人工智能在量化交易中的应用与实战

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

揭示智能量化交易实战精髓，新手交易获利更容易
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；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。

本书适用于各种投资者，如股民、期民、中小散户、职业操盘手和专业金融评论人士，更适用于那些有志于在这个充满风险、充满寂寞的征程上默默前行的征战者和屡败屡战、愈挫愈勇并终战胜失败、战胜自我的勇者。

李晓波，从事金融衍生品市场交易及管理近20年，有着丰富的经验和体会，对国内外贵金属、外汇、邮币卡、大宗商品及股市等主流交易方式有着深刻的了解，擅长股票、期货、黄金、白银、邮币卡、外汇的培训指导，经常活跃在各大金融讲坛，深为投资者喜爱。可为个人投资者及机构提供分析、投资咨询，交易指导，理财培训等多方位的专业服务。

随着计算机技术的发展，人工智能已经从科幻逐步走入现实。从1956年人工智能这个概念被首次提出以来，人工智能的发展几经沉浮。随着核心算法的突破、计算能力的迅速提高，以及海量互联网数据的支撑，人工智能终于在21世纪的第二个十年里迎来质的飞跃，成为全球瞩目的科技焦点。在政府积极引导和企业战略布局等推动下，人工智能产业从无到有，规模快速壮大，创新能力显著增强，服务能力大幅提升，应用范畴不断拓展，并为云计算、大数据、物联网、量化交易等新兴领域的发展提供了基础支撑。与此同时，对人工智能人才的需求也极为迫切。

以美国为主的成熟资本市场，量化交易占比超过50%，量化对冲基金已经成为资管行业中的翘楚。中国的量化交易起步较晚，量化交易在证券市场占比还不足5%。随着科技的进步，中国的量化交易市场正在快速发展。

目前我国的量化交易主要应用在商品期货上。随着股指期货的上市，期货市场和证券市场实现了真正意义上的互动，投资者不仅可以在期货市场上进行投机交易，同时可以在期货与股票之间进行套利交易。利用量化交易对股指期货进行操作将会是投资者（尤其是机构投资者）的一个重要的发展方向。

| 内容结构
本书共16章，具体章节安排如下。

第1章：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。

第2章到第5章：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。

第6章到第8章：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。

第9章到第14章：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。

第15章到第16 章：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。

| 内容特色
本书的特色归纳如下。
（1）实用性：本书首先着眼于人工智能在量化交易中的实战应用，然后再探讨深层次的技巧问题。

（2）详尽的例子：本书附有大量的例子，通过这些例子介绍知识点。每个例子都是作者精心选择的，投资者反复练习，举一反三，就可以真正掌握人工智能在量化交易中的实战技巧，从而学以致用。

（3）全面性：本书包含了人工智能和量化交易的所有知识，分别是人工智能基础知识、Python编程基础、Numpy包、Pandas包、Matplotlib
包、决策树、随机森林、支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯、人工智能的神经网络、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、Python量化交易策略的因子分析技巧和Python量化交易策略实例。

| 适合读者
本书适用于各种投资者，如股民、期民、中小散户、职业操盘手和专业金融评论人士，更适用于那些有志于在这个充满风险、充满寂寞的征程上默默前行的征战者和屡败屡战、愈挫愈勇并最终战胜失败、战胜自我的勇者。