"《金融大模型开发与应用实践》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(OpenAIBaselines+FinRL+DRL+PyPortfolioOpt)、基于趋势跟踪的期货交易系统(TechnicalAnalysis library+yfinance+Quantstats)、上市公司估值系统(OpenAI+LangChain+Tableau+PowerBI)。《金融大模型开发与应用实践》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。 《金融大模型开发与应用实践》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。"

"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。"

前 言 随着金融市场的复杂性和不确定性增加，金融机构和个人投资者对于更加精准、高效的金融模型和交易策略的需求也日益迫切。而人工智能技术的快速发展为满足这一需求提供了新的可能性。因此，市场上对于能够将人工智能与金融领域结合，提供实用指导并具 备操作性的书籍的需求不断增加。 Python作为一种强大的编程语言，已经成为金融领域不可或缺的工具之一。本书以全面的视角介绍了人工智能、机器学习、深度学习等技术与金融领域的融合，以及如何利用Python构建大模型来应对金融市场的挑战。本书理论结合实践，可以帮助金融从业者和学习者掌握Python在金融领域的应用技能，提升金融模型的准确性和可操作性，从而更好地适应金融市场的变化和挑战。 本书的特色 全面性与深度：本书从人工智能和机器学习的基础知识入手，深入探讨了这些知识在金融领域中的应用。不仅覆盖了传统的金融模型和技术，还介绍了最新的深度学习和强化学习方法，并提供了丰富的案例研究，使读者能够全面了解和掌握 这些技术。 实用性与操作性：本书不仅介绍了理论知识，更注重如何将这些知识应用到实际项目中。通过大量的代码示例、演示和实战项目，读者可以快速学习并掌握Python在金融领域中的应用技能，提高金融模型的准确性和可操作性。 案例丰富：书中提供了丰富的实际案例和项目，涵盖了金融时间序列分析、风险管理、量化交易、情绪分析、区块链技术等多个方面。这些案例不仅可以帮助读者理解和应用书中介绍的技术，还能够启发读者深入思考和探索更多的应用场景。 前沿技术应用：本书介绍了一些前沿的技术和方法，如深度强化学习、情感分析预训练模型(如BE...