量化交易从入门到精通+AI量化交易

《量化交易从入门到精通 如何构建你的算法交易系统》
豆瓣评分7.9分，各大金融投资榜单必推的量化交易经典入门书；
摩根士丹利前量化交易员手把手教你搭建自己的交易体系；
利用数据分析技术，自动捕捉市场上每一个稍纵即逝的赢利机会。

《量化交易从入门到精通 如何构建你的算法交易系统》
量化交易也被称为算法交易，在全球金融市场的交易中占据很大比重。虽然量化交易所用的方法看上去都比较高深，而且多为机构交易者所采用，但是随着技术的不断成熟及交易策略的多元化，个人交易者通过学习一些基础的知识、工具和模型，也可以构建自己的量化交易系统。量化交易的核心是交易策略，因此本书从如何筛选可靠的交易策略讲起，详细介绍了交易策略的历史回测方法与注意事项，并提供了代码案例；之后还介绍了如何构建硬件设施来实现筛选出的量化交易策略；在此基础上，本书又讲解了量化交易中的资金管理方法与风险控制策略；之后，本书还介绍了因子模型、协整等专业量化交易员必知的进阶内容。本书适合对量化交易感兴趣的个人投资者、金融机构的量化交易从业者以及想从事量化交易工作的高校学生阅读。
《AI量化交易 高效构建交易策略的新路径》
本书以"数据→策略→模型"的闭环为主线，将量化交易与人工智能深度融合。具体而言，首先通过通俗的讲解为读者普及量化与人工智能的基础知识，进而快速切入15个可实现实盘操作的典型策略，覆盖竞价量价因子、高频交易、舆情监控等核心场景。本书首次系统呈现了大模型提示工程与智能体在交易中的完整落地路径，每章均配备数据获取方案、可复用代码及提示词模板，同时提供配套的代码仓库与术语词典，方便读者随时使用。本书旨在助力金融从业者、技术人员、学术研究者及个人投资者高效搭建AI量化策略，真正打通理论与收益之间的"最后一公里"。

《量化交易从入门到精通 如何构建你的算法交易系统》
欧内斯特·陈（Ernest P. Chan）
金融大数据挖掘与趋势分析专家，E. P. Chan合伙公司（E. P. Chan & Associates）的创始人。曾任职于IBM的T.J.Watson研究中心，还曾在摩根士丹利以及瑞士信贷担任量化交易研究员。
在《纽约时报》（The New York Times）和《首-席投资官》杂志发表多篇关于量化对冲基金的文章，并担任过CNBC金融类节目的嘉宾。
在多伦多大学获得学士学位，在康奈尔大学获得理论物理学的硕士学位和哲学博士学位。

《量化交易从入门到精通 如何构建你的算法交易系统》
《AI量化交易 高效构建交易策略的新路径》
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