前言
随着近年来人工智能技术的快速发展，尤其是大语言模型的突破，人工智能强大的算力支撑和广阔的发展前景逐渐受到金融业的关注和认同，与金融领域开始了深度融合与创新。特别是在量化交易领域，人工智能技术的应用引发了一场革命。量化交易依托于先进的数学模型和统计方法，旨在通过对庞大的历史数据进行分析，寻找能够带来超额回报的市场模式并制定交易策略，正逐步取代依赖主观判断的投资方法。相对于传统的投资策略，量化交易在数据处理和决策效率方面具有无可比拟的优势，特别是在剧烈波动的市场环境下，可以快速捕捉短暂的套利机会。
在党的二十届三中全会精神指导下，我国政府进一步明确了数字金融的发展方向，突出强调加强金融科技基础设施建设、推动金融服务数字化转型，以及强化金融风险防控的重要性，旨在推动金融科技与实体经济的深度融合，实现金融行业的高质量发展，保障金融市场的稳定与可持续运行。为促进人工智能与金融行业的深度融合，国家先后制定并出台了一系列政策与指导文件，包括《新一代人工智能发展规划》《金融科技发展规划(2022—2025年)》《关于推动银行业和保险业高质量发展的指导意见》等，充分体现了政府对人工智能在金融领域应用的高度重视。上述政策旨在通过制度引导与资源支持，激发金融科技创新活力，推动金融行业实现高质量、可持续的发展。同时，政府也明确提出，在加快推动金融科技创新的过程中，必须注重金融安全、强化监管能力建设、切实保护消费者权益，稳步推进金融科技与监管科技双轮驱动，为量化交易等前沿金融科技应用提供坚实的政策基础与安全保障。2023年中央金融工作会议明确提出要做实“科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融”五篇大文章。其中，数字金融的发展旨在构建更加开放、包容、安全的金融生态体系，提升金融资源配置效率，增强金融服务的普惠性与可及性。本书以“数字赋能、科教融汇”为核心理念，致力于助力高校建设一流数字金融院系，把握人工智能时代发展机遇，积极推动人工智能技术与数字金融领域的产学研深度融合，为新时代数字金融教育、科研与实践提供理论基础与发展路径。
人工智能技术在量化交易中的应用越来越广泛和深入。这类技术不仅显著提升了市场行为预测的准确度，还展现出强大的计算能力，同时在风险管理、交易执行和投资组合优化等领域也表现出良好的适应性。例如，用机器学习模型对金融市场的海量数据进行特征提取和模式识别，能够有效降低噪声、提高预测收益率的精准度。此外，强化学习算法使交易策略在动态的市场环境中通过动态反馈得到持续优化，从而使交易决策在不确定性的情况下也能达到最优，量化交易的业绩也得到进一步提升。在资产定价方面，基于人工智能的模型通过捕捉非线性关系和复杂的市场动态，已经超越了传统的因子模型，能提供更为精确的估值结果。同时，人工智能技术还支持处理高维度数据，突破了传统方式在维度诅咒、计算瓶颈等方面的限制，使复杂的理财产品在定价、风险评估等方面更加精准。在交易执行环节，人工智能也在逐渐取代传统算法、优化交易路径、降低市场冲击成本和滑点，通过对市场状况的实时监控、对订单簿信息的分析，以及对市场冲击的预测来提高交易执行效率。特别是在高频交易和跨市场套利中，人工智能技术正在成为不可或缺的重要工具，为自动化、智能化的交易策略提供了强有力的技术保障。
