本书结合具体实例循序渐进地讲解了金融大模型开发的核心知识。
全书共12章，分别讲解了大模型基础、大模型开发技术栈、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、高频交易与算法交易、信用风险评估、资产定价与交易策略优化、金融市场情绪分析、银行应用大模型开发实战、区块链与金融科技创新和未来金融智能化发展趋势。本书内容丰富全面，是学习金融大模型开发的优秀教程。
本书既适合已经掌握Python基础开发的初学者学习使用，也适合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阅读。本书不仅可以作为证券、保险、银行等行业从业者的参考书，还可以作为大专院校和培训学校的专业性教材。

1.系统性与实践性并重：覆盖金融大模型开发全流程，从理论到实践，即学即用。
2.深入金融领域核心：专注于金融大模型的开发与应用，涵盖金融时间序列分析、风险建模与管理、高频交易与算法交易、信用风险评估、资产定价等关键领域，帮助读者深入理解金融数据背后的逻辑与规律。
3.技术前沿与趋势引领：不仅介绍当前主流的金融大模型开发技术栈，还探讨了区块链与金融科技创新、未来金融智能化发展趋势等前沿话题，使读者能够紧跟行业步伐，把握未来发展方向。

为什么写这本书？
在当今数字化和信息化的时代，金融行业正迅速演变为一个高度智能化和数据驱动的领域。金融机构、投资者和分析师需要依赖先进的技术和工具来处理庞大的金融数据、进行预测和决策，以获取竞争优势。因此，市场对金融领域的技术专业人士和从业者的需求不断增长，尤其是那些具备大模型开发和应用经验的人才。
本书填补了金融领域大模型开发的知识空白，是一本全面的指南。读者通过阅读本书，将掌握数据预处理、特征工程、时间序列分析、风险建模、高频交易、金融市场情绪分析和区块链等领域的关键技能。这些技能对金融从业者来说至关重要，能够提高他们的决策能力和风险管理能力。此外，随着金融科技的快速发展和区块链技术的兴起，金融领域对人工智能和大模型的需求将进一步增加。
本书提供了有关这些前沿领域的深入见解，为金融专业人士提供了宝贵的学习资源，有助于他们在竞争激烈的金融市场中脱颖而出。
?本书的读者对象
● 数据科学家和分析师
● 金融专业人士
● 企业决策者和管理者
● 从事人工智能研究的研究人员和学生

陈强
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陈强，中国海洋大学计算机博士，资深软件开发工程师和架构师，现在就职于牛津大学（苏州）科技有限公司研发中心，从事于量化金融、衍生品（期货期权）交易策略、金融建模和金融数据分析的架构和开发工作。曾经在谷歌市场中发布过多款著名的应用等软件，这些应用软件在谷歌市场上取得了骄人的销售战绩。另外，还精通C#、Java、C 和C语言等主流编程语言，在国内主流期刊中发表过多篇计算机通信领域的著名论文。

