GPT賺被動收入：AI時代的量化交易攻略

＜內容簡介＞

★量化交易基礎，資產配置量化
☆阿爾法量化，貝塔量化，另類量化
★量化交易的策略及實戰，巴菲特的量化交易策略
☆量化交易策略的邏輯與設計
★因數建模，凱利公式與倉位計算，夏普比率，彼得·林奇多因數量化交易
☆米倫坎普量化交易策略
★量化交易策略的程式開發
☆監督學習，無監督學習，深度學習
★量化交易中的重要問題，低風險策略
☆GPT在量化交易中的應用

ChatGPT從天而降，這讓廣大投資者可以更加方便地使用各類程式設計工具。當工具的使用門檻迅速降低時，掌握量化交易的底層邏輯就成了重中之重。量化交易的世界裡，每位投資者選擇的交易策略是差別很大的，具體可以概括成5種交易策略：基本面量化、資產配置量化、阿爾法量化、貝塔量化和另類量化。本書將這5種交易策略都用實戰演練，我們可以看到世界級投資大師們留下的足跡。把投資當作「數學」來研究的時候，投資就不再是一門無法預測的藝術。市場變化的背後應當有其數學邏輯，這也是筆者一直強調的「在投資中，底層思維邏輯最重要，而具體的工具不重要」的原因。使用GPT及Python的結合，再加上五大量化交易策略，讀者們可以勇於嘗試不同的交易策略，看看哪個最適合自己，用時間來錢滾錢，才是達到財富自由的唯一道路。



＜作者簡介＞

羅勇
資深演算法策略師，哈爾濱工業大學金融智慧量化投資研究中心副主任。曾在哈爾濱工業大學開設16學時的「金融投資策略設計」本科課程；在哈爾濱金融學院開設51學時的「金融量化基礎」本科課程；在哈爾濱商業大學開設32學時的「電腦語言與量化投資」研究生課程。《波動率：實用期權理論》的譯者，《量化投資教程》的作者。20年實盤經驗，25年程式設計經驗，曾為國內多個團隊構建演算法交易模型；目前主要研究方向為HFT和貝塔策略。

盧洪波
世界經濟學博士，任職於國內某資產管理公司，國科創新發展研究院智庫專家，北京資訊產業協會、北京區塊鏈協會專家庫專家，高級經濟師，全球特許金融科技師，金融交易師、金融風險分析師，參加多項國家級重大專案，著有《中國元宇宙藍皮書》、《數字中國新機遇》、《行業元宇宙》等書，十多年期貨、證券交易實戰經驗，目前主要研究方向為全球宏觀對沖策略等。