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巧用AI大模型輕松學會Python金融數據分析
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巧用AI大模型輕松學會Python金融數據分析 版權信息
- ISBN：9787301353059
- 條形碼：9787301353059 ; 978-7-301-35305-9
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
巧用AI大模型輕松學會Python金融數據分析 本書特色
1.金融大數據分析新模式：讓金融大數據分析更高效、更快捷、更完美。
2.全流程解析：涵蓋獲取金融數據到數據處理、數據可視化、探索、建模，再到機器學習和深度學習等全流程應用。
3.實戰檢驗：ChatGPT結合多種金融大數據分析工具及案例實操講解，理解更加透徹。
4.快速提高金融大數據分析效率：揭秘ChatGPT與金融大數據分析高效融合的核心方法論和實踐經驗。
巧用AI大模型輕松學會Python金融數據分析 內容簡介
本書旨在幫助讀者運用現代AI技術深入探索金融數據分析領域。
本書以Python為主要編程語言，通過豐富的實例與ChatGPT的智能輔助，詳盡講解了從獲取金融數據、數據處理、數據可視化、探索性數據分析、建模，到機器學習和深度學習的應用。本書不僅包含全面的理論知識和技術指導，還附贈大量高質量的金融數據，方便讀者在無法調用接口時進行實操演練。同時，本書還探討了生成式AI在選股和資產配置中的前沿應用，為讀者提供了洞察金融領域未來發展的新視角。
無論您是金融行業的專業人士、正在學習數據分析的學生，還是對金融科技感興趣的業余愛好者，本書都將為您提供豐富的知識和實踐經驗，助您輕松掌握Python金融數據分析的核心技能。
巧用AI大模型輕松學會Python金融數據分析 目錄
第 1 章
用 Python 獲取金融數據 / 1
1.1 獲取股票數據 2
1.1.1 獲取股票實時行情數據 2
1.1.2 獲取股票歷史行情數據 4
1.1.3 獲取上市公司財務指標數據 .5
1.2 獲取期貨數據 8
1.2.1 獲取期貨手續費與保證金數據8
1.2.2 獲取期貨實時行情數據 10
1.2.3 獲取期貨歷史行情數據 11
1.3 獲取宏觀數據 12
1.3.1 獲取國內生產總值數據 12
1.3.2 獲取社會融資規模增量統計數據 14
1.3.3 獲取 M2 貨幣供應年率數據 .15
1.4 小結與習題 .15
第 2 章
讓 ChatGPT 協助處理金融數據 / 17
2.1 將價格數據轉化為收益 .18
2.1.1 讓 ChatGPT 協助計算簡單收益18
2.1.2 讓 ChatGPT 協助計算對數收益20
2.2 根據通貨膨脹調整收益 .21
2.2.1 通貨膨脹調整的一般步驟.22
2.2.2 獲取 CPI 月率數據并進行處理.23
2.2.3 讓 ChatGPT 協助進行通貨膨脹調整24
2.3 實現波動率的計算 .26
2.3.1 實現波動率的原理與公式.26
2.3.2 計算股價的月度實現波動率 .27
2.3.3 讓 ChatGPT 協助計算年化實現波動率 28
2.4 缺失數據填補 31
2.4.1 用 reindex 填補缺失的日期.31
2.4.2 讓 ChatGPT 協助填充缺失數據32
2.4.3 讓 ChatGPT 協助用插值法填充缺失數據33
2.5 小結與習題 .35第 3 章
讓 ChatGPT 協助可視化金融時間序列數據 / 36
3.1 時間序列數據的基本可視化 37
3.1.1 基本折線圖的繪制.37
3.1.2 讓 ChatGPT 協助繪制子圖.39
3.1.3 讓 ChatGPT 協助美化子圖.40
3.2 季節性模式可視化 .42
3.3 交互式可視化 45
3.3.1 讓 ChatGPT 用 Cufflink 繪制交互式圖像45
3.3.2 讓 ChatGPT 用 Plotly 繪制交互式圖像47
3.3.3 讓 ChatGPT 協助美化交互式圖像.49
3.4 K 線圖的繪制 50
3.4.1 讓 ChatGPT 協助繪制基本 K 線圖50
3.4.2 讓 ChatGPT 協助添加均線.53
3.4.3 讓 ChatGPT 協助添加成交量54
3.5 小結與習題 .56
第 4 章
讓 ChatGPT 協助探索金融時間序列數據 / 57
4.1 讓 ChatGPT 協助處理異常值 58
4.1.1 使用滾動統計檢測異常值.58
4.1.2 使用溫索化處理異常值 61
4.2 讓 ChatGPT 協助檢測趨勢變化 62
4.2.1 使用 Pelt 算法檢測趨勢變化63
4.2.2 使用二元分段法檢測變點.64
