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内容大纲
本书旨在帮助读者运用现代AI技术深入探索金融数据分析领域。
本书以Python为主要编程语言，通过丰富的实例与ChatGPT的智能辅助，详尽讲解了从获取金融数据、数据处理、数据可视化、探索性数据分析、建模，到机器学习和深度学习的应用。本书不仅包含全面的理论知识和技术指导，还附赠大量高质量的金融数据，方便读者在无法调用接口时进行实操演练。同时，本书还探讨了生成式AI在选股和资产配置中的前沿应用，为读者提供了洞察金融领域未来发展的新视角。
无论您是金融行业的专业人士、正在学习数据分析的学生，还是对金融科技感兴趣的业余爱好者，本书都将为您提供丰富的知识和实践经验，助您轻松掌握Python金融数据分析的核心技能。 -
作者介绍
段小手，君兮科技创始人，毕业于北京大学。具有10余年国内一线互联网/电子商务公司项目管理经验。其负责的跨境电子商务项目曾获得“国家发改委电子商务示范项目”“中关村现代服务业试点项目”“北京市信息化基础设施提升项目”“北京市外贸综合公共平台”等专项政策支持。目前重点研究领域为机器学习和深度学习等方面。 -
目录
第1章 用Python获取金融数据
1.1 获取股票数据
1.1.1 获取股票实时行情数据
1.1.2 获取股票历史行情数据
1.1.3 获取上市公司财务指标数据
1.2 获取期货数据
1.2.1 获取期货手续费与保证金数据
1.2.2 获取期货实时行情数据
1.2.3 获取期货历史行情数据
1.3 获取宏观数据
1.3.1 获取国内生产总值数据
1.3.2 获取社会融资规模增量统计数据
1.3.3 获取M2货币供应年率数据
1.4 小结与习题
第2章 让ChatGPT协助处理金融数据
2.1 将价格数据转化为收益
2.1.1 让ChatGPT协助计算简单收益
2.1.2 让ChatGPT协助计算对数收益
2.2 根据通货膨胀调整收益
2.2.1 通货膨胀调整的一般步骤
2.2.2 获取CPI月率数据并进行处理
2.2.3 让ChatGPT协助进行通货膨胀调整
2.3 实现波动率的计算
2.3.1 实现波动率的原理与公式
2.3.2 计算股价的月度实现波动率
2.3.3 让ChatGPT协助计算年化实现波动率
2.4 缺失数据填补
2.4.1 用reindex填补缺失的日期
2.4.2 让ChatGPT协助填充缺失数据
2.4.3 让ChatGPT协助用插值法填充缺失数据
2.5 小结与习题
第3章 让ChatGPT协助可视化金融时间序列数据
第4章 让ChatGPT协助探索金融时间序列数据
第5章 让ChatGPT协助进行技术分析
第6章 让ChatGPT协助进行时间序列分析与建模
第7章 让ChatGPT协助用机器学习建模
第8章 让ChatGPT协助使用多因子模型
第9章 让ChatGPT协助使用GARCH建模
第10章 让ChatGPT协助进行蒙特卡罗模拟
第11章 让ChatGPT协助进行资产配置
第12章 让ChatGPT协助回测交易策略
第13章 深度学习的基础知识
第14章 深度学习在金融领域的应用探索
第15章 利用生成式AI进行选股和分配权重
结束语
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