本书是一部全面而深入的量化金融实战指南，从基础的Python编程和量化金融概念出发，逐步引领读者进入金融数据分析、量化策略开发、算法交易及风险管理的高级话题。本书还探讨了生成式AI和ChatGPT在量化金融领域中的应用，为读者提供了一个全面的视角和实用的工具。 本书共分为5章：第1章作为基础，介绍了量化金融、算法交易和Python编程的基础知识；第2章专注于金融数据的获取和处理，包括如何使用APIs和Python库；第3章深入讲解了量化策略与模型，涵盖了从统计学到机器学习再到深度学习和Transformer模型及ChatGPT插件使用的多个方面；第4章是对算法交易与风险管理的全面解析，包括市场微观结构、交易策略和ChatGPT的Code Interpreter功能；第5章对量化金融和算法交易的未来进行了展望，包括人工智能在金融领域中的机遇和挑战。 本书内容深入浅出，实例丰富，实用性极强，特别适合量化金融的初学者和专业人士，也适用于金融分析师、数据科学家和编程爱好者。此外，本书也可作为金融科技和量化金融相关培训课程的教材。

第1章 基础知识与量化金融概述
1.1 引言：量化金融与算法交易简介
1.1.1 量化金融及其发展历史
1.1.2 当代量化金融
1.1.3 算法交易概述
1.1.4 高频交易概述
1.1.5 算法交易与高频交易的区别
1.2 Python编程基础
1.2.1 Python的优点
1.2.2 Python在量化金融和算法交易中的应用初览
1.2.3 Anaconda的安装
1.2.4 Python代码示例
1.3 ChatGPT简介及原理
1.3.1 ChatGPT简介
1.3.2 ChatGPT原理
1.4 生成式AI在量化金融领域中的应用
第2章 金融数据处理与分析
2.1 数据来源：金融数据APIs及其供应商
2.1.1 数据来源的复杂程度
2.1.2 为什么要链接API
2.1.3 数据供应商的对比
2.2 使用ChatGPT链接金融APIs
2.2.1 报错分析
2.2.2 使用第三方库：yfinance
2.2.3 使用第三方库：yahoofinancials
2.2.4 其他第三方库
2.3 数据处理：使用Python分析金融数据
2.3.1 重新采样
2.3.2 滚动统计
2.4 数据可视化：使用Matplotlib等工具
2.5 实例：财务报表指标获取及分析
2.5.1 获取特斯拉的年度财务数据
2.5.2 计算所需的财务指标
2.5.3 该财务指标（净利润率）可视化
2.5.4 该财务指标（净利润率）的趋势分析
第3章 量化策略与模型
3.1 统计学与金融：常见统计模型与方法
3.1.1 描述性统计
3.1.2 概率分布
3.1.3 假设检验
3.1.4 时间序列分析
3.2 技术分析：指标与策略
3.2.1 图表模式
3.2.2 趋势线
3.2.3 技术指标
3.2.4 交易策略与回测
3.3 基本面分析：选股策略与价值投资
3.4 卖方策略：衍生品定价与风险管理
3.4.1 衍生品概述
3.4.2 衍生品定价
3.4.3 Black-Scholes模型
3.4.4 Put-CallParity的基本期权理论
3.4.5 风险管理——Greeks
3.5 机器学习与金融：回归模型、分类器等
3.5.1 机器学习概述
3.5.2 回归模型
3.5.3 分类器
3.5.4 机器学习在金融领域中的挑战
3.6 深度学习与金融：神经网络、LSTM、CNN等
3.6.1 神经网络
3.6.2 长短期记忆网络
3.6.3 卷积神经网络
3.6.4 深度学习在金融领域中的挑战
3.7 自然语言处理：利用Transformer结构分析市场情绪
3.8 实例操作：使用ChatGPT的金融相关插件
3.8.1 ChatGPT插件及安装
3.8.2 PortfolioPilot插件
第4章 算法交易与风险管理
4.1 市场微观结构理解与应用
4.1.1 订单簿的基本结构与功能
4.1.2 订单类型与执行机制
4.1.3 市场碎片化问题的理解与应对
4.1.4 交易延迟与市场深度的影响
4.1.5 临时与永久的滑点
4.1.6 订单失衡
4.2 交易策略开发：交易信号、执行和管理
4.2.1 基于连续时间马尔科夫链的交易策略
4.2.2 市价订单的建模与应用
4.2.3 交易信号的生成与验证
4.2.4 交易管理：订单追踪与调整
4.3 订单执行：买方策略、卖方策略与做市策略
4.3.1 买方策略的设计与实施（只有临时滑点）
4.3.2 卖方策略的设计与实施（临时与永久滑点）
4.3.3 做市策略的设计与实施
4.4 风险管理：风险度量、预测与控制
4.4.1 风险度量
4.4.2 风险预测
4.4.3 风险控制
4.5 资金管理：投资组合优化与资产配置
4.5.1 投资组合优化的理论与方法
4.5.2 基于Transformer模型的资产配置的策略与实施
4.5.3 使用GPT-4的代码解释器来解释做市策略
第5章 未来展望与挑战
5.1 探索多元化的大语言模型平台
5.1.1 科大讯飞——讯飞星火认知大模型
5.1.2 百度——文心一言大模型
5.1.3 智谱AI——智谱清言ChatGLM大模型
5.1.4 百川智能——百川大模型
5.2 量化金融与算法交易的发展趋势
5.2.1 量化金融与算法交易的新趋势
5.2.2 智能化金融服务的崛起
5.3 机遇与挑战：人工智能在金融领域中的双刃剑效应
5.3.1 技术驱动下的金融机遇
5.3.2 在监管环境中应对挑战
5.4 前瞻：人工智能与金融领域的未来合作
5.4.1 潜在的增长领域和创新点
5.4.2 面向未来的策略和合作路径