本书内容的设计符合当前智能金融、数字金融、科技金融的社会发展需求，既是高等院校的人工智能、金融科技、数据科学与大数据技术、数字经济、金融工程、数字金融、金融数学、计算金融等本科和研究生专业的新兴前沿交叉教材，又是证券公司、基金公司、保险公司等业界实务者和政府监管部门的重要参考资料。本书可以使读者对人工智能和量化交易的起源与发展、金融市场微观结构、算法交易和高频交易、资本资产定价模型、期权套利、期货套利、统计套利、基于人工智能的量化交易策略、量化交易系统、大语言模型等进行系统的学习： 一方面有助于读者掌握和理解金融市场微观结构和量化交易的底层逻辑，并拥有人工智能和机器学习算法的基础知识； 另一方面又可以帮助读者了解人工智能在量化交易中的应用、发展状况，更好地使用和治理人工智能技术。学习本书有利于为国家金融科技和数字经济的发展培养优秀人才，促进人工智能与金融产业的深度融合，为我国新时代经济社会高质量发展的基础教育提供教材支持。
本书基于人工智能在量化交易中的应用视角，深入挖掘人工智能中的机器学习算法在多项量化交易模型和策略中的适用性和契合度，不仅对量化交易模型的构建进行了讲解，还结合具体实例进行分析，以帮助读者更好地学习和理解。
本书结构和内容概述如下。
第1章概述了人工智能和量化交易的定义、发展历程和主要应用。人工智能历经了由孕育时期、形成时期、暗淡时期、知识应用时期、继承发展时期到蓬勃发展时期的演进过程，逐步从“感知智能”走向“认知智能”，在医疗卫生、社会交互、能源问题、金融科技等众多领域得到了实践应用。量化交易的发展经历了由量化1．0到量化3．0的进程，现代科学的研究方法和理论、先进的科学技术和手段为量化交易的创新提供了最有力的研究武器。
第2章分析了金融市场的微观结构，指出市场参与者、订单类型和市场结构是金融市场微观结构的三个重要部分。市场参与者是对市场的流动性、价格发现和市场稳定性产生深远影响的个体，而不同类型的市场参与者各自拥有不同的投资目标、风险偏好和交易策略，故了解其定义、特点、权利与义务等信息至关重要。作为交易的指令，订单控制着交易的有效性和成功率，准确明确的交易意图及适时选择合适的订单类型是保障交易质量的关键。根据订单执行系统和交易时段的特征，市场结构被划分为不同类型，包括报价驱动的市场和限价驱动的市场等。人工智能技术促进了算法交易、高频交易等交易形式的发展，推动着全球各地区金融市场的现代化转型。
第3章介绍了基于投资者理性预期的资产定价模型，市场上的理性投资者会根据市场的变化进行理性投资决策，而资产价格的波动是围绕基本面进行的，每当资产价格偏离基本面时，市场通过自动调节机制回归基本面。本章主要介绍的模型有资本资产定价模型、套利定价模型、FamaFrench三因素模型(五因素模型)和Carhart四因素模型。详细阐述这些资产定价模型的内在机制，有助于读者理解资产定价模型的经典方法和研究思路。
第4章分析了股指期货和商品期货的套利策略。期货套利的基本原理是同时持有相反头寸，以低买高卖或高卖低买的方式锁定收益。本章将从期货套利的基本概念开始详细阐述期货套利的原理与方法，旨在阐明如何发现套利机会、怎样实现套利操作，以及如何控制套利风险。本章还重点阐述了期货的定价原理，用于判断套利机会；介绍了跨期、跨市、跨商品，以及期现套利等多种期货套利形式，并主要说明了基于在险价值的风险测度方法。
第5章介绍了统计套利中的配对交易、市场中性套利、交易型开放式指数基金(exchange traded fund,ETF)套利、股指套利、融券套利和外汇套利等策略，并阐述基于KMeans聚类、DBSCAN和层次聚类人工智能算法下的跨行业协整套利策略。统计套利策略基于市场的历史数据和统计模型，通过寻找价格走势具有长期稳定关系的资产组合来进行交易，从而在价格短期偏离这些关系时进行套利操作。通过捕捉资产价格之间的统计关系，交易者能够在市场价格偏离长期均衡关系时进行套利操作，从而实现无风险收益。
