"《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。"