目录
第1章　大模型基础
1.1人工智能
1.1.1人工智能的发展历程
1.1.2人工智能的研究领域
1.1.3人工智能对人们生活的影响
1.2机器学习和深度学习
1.2.1机器学习
1.2.2深度学习
1.2.3机器学习和深度学习的区别
1.3大模型介绍
1.3.1大模型的作用
1.3.2数据
1.3.3数据和大模型的关系
1.4人工智能与金融行业交融
1.4.1人工智能驱动的金融创新
1.4.2大模型在金融行业中的应用
第2章　大模型开发技术栈
2.1深度学习框架
2.1.1TensorFlow
2.1.2PyTorch
2.2数据预处理与处理工具
2.2.1Pandas
2.2.2NumPy
2.3模型部署与推理
2.3.1Docker和Kubernetes
2.3.2部署平台
2.4其他技术
2.4.1模型训练和调优
2.4.2模型架构和设计
2.4.3加速、优化和安全性
第3章　数据预处理与特征工程
3.1数据清洗与处理
3.1.1数据质量检查与缺失值处理
3.1.2异常值检测与处理
3.1.3数据重复性处理
3.2特征选择与特征提取
3.2.1特征选择方法
3.2.2特征提取技术
3.3数据标准化与归一化
3.3.1标准化与归一化的概念
3.3.2金融模型中的标准化与归一化例子
第4章　金融时间序列分析
4.1时间序列的基本概念
4.1.1什么是时间序列数据
4.1.2时间序列数据的特点
4.1.3时间序列分析在金融领域的应用
4.2常用的时间序列分析方法
4.2.1移动平均法
4.2.2自回归模型
4.2.3自回归移动平均模型
4.2.4季节性自回归集成移动平均模型
4.2.5ARCH 和 GARCH 模型
4.2.6向量自回归模型
4.2.7协整分析
4.2.8机器学习方法
第5章　金融风险建模与管理
5.1金融风险的概念与分类
5.1.1金融风险的基本概念
5.1.2金融风险的分类
5.2基于人工智能的金融风险建模方法
5.2.1传统风险建模方法回顾
5.2.2机器学习在金融风险建模中的应用
5.2.3数据驱动的风险建模
5.3制作贵州茅台的ARCH模型
5.3.1准备数据
5.3.2制作波动模型
5.3.3加入特征数据：市场指数
5.3.4制作股价预测模型
5.4信贷投资组合风险评估模拟程序
5.4.1实例介绍
5.4.2设置信贷投资组合参数和可视化
5.4.3定义风险度量和计算风险贡献
5.4.4损失分布估计和可视化
第6章　高频交易与算法交易
6.1高频交易
6.1.1高频交易的特点
6.1.2高频交易的挑战与风险
6.1.3传统高频交易策略回顾
6.1.4机器学习在高频交易中的应用
6.1.5高频交易中的预测建模
6.1.6量化交易框架
6.2算法交易
6.2.1算法交易策略的特点和优势
6.2.2算法交易和量化交易的区别
6.2.3制作算法交易模型
6.3量化选股程序
6.3.1Tushare令牌初始化
6.3.2辅助函数
6.3.3保存结果
6.3.4股票详情
6.3.5选股策略
6.3.6主程序
第7章　信用风险评估
7.1信用风险的概念与评估方法
7.1.1信用风险的基本概念
7.1.2信用评估方法
7.2人工智能在信用风险评估中的应用
7.2.1传统信用评估方法的局限性
7.2.2机器学习与信用风险评估
7.2.3风险模型的解释性与可解释性
7.3金融风险管理实战：制作信贷风控模型
7.3.1读取数据集数据
7.3.2探索性数据分析
7.3.3编码分类变量
7.3.4数据分析
7.3.5相关性分析
7.3.6外部数据源
7.3.7绘制成对图
7.3.8特征工程
7.3.9创建基线模型
7.3.10优化模型
7.3.11制作LightGBM模型
第8章　资产定价与交易策略优化
8.1资产定价模型概述
8.1.1常见的资产定价模型
8.1.2金融市场的非理性行为
8.2基于人工智能的资产定价方法
8.2.1传统资产定价模型的局限性
8.2.2机器学习与资产定价
8.3交易策略优化
8.3.1交易策略的基本概念
8.3.2基于人工智能的交易策略优化
8.4股票交易策略实战：制作股票交易策略模型
8.4.1准备环境
8.4.2准备数据
8.4.3下载、清理和预处理股票数据
8.4.4添加技术指标
8.4.5拆分数据集
8.4.6准备训练模型环境
8.4.7训练DDPG模型
8.4.8训练A2C模型
8.4.9测试模型
8.4.10保存交易决策数据
8.4.11对交易策略进行模拟测试
第9章　金融市场情绪分析
9.1情绪分析的概念与方法
9.1.1情绪分析的基本概念
9.1.2金融市场情绪的重要性
9.1.3情绪分析的方法
9.2基于人工智能的金融市场情绪分析
9.2.1传统情绪分析方法的局限性
9.2.2机器学习与情绪分析
9.3预训练模型：BERT
9.3.1BERT模型介绍
9.3.2情感关键字
9.3.3模型微调
9.4预训练模型：FinBERT
9.4.1FinBERT模型介绍
9.4.2基于FinBERT模型的市场情感分析系统
第10章　银行应用大模型开发实战
10.1银行应用大模型基础
10.1.1银行应用大模型概述
10.1.2大模型在银行业的重要性
10.2贷款预测模型
10.2.1项目背景
10.2.2数据集介绍
10.2.3数据探索
10.2.4数据预处理
10.2.5制作模型
10.2.6比较模型
10.3银行消费者投诉处理模型
10.3.1背景介绍
10.3.2数据集预处理
10.3.3目标特征的分布
10.3.4探索性数据分析
10.3.5制作模型
第11章　区块链与金融科技创新
11.1区块链技术的概念与原理
11.1.1区块链产生的背景
11.1.2区块链的基本概念
11.2人工智能与区块链的结合应用
11.2.1人工智能与区块链的融合
11.2.2区块链和大模型
11.3检测以太坊区块链中的非法账户
11.3.1数据集介绍
11.3.2数据预处理
11.3.3数据分析
11.3.4拆分数据集
11.3.5特征缩放
11.3.6构建模型和超参数调优
11.3.7模型评估
11.4比特币价格预测系统
11.4.1GreyKite介绍
11.4.2数据预处理
11.4.3创建预测
11.4.4交叉验证
11.4.5后测试
11.4.6预测
11.4.7模型诊断
11.4.8使用LSTM训练模型
11.4.9模型性能可视化
第12章　未来金融智能化发展趋势
12.1人工智能在金融领域的应用前景
12.2未来金融智能化发展趋势的展望
12.2.1智能化金融服务的普及
12.2.2区块链与数字货币的演进
12.2.3金融监管与法规的调整