金融大模型开发与应用实践--聚文网

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内容简介

本书循序渐进、深入讲解了金融大模型开发与应用实践的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了各个知识点的用法。全书共11章，分别讲解了大模型基础、数据预处理与特征工程、金融时间序列分析、金融风险建模与管理、高频交易与量化交易、资产定价与交易策略优化、金融市场情绪分析、区块链与金融科技创新、基于深度强化学习的量化交易系统(OpenAI Baselines+FinRL+DRL+PyPortfolioOpt)、基于趋势跟踪的期货交易系统(Technical Analysis library+yfinance+Quantstats)、上市公司估值系统(OpenAI+LangChain+Tableau+PowerBI)。本书易于阅读，以极简的文字介绍了复杂的案例，同时涵盖了其他同类图书中很少涉及的历史参考资料，是学习金融大模型开发的理想教程。
本书适用于已经了解了Python基础开发的读者，想进一步学习大模型开发、模型优化、模型应用和模型架构的读者，也可以作为证券、保险、银行等从业者的参考书，还可以作为大专院校相关专业的师生用书和培训机构的专业性教材。

作者简介

"张治政，中国海洋大学计算机硕士，西南财经大学金融硕士，资深软件开发工程师和架构师，现就职于红荔湾投资。从事量化金融、衍生品（期货期权）交易策略、金融建模和金融数据分析的架构和开发工作，拥有多年的受托资产管理和证券市场的投资管理经验，是金融开源模型Tushare的贡献者。擅长Python、C#、Java、C++和C语言编程，以及大模型和人工智能开发。同时精通量化交易回测、走势预测及风险评估。"

第1章大模型基础1
1.1人工智能1
1.1.1人工智能的发展历程1
1.1.2人工智能的研究领域2
1.1.3人工智能对人们生活的影响3
1.2机器学习和深度学习4
1.2.1机器学习4
1.2.2深度学习5
1.2.3机器学习和深度学习的区别5
1.3大模型介绍7
1.3.1大模型的作用7
1.3.2数据8
1.3.3数据和大模型的关系9
1.4人工智能与金融行业交融9
1.4.1人工智能驱动的金融创新10
1.4.2大模型在金融中的应用11
第2章数据预处理与特征工程12
2.1数据清洗与处理12
2.1.1数据质量检查与缺失值处理12
2.1.2异常值检测与处理15
2.1.3数据重复性处理18
2.2特征选择与提取20
……

金融大模型开发与应用实践

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