第6章讨论了期权套利策略。首先，详细阐述了期权的基本定义与相关概念，包括看涨期权和看跌期权的区别以及期权交易的了结方式与结算方法，详细描述了与股票期权相关的内容。其次，从传统的期权定价方法出发，介绍了三种重要的期权定价方法，包括BlackScholes期权定价方法、风险中性期权定价方法，以及二叉树期权定价方法。最后，讨论期权与其他资产相结合可能产生的效果，引入期权套利的思想与方法，详细介绍了期权/期权套利、转换套利与反向转换套利、跨式套利、宽跨式套利、蝶式套利和飞鹰式套利等策略。
第7章介绍了算法交易和高频交易的定义、发展和主要的交易策略。算法交易和高频交易是现代金融市场中两种备受关注的交易模式，它们都利用先进的技术和复杂的算法来执行交易并获取利润。算法交易是一种通过预先编写的计算机程序来执行交易策略的交易方式，这些计算机程序可以根据市场条件自动执行买卖决策，以实现投资者设定的目标； 而高频交易则是一种以极快的速度进行交易的策略，通常以毫秒或微秒级的时间尺度执行交易，其目标是通过执行大量的瞬时交易来捕捉市场的瞬时机会，并在极短的时间内进行套利和获取利润。深入了解这两种交易策略可以更好地理解现代金融市场的运作方式，进而明确未来的发展趋势。
第8章聚焦人工智能技术在量化交易策略中的实际应用。本章重点探讨了三类策略： 基于深度学习的配对交易策略、基于深度学习的期权对冲策略和基于多智能体的现货与期货交易策略。其中，基于深度学习的配对交易策略通过捕捉资产间的非线性关系，实现了更为精确的套利机会识别与风险管理； 基于深度学习的期权对冲策略优化了期权定价与风险对冲过程，提升了市场波动中的适应性和盈利能力； 基于多智能体的现货和期货交易策略利用智能体间的协同与竞争模拟了复杂的市场动态，增强了策略在不同市场条件下的鲁棒性与表现。
第9章概述了量化交易系统构建的关键步骤和要点。量化交易系统是基于数学模型和统计分析的自动化交易系统，它利用大数据和算法来进行交易决策。本章将涵盖量化交易系统的概述、数据获取和分析、交易前分析、交易信号生成与执行以及回溯测试，以期读者对量化交易系统能形成较为全面的认识和更深入的理解。
第10章介绍了大语言模型的发展历程与在金融领域的应用。大语言模型的研究在学术界和工业界都取得了显著的进展。其中，ChatGPT(一种基于大型语言模型开发的高性能人工智能聊天机器人)的推出引起了社会的广泛关注。大语言模型的技术发展对整个人工智能领域产生了重要影响，并将彻底改变人工智能算法的开发与应用方式。
本书由张军欢负责全书整体章节结构设计和各章节内容审定。本书的主要参与编写人员如下。
第1章(蔡可玮、张军欢)； 第2章(朱正一、张军欢、郑海涛)； 第3章(陈俊超、张军欢、牟晖)； 第4章(纪然、蔡可玮、董子赫、张军欢)； 第5章(潘子轶、王浩东)、第6章(张婷、纪然)； 第7章(朱正一、张军欢)； 第8章(陈俊超、董子赫、张军欢)； 第9章(纪然、张军欢、于相农)； 第10章(陈俊超、张军欢)。
全书的统稿和校对工作由蔡可玮负责。本书得到了国家自然科学基金面上项目“基于人工智能的区块链异常交易识别与控制研究”(No． 72271013)的资助。
在本书编写过程中，编者参阅了大量的国内外文献，在正文中尽可能地标出出处，并罗列在参考文献列表中，但是，仍难免有遗漏之处，谨表歉意。
由于编者水平有限，再加上人工智能与量化交易的相关理论、技术和实践还在发展中，书中难免存在疏漏与不足之处，恳请各位同仁及广大读者批评指正。
编者
2025年7月