4.2.3 時間序列中的趨勢檢測 66
4.3 讓 ChatGPT 協助研究資產回報的典型特征 67
4.3.1 資產回報的統計分布68
4.3.2 資產回報的自相關性分析.71
4.3.3 資產回報的杠桿效應74
4.3.4 用 Hurst 指數識別時間序列中的趨勢75
4.4 小結與習題 .78
第 5 章
讓 ChatGPT 協助進行技術分析 / 79
5.1 讓 ChatGPT 協助使用 TA-Lib 計算技術指標 80
5.1.1 使用 TA-Lib 計算均線指標 .81
5.1.2 使用 TA-Lib 計算布林帶指標82
5.1.3 使用 TA-Lib 計算 RSI 指標 84
5.2 讓 ChatGPT 協助識別 K 線形態 .86
5.2.1 使用 TA-Lib 識別“早晨之星”形態88
5.2.2 使用 TA-Lib 識別“錘頭”形態.89
5.2.3 調用 TA-Lib 全部模式識別函數識別K 線形態.91
5.3 讓 ChatGPT 協助開發技術分析
面板 935.3.1 使用下拉菜單選擇期貨品種 .95
5.3.2 讓用戶選擇起止日期97
5.3.3 添加技術分析指標.99
5.3.4 添加 K 線圖與技術指標的可視化展示100
5.4 小結與習題 .103
第 6 章
讓 ChatGPT 協助進行時間序列分析與建模 / 104
6.1 讓 ChatGPT 協助進行時間序列分解 105
6.1.1 直觀地觀察時間序列數據的季節性模式105
6.1.2 對數據進行滾動統計107
6.1.3 使用“加法模型”進行季節性分解109
6.1.4 使用 STL 分解法進行時間序列分解111
6.2 讓 ChatGPT 協助對時間序列進行平穩性檢驗 .113
6.2.1 對時間序列進行 ADF 檢驗 113
6.2.2 對時間序列進行 KPSS 檢驗114
6.2.3 修正時間序列的不平穩性.116
6.3 讓 ChatGPT 協助進行時間序列建模 118
6.3.1 使用 ARIMA 進行建模 119
6.3.2 使用指數平滑方法進行建模 .122
6.4 小結與習題 .125
第 7 章
讓 ChatGPT 協助用機器學習建模 / 126
7.1 讓 ChatGPT 協助建立線性回歸模型 127
7.1.1 創建*簡單的模型并做出預測128
7.1.2 使用滾動時間序列交叉驗證法評估模型130
7.2 讓 ChatGPT 協助進行特征工程 134
7.2.1 添加均線特征并訓練模型.134
7.2.2 添加滯后特征并訓練模型.136
7.2.3 添加時間特征并訓練模型.139
7.3 讓 ChatGPT 協助使用更多機器學習算法建模 .143
7.4 小結與習題 .146
第 8 章
讓 ChatGPT 協助使用多因子模型 / 147
8.1 讓 ChatGPT 協助使用 CAPM 模型 148
8.1.1 CAPM 的基本原理148
8.1.2 資產和指數數據的準備 149
8.1.3 使用 CAPM 計算股票的貝塔系數150
8.2 讓 ChatGPT 協助使用三因子模型 152
8.2.1 三因子模型的基本原理 152
8.2.2 三因子數據的準備.153
8.2.3 三因子模型的創建.155
8.2.4 用三因子模型對投資組合進行滾動估計157
8.3 讓 ChatGPT 協助使用其他多因子模型 161
8.3.1 Carhart 四因子模型161
8.3.2 Fama-French 五因子模型.163
8.3.3 基于多因子模型調整投資組合167
8.4 小結與習題 .168
第 9 章
讓 ChatGPT 協助使用 GARCH 建模 / 170
9.1 讓 ChatGPT 協助探索 ARCH 模型 .171
9.1.1 ARCH 模型的基本原理.171
9.1.2 ARCH 模型的具體實現.173
9.2 讓 ChatGPT 協助探索 GARCH模型 177
9.2.1 GARCH 模型的基本原理177
9.2.2 GARCH 模型的具體實現178
9.2.3 用 GARCH 模型預測未來波動率.180
9.3 讓 ChatGPT 協助探索 CCC-GARCH模型 183
9.3.1 CCC-GARCH 模型的原理.183
9.3.2 CCC-GARCH 模型的實現.185
9.3.3 用 CCC-GARCH 模型預測條件協方差矩陣188
9.4 小結與習題 .190
第 10 章
讓 ChatGPT 協助進行蒙特卡羅模擬 / 191
10.1 讓 ChatGPT 協助掌握幾何布朗運動 192
10.1.1 幾何布朗運動的基本原理.192
10.1.2 定義幾何布朗運動模擬函數 .194
10.1.3 使用定義好的函數模擬股價變動 197
10.2 讓 ChatGPT 協助進行期權定價 199
