2.5　Numpy数组运算 / 92
3.2.6　Numpy数组复制 / 93
3.3　Numpy的矩阵 / 94
3.4　Numpy的线性代数 / 96
3.4.1　两个数组的点积 / 96
3.4.2　两个向量的点积 / 97
3.4.3　一维数组的向量内积 / 97
3.4.4　矩阵的行列式 / 98
3.4.5　矩阵的逆 / 100
3.5　Numpy的文件操作 / 101
第4章　人工智能的Pandas 包 / 105
4.1　Pandas的数据结构 / 106
4.2　一维数组系列（Series） / 106
4.2.1　创建一个空的系列（Series） / 106
4.2.2　从ndarray创建一个系列（Series） / 107
4.2.3　从字典创建一个系列（Series） / 109
4.2.4　从有位置的系列（Series）中访问数据 / 109
4.2.5　使用

人工智能+量化交易，未来金融市场的趋势
机构和大户的工具，“散户赚钱是偶然，机构和大户赚钱是必然”的结果
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详解智能量化交易实战应用难题，多位专家合力编著

本书首先讲解人工智能的基础知识，即什么是人工智能，为什么要学习人工智能，什么是智能，智能类型，人工智能的研究与应用领域，为什么使用Python 来开发人工智能，利用量化交易平台编写Python 程序，人工智能的发展历史；然后讲解Python 编程基础和人工智能的三个重要的包，即Numpy 包、Pandas 包和Matplotlib 包；接着讲解5 种机器学习算法，即决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯和人工智能的神经网络；然后讲解Python 量化交易策略的编写、获取数据函数、Python 基本面量化选股、Python 量化择时的技术指标函数、Python 量化交易策略的回测技巧、Python 量化交易策略的机器学习方法应用；最后讲解Python 量化交易策略的因子分析技巧和Python 量化交易策略实例。
在讲解过程中既考虑读者的学习习惯，又通过具体实例剖析讲解人工智能在量化交易应用中的热点问题、关键问题及种种难题。
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