目录

第1章概述

1.1人工智能

1.1.1人工智能的定义

1.1.2人工智能的起源与发展

1.1.3智能体系统

1.1.4机器学习

1.2量化交易

1.2.1量化交易的定义

1.2.2量化交易的起源与发展

1.3人工智能在量化交易中的应用

1.3.1资产定价

1.3.2期货套利

1.3.3统计套利

1.3.4期权套利

1.3.5算法交易与高频交易

1.3.6基于人工智能的量化交易策略

1.3.7量化交易系统

1.3.8大语言模型

第2章金融市场的微观结构

2.1市场参与者

2.1.1投资者及投资者保护

2.1.2套期保值者

2.1.3交易商

2.1.4经纪人

2.1.5做市商

2.2订单

2.2.1市价订单

2.2.2限价订单

2.2.3价差

2.3市场类型

2.3.1报价驱动市场

2.3.2订单驱动市场

2.4现代金融市场

2.4.1欧美市场

2.4.2亚洲市场

2.4.3市场比对

第3章资产定价模型

3.1均值方差模型

3.1.1投资组合风险分散化

3.1.2有效前沿

3.1.3最小方差组合

3.1.4实证分析

3.2资本资产定价模型

3.2.1假设条件

3.2.2两基金分离

3.2.3证券市场线

3.2.4基于市场组合的资产定价

3.2.5实证分析

3.3套利定价模型

3.3.1套利和套利定价理论

3.3.2一般条件下的套利定价

3.3.3极限条件下的套利定价

3.3.4套利定价模型与资本资产定价模型的比较

3.4状态或有证券定价模型

3.4.1状态价格

3.4.2状态或有证券估值

3.4.3状态指数投资组合

3.5多因子模型

3.5.1FamaFrench三因子模型

3.5.2Carhart四因子模型

3.5.3FamaFrench五因子模型

3.5.4多因子模型实证分析

第4章期货套利

4.1基本概念

4.1.1期货市场概述

4.1.2套利交易概述

4.2期货定价的原理

4.2.1期货价格与现货价格

4.2.2风险中性的定价原理

4.2.3持有成本的定价原理

4.2.4冲击成本

4.3价差套利

4.3.1跨期套利

4.3.2跨商品套利

4.3.3跨市场套利

4.3.4最优期货价差套利的头寸比例

4.4期现套利

4.4.1期现套利的基本概念

4.4.2期现套利的定价模型

4.4.3现货指数复制

4.4.4结算日套利

4.5期货套利的风险管理

4.5.1期货套利的风险类型

4.5.2风险值的测度方法

4.5.3保证金的管理

第5章统计套利

5.1统计套利的定义

5.2配对交易策略

5.2.1配对交易概述

5.2.2股票对筛选

5.2.3交易策略

5.3市场中性策略

5.3.1市场中性策略的定义

5.3.2市场中性策略的常见方法

5.4交易型开放式指数基金套利策略

5.4.1基本概念

5.4.2套利策略

5.5融资融券套利

5.5.1权证融资融券套利

5.5.2可转债融资融券套利

5.5.3股指期货融资融券套利

5.6外汇套利

5.6.1外汇交易概述

5.6.2外汇套利策略

5.7基于机器学习的统计套利策略

5.7.1基于K均值聚类的跨行业协整套利策略

5.7.2基于DBSCAN和层次聚类的跨行业协整套利策略

第6章期权套利

6.1基本概念

6.1.1期权介绍

6.1.2看涨期权

6.1.3看跌期权

6.1.4标的资产

6.1.5期权交易

6.2股票期权

6.2.1股票期权介绍

6.2.2股息及股票分股

6.2.3头寸限额与行使限额

6.3期权定价模型

6.3.1传统期权定价方法

6.3.2BlackScholes期权定价方法

6.3.3风险中性期权定价方法

6.3.4二叉树期权定价方法

6.4股票/单一期权套利

6.4.1股票/股票期权套利

6.4.2股票/指数期权套利

6.5转换套利与反向转换套利

6.5.1转换套利与反向转换套利

6.5.2无套利区间

6.6价差交易策略

6.6.1牛市价差

6.6.2熊市价差

6.6.3盒式价差

6.6.4蝶式价差

6.6.5日历价差

6.7组合交易策略

6.7.1跨式组合

6.7.2序列组合与带式组合

6.7.3宽跨式组合

6.8其他交易策略

6.8.1飞鹰式套利

6.8.2领式策略

第7章算法交易与高频交易

7.1算法交易

7.1.1算法交易发展

7.1.2算法交易事件

7.2算法交易策略

7.2.1时间加权平均价格策略

7.2.2执行落差策略

7.2.3交易量加权平均价格策略

7.2.4动态交易量加权平均价格策略

7.3高频交易

7.3.1高频交易背景

7.3.2高频交易策略

第8章基于人工智能的量化交易策略

8.1基于深度学习的配对交易策略

8.1.1基于情绪词典与BERTBiLSTM融合算法的投资者情绪

8.1.2基于AttentionCNNMLSTM算法的股票融资融券价格预测

8.1.3基于时序预测与马尔可夫状态转移协整OU过程的配对交易

8.1.4实证交易

8.2基于深度学习的期权对冲策略

8.2.1期权对冲的基本概念

8.2.2基于强化学习的不完全市场下期权对冲策略

8.3基于多智能体的现货和期货市场跨市场交易策略

8.3.1现货市场交易机制

8.3.2期货市场交易机制

8.3.3交易者交易策略

8.3.4结果分析

第9章量化交易系统

9.1量化交易系统概述

9.1.1量化交易系统的定义

9.1.2市场参与者和交易基础设施

9.1.3量化交易系统结构

9.2数据获取与分析

9.2.1数据需求

9.2.2数据获取

9.2.3数据处理

9.2.4指标选择

9.3交易前分析

9.3.1阿尔法模型

9.3.2风险模型

9.3.3交易成本模型

9.4交易信号生成与执行

9.4.1交易信号生成

9.4.2交易执行

9.4.3执行策略的类型和选择

9.5回溯测试

9.5.1回溯测试概述

9.5.2回测引擎

9.5.3回测目标

9.5.4参数优化

第10章大语言模型及其在市场指数预测中的应用

10.1背景介绍

10.1.1语言模型的发展历程

10.1.2GPT系列模型的技术演进

10.2大语言模型的特征

10.2.1缩放定律

10.2.2涌现能力

10.2.3关键技术

10.3基于大模型指令微调的投资者情绪构建与市场指数预测

10.3.1模型构建

10.3.2数据选取

10.3.3结果分析