10.2.1 期權基礎知識199
10.2.2 使用蒙特卡羅模擬對歐洲期權定價 201
10.2.3 使用 LSMC 方法對美國期權定價 203
10.3 讓 ChatGPT 協助估計 VaR .207
10.3.1 VaR 的基本概念 .207
10.3.2 創建虛擬的投資組合208
10.3.3 估計投資組合的 VaR 209
10.4 小結與習題 .212
第 11 章
讓 ChatGPT 協助進行資產配置 / 213
11.1 讓 ChatGPT 協助評估等權重投資組合 214
11.1.1 創建虛擬的投資組合214
11.1.2 使用 QuantStats 繪制業績快照圖.217
11.1.3 使用 QuantStats 生成業績評估報告 219
11.2 讓 ChatGPT 協助構建有效前沿 222
11.2.1 使用蒙特卡羅模擬尋找有效前沿 222
11.2.2 使用優化算法尋找有效前沿 .226
11.3 讓 ChatGPT 協助*大化風險平衡 231
11.3.1 層次風險平價的基本原理.231
11.3.2 層次風險平價的實現232
11.4 小結與習題 .236
第 12 章
讓 ChatGPT 協助回測交易策略 / 237
12.1 讓 ChatGPT 協助進行向量化回測 238
12.1.1 交易信號的生成.238
12.1.2 交易策略的收益計算241
12.1.3 在交易策略中添加交易成本 .245
12.2 讓 ChatGPT 協助使用 backtrader回測 246
12.2.1 小試 backtrader.247
12.2.2 backtrader 中的 Strategy 類249
12.2.3 用 backtrader 回測均線策略.250
12.3 讓 ChatGPT 協助回測多空策略 254
12.3.1 基于 RSI 設計多空策略 .254
12.3.2 執行多空策略的回測256
12.4 小結與習題 .258
第 13 章
深度學習的基礎知識 / 259
13.1 深度學習的一些基本概念 260
13.1.1 神經網絡與神經元.260
13.1.2 神經元的激活函數.262
13.2 神經網絡的訓練 268
13.2.1 神經網絡的損失函數269
13.2.2 反向傳播與梯度下降271
13.2.3 用 TensorFlow 訓練*簡單的神經
網絡 27313.3 一些特殊的神經網絡 .276
13.3.1 循環神經網絡276
13.3.2 長短期記憶網絡.280
13.3.3 卷積神經網絡283
13.4 小結與習題 .286
第 14 章
深度學習在金融領域的應用探索 / 287
14.1 用神經網絡預測金融市場 288
14.1.1 使用 LSTM 預測期貨價格 .288
14.1.2 使用歸一化處理數據并訓練模型 292
14.1.3 使用 LSTM 預測收益 295
14.2 用神經網絡預測市場方向 299
14.2.1 將任務轉化為二分類問題.299
14.2.2 創建 CNN 模型并訓練.301
14.2.3 添加一些技術指標作為特征 .304
14.3 設計交易策略并回測 .308
14.4 小結與習題 .310
第 15 章
利用生成式 AI 進行選股和分配權重 311
15.1 生成式 AI 用于投資組合選擇的研究 312
15.1.1 生成式 AI 與其“幻覺” 312
15.1.2生成式 AI 與大語言模型 314
15.2 使用大語言模型薦股 .315
15.2.1 領先基金的投資原則315
15.2.2宏觀經濟形勢分析.317
15.2.3 根據經濟形勢研判進行股票選擇 319
15.3 為投資組合分配權重 .323
15.3.1 ChatGPT 提供的權重分配323
15.3.2使用傳統優化方法計算權重分配 326
15.3.3文心一言提供的權重分配.328
15.4 小結與習題 .332
結束語 / 333
展開全部
巧用AI大模型輕松學會Python金融數據分析 作者簡介
段小手
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段小手，曾供職于百度、敦煌網、慧聰網、方正集團等知名IT企業。有多年的科技項目管理及開發經驗。2019年至今，與云南省公安廳合作數據挖掘項目，使用機器學習技術協助云南警方打擊違法犯罪活動。
其負責的項目曾獲得“國家發改委電子商務示范項目”“中關村現代服務業試點項目”“北京市信息化基礎設施提升專項”“北京市外貿公共服務平臺”等多項政策支持。著有《深入淺出Python機器學習》(清華大學出版社出版)《深入淺出Python量化交易實戰》（機械工業出版社出版）等著作。
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