实操：结合真实量化金融案例，理论与实践并进。
资源：提供完整代码和数据至网盘，易于获取。
入门：Python基础起步，从零开始，适合初学者。
创新：涵盖量化金融、算法交易及ChatGPT应用。

  
\t本书是一部全面而深入的量化金融实战指南，从基础的Python编程和量化金融概念出发，逐步引领读者进入金融数据分析、量化策略开发、算法交易及风险管理的高级话题。本书还探讨了生成式AI和ChatGPT在量化金融领域中的应用，为读者提供了一个全面的视角和实用的工具。



\t本书共分为5章：第1章作为基础，介绍了量化金融、算法交易和Python编程的基础知识；第2章专注于金融数据的获取和处理，包括如何使用APIs和Python库；第3章深入讲解了量化策略与模型，涵盖了从统计学到机器学习再到深度学习和Transformer模型及ChatGPT插件使用的多个方面；第4章是对算法交易与风险管理的全面解析，包括市场微观结构、交易策略和ChatGPT的Code Interpreter功能；第5章对量化金融和算法交易的未来进行了展望，包括人工智能在金融领域中的机遇和挑战。



\t本书内容深入浅出，实例丰富，实用性极强，特别适合量化金融的初学者和专业人士，也适用于金融分析师、数据科学家和编程爱好者。此外，本书也可作为金融科技和量化金融相关培训课程的教材。

第1章 基础知识与量化金融概述001
1.1引言：量化金融与算法交易简介001
1.1.1量化金融及其发展历史002
1.1.2当代量化金融004
1.1.3算法交易概述005
1.1.4高频交易概述007
1.1.5算法交易与高频交易的区别008
1.2Python编程基础008
1.2.1Python的优点009
1.2.2Python在量化金融和算法交易中的应用初览009
1.2.3Anaconda的安装010
1.2.4Python代码示例012
1.3ChatGPT简介及原理013
1.3.1ChatGPT简介013
1.3.2ChatGPT原理014
1.4生成式AI在量化金融领域中的应用015
第2章 金融数据处理与分析017
2.1数据来源：金融数据APIs及其供应商017
2.1.1数据来源的复杂程度018
2.1.2为什么要链接API018
2.1.3数据供应商的对比019
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