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[正版新书]AI驱动下的量化策略构建(微课视频版) 江建武 季枫 梁举 清华大学出版社 大模型 套利策略 CTA策
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江建武,同济大学硕士,同济大学经管学院MBA校友导师,资深工程师,二十多年IT从业经验。2006年进入量化行业,现与金融机构、BigQuant及高校共创AI量化实验室,并以高频交易dragon自媒体账户发起Dragon量化社区,目前社区拥有职业交易者超万人,初步建成量化生态圈,含数据供应商、经纪商、FOF、MOM、策略研发和交易框架等。 季枫,清华大学硕士,Dragon量化社区核心成员,9年以上互联网/量化交易行业经验,熟悉高频交易,CTA策略等多种策略的设计实践,国内头部资管从业者。 梁举,北京大学文物保护和计算机软件双学士,15年以上互联网/AI行业经验。曾任微软亚洲研究院高级研发工程师,负责Bing全球40+国家的新闻和实时搜索核心算法,通过大规模机器学习等AI技术将搜索质量提升到业界领先水平。现为成都宽邦科技有限公司的创始人兼CEO,研发人工智能基础技术,应用于金融、教育等行业。
系统介绍了如何将人工智能技术应用于量化投资策略的各个环节,包括投资研究、数据挖掘、策略构建、回测、实盘交易等,展现了AI在量化领域的广阔应用前景。 不仅阐述了AI在量化策略驱动上的理论基础,更提供了丰富的实战案例分析和代码示例,确保读者能够学以致用,真正将AI技术应用于实践中。 全面讲解了常见的量化策略类型,如做市、套利、CTA、多因子选股等,分析了这些策略的原理、变化及建模方法。 介绍了基于深度学习、强化学习等AI技术构建做市、套利等策略的创新方法,为传统量化投资开拓了新思路。 整体结构由浅入深,先从量化投资的基本概念出发,再到学术研究,最后落实到实战操作,循序渐进,确保读者能够全面系统地掌握相关知识。 由资深量化投资从业者和AI专家合作撰写,理论与实践并重,观点前沿权威,对于想深入了解AI时代量化投资的读者很有价值。
教学课件(PPT) 本书源码 第1章 AI量化投资简介与本书导读( 36min)………………………………………… 1 1.1 量化投资简介 ……………………………………………………………………… 1 1.1.1 量化投资定义……………………………………………………………… 1 1.1.2 量化投资特点……………………………………………………………… 1 1.1.3 量化投资优势……………………………………………………………… 2 1.1.4 量化投资发展历程………………………………………………………… 3 1.2 AI简介 ……………………………………………………………………………… 5 1.2.1 AI发展简介 ……………………………………………………………… 6 1.2.2 人工智能算法简介………………………………………………………… 8 1.2.3 AI应用现状 ……………………………………………………………… 10 1.2.4 ChatGPT 演进历程与金融应用 ………………………………………… 14 1.3 研究背景及意义…………………………………………………………………… 17 1.3.1 普通投资者业绩现状 …………………………………………………… 17 1.3.2 普通投资者如何改变现状 ……………………………………………… 19 1.3.3 AI驱动加速量化策略研发 ……………………………………………… 21 1.4 量化人的知识结构………………………………………………………………… 22 1.5 配套的资料………………………………………………………………………… 23 第2章 量化投研平台搭建( 14min)…………………………………………………… 24 2.1 量化投研平台简介………………………………………………………………… 24 2.2 投研平台常用模块简介…………………………………………………………… 25 2.2.1 数据库模块简介 ………………………………………………………… 25 Ⅹ 2.2.2 常用在线数据库 ………………………………………………………… 26 2.2.3 常用本地数据库 ………………………………………………………… 27 2.2.4 策略构建模块简介 ……………………………………………………… 27 2.2.5 策略回测模块简介 ……………………………………………………… 27 2.3 投研平台实例:BigQuant ……………………………………………………… 28 2.3.1 量化数据库模块实例 …………………………………………………… 28 2.3.2 策略构建模块实例 ……………………………………………………… 29 2.4 常见投研平台与开源框架介绍…………………………………………………… 29 2.4.1 常见投研平台 …………………………………………………………… 30 2.4.2 常见开源框架 …………………………………………………………… 31 第3章 人工智能时代下的量化策略开发( 25min)…………………………………… 33 3.1 证券交易发展历程………………………………………………………………… 34 3.2 AI时代的量化策略开发与传统量化策略开发比较 …………………………… 35 3.2.1 传统策略开发的问题 ………………………………………… ………
党的二十大报告指出:教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战 略性支撑。必须坚持科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力,深入实施科教 兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略,这三大战略共同服务于创新型国家的建设。 高等教育与经济社会发展紧密相连,对促进就业创业、助力经济社会发展、增进人民福祉具 有重要意义。 在大数据和大模型的推动下,量化领域发生了深刻的变革,尤其在策略研究方面。AI 随着算力爆炸性增长和智能的提升,它可以驱动量化策略研发全流程,可协助寻找论文、理 解论文、编写代码、构建模型、训练模型、生成信号、特征识别、投资组合优化和参数优化等。 本书旨在阐述AI如何应用在量化策略构建全流程,特别是在具体量化策略中应用前沿的 算法,达到降本增效及提高投资业绩的目的。 阅读高质量的论文是策略研发者的必备技能,但专业英语阅读、数学公式理解和论文价 值判断的难度常使量化爱好者望而却步。有时,他们可能花费大量时间复现论文,却发现该 模型收益有限,泛化能力或在其他数据集中表现不佳。面对每天数百篇的国内外论文,如何 利用人工智能和各种技术手段识别出经典、开创性和集大成的论文成为关键。笔者根据 CTA 策略、多因子选股、套利策略、高频策略和机器学习策略进行分类,通过 AI寻找高质量 的论文,借助ChatGPT等工具辅助阅读专业文献、理解数学公式,然后通过Python实现论 文算法、策略回测和实盘操作来详述AI在量化策略研发全流程的应用。 本书主要内容 第1章AI量化投资简介与本书导读。本章论述量化投资的定义、特点、优势和发展演 进历程,对 AI技术的发展和应用现状进行了阐述,特别是对 LLM 的发展演进历程和金融 领域的应用进行了详细论述。介绍本书的研究背景和意义,强调AI在量化交易中具有理 论与实
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