第1章ChatGPT、Python和量化交易概述1.1 ChatGPT的应用领域21.2 Python编程在量化交易中的重要性和优势21.3 ChatGPT、Python和量化交易的结合价值和应用前景31.4 本章总结4第2章量化交易Python语言基础 2.1 Python解释器62.2 IDE工具72.2.1 安装Jupyter Notebook82.2.2 启动Jupyter Notebook92.3 第一个Python程序102.3.1 编写脚本文件运行第一个Python程序102.3.2 使用Jupyter Notebook编写和运行第一个Python程序112.4 Python语法基础122.4.1 标识符122.4.2 关键字122.4.3 变量声明132.4.4 语句132.4.5 Python代码块132.4.6 模块142.5 数据类型与运算符152.5.1 数据类型152.5.2 运算符182.6 控制语句212.6.1 分支语句222.6.2 循环语句242.6.3 跳转语句262.7 序列272.7.1 索引操作 272.7.2 序列切片282.7.3 可变序列——列表302.7.4 不可变序列——元组312.7.5 列表推导式322.8 集合332.8.1 创建集合332.8.2 集合推导式342.9 字典342.9.1 创建字典352.9.2 字典推导式352.10 字符串类型362.10.1 字符串表示方式362.10.2 字符串格式化382.11 函数382.11.1 匿名函数与lambda表达式392.11.2 数据处理中的两个常用函数412.12 文件操作42文件操作432.13 异常处理462.13.1 捕获异常462.13.2 释放资源482.14 多线程50创建线程502.15 本章总结53第3章Python量化基础工具库 3.1 NumPy库553.1.1 为什么选择NumPy553.1.2 安装NumPy库563.2 创建数组563.2.1 创建一维数组563.2.2 指定数组数据类型573.2.3 创建一维数组更多方式573.2.4 使用arange函数583.2.5 等差数列与linspace函数593.2.6 等比数列与logspace函数613.3 二维数组62创建二维数组623.4 创建二维数组更多方式633.4.1 使用ones函数633.4.2 使用zeros函数643.4.3 使用empty函数643.4.4 使用full函数653.4.5 使用identity函数663.4.6 使用eye函数673.5 数组的属性683.6 数组的轴683.7 三维数组693.8 访问数组693.8.1 索引访问693.8.2 切片访问713.8.3 花式索引733.9 Pandas库743.9.1 为什么选择Pandas743.9.2 安装Pandas库743.10 Series数据结构753.10.1 理解Series数据结构753.10.2 创建Series对象753.10.3 访问Series数据783.10.4 通过下标访问Series数据783.10.5 通过切片访问Series数据793.11 DataFrame数据结构81创建DataFrame对象813.12 访问DataFrame数据843.12.1 访问DataFrame列853.12.2 访问DataFrame行853.12.3 切片访问863.13 读写数据873.13.1 读取CSV文件数据883.13.2 案例1：从CSV文件读取货币供应量数据893.13.3 写入数据到CSV文件913.13.4 案例2：写入水果数据到CSV文件913.13.5 读取Excel文件数据923.13.6 案例3：从Excel文件读取货币供应量数据933.13.7 读取SQL数据库943.13.8 案例4：从数据库读取苹果股票数据943.14 本章总结96第4章量化交易可视化库 4.1 量化交易可视化库984.2 使用Matplotlib绘制图表994.2.1 安装Matplotlib994.2.2 图表基本构成要素994.2.3 绘制折线图1004.2.4 绘制柱状图1014.2.5 绘制饼状图1024.2.6 绘制散点图1044.2.7 案例1：贵州茅台股票历史成交量折线图1054.2.8 案例2：绘制贵州茅台股票OHLC折线图1064.3 K线图1084.3.1 绘制K线图1084.3.2 案例3：绘制贵州茅台股票K线图1094.4 使用Seaborn绘制图表1104.4.1 箱线图1114.4.2 小提琴图1134.4.3 关联线图1144.4.4 Dist图1154.4.5 线性回归图1164.4.6 热力图1174.5 本章总结119第5章数据采集与分析 5.1 数据采集概述1215.1.1 数据采集的重要性和面临的挑战1215.1.2 数据采集的基本步骤1215.1.3 数据采集技术和工具1225.2 网页数据采集1225.2.1 使用urllib爬取静态网页数据1235.2.2 案例1：爬取纳斯达克股票数据1245.3 解析数据1265.3.1 使用BeautifulSoup库1265.3.2 案例2：解析纳斯达克股票数据1275.3.3 使用Selenium爬取动态网页数据1315.3.4 案例3：爬取搜狐证券贵州茅台股票数据1335.3.5 案例4：使用Selenium解析HTML数据1345.4 使用API调用采集数据1365.4.1 常见的金融数据API1365.4.2 使用TushareAPI采集数据1375.4.3 案例5：使用Tushare API获取贵州茅台股票数据1385.5 数据清洗和预处理1405.5.1 使用ChatGPT辅助数据清洗1405.5.2 案例6：使用ChatGPT辅助分析股票数据1415.5.3 案例7：处理股票数据缺失值问题1425.5.4 案例8：处理股票数据类型不一致问题1455.5.5 案例9：处理股票数据异常值问题1465.6 统计分析1475.6.1 使用ChatGPT辅助统计分析1485.6.2 相关性分析1485.6.3 案例10：股票行业相关性分析1495.6.4 统计描述和摘要1515.6.5 案例11：苹果股票数据统计描述和摘要分析1515.7 本章总结155第6章量化交易基础 6.1 量化交易概述1576.2 金融市场和交易品种概述1576.3 技术分析和基本面分析基础1586.3.1 技术分析1586.3.2 基本面分析1596.3.3 利用ChatGPT辅助技术分析1596.3.4 案例1:利用ChatGPT对000001.SZ股票进行技术分析1606.3.5 利用ChatGPT辅助基本面分析1626.3.6 案例2:利用ChatGPT对某上市公司股票公告进行解析1626.4 量化交易策略概述1636.4.1 量化交易策略分类1646.4.2 ChatGPT与量化交易策略1646.5 本章总结165第7章ChatGPT与量化交易结合 7.1 ChatGPT在市场情报分析中的应用1677.1.1 案例1：利用ChatGPT对“央行发布降息25个基点”消息进行分析1677.1.2 案例2：利用ChatGPT对“重磅项目获得批复，股价大涨20%”消息进行分析1687.2 使用ChatGPT进行市场预测和趋势识别1697.2.1 案例3：使用ChatGPT预测某城市商业地产市场走势1697.2.2 案例4：使用ChatGPT预测“新能源汽车补贴退坡”的影响1707.3 ChatGPT在交易决策支持中的应用1717.3.1 案例5：猛龙科技获大单，ChatGPT提出交易决策建议 1717.3.2 案例6：某新能源概念股获多项利好，ChatGPT提出交易建议1727.4 本章总结173第8章趋势跟踪策略 8.1 趋势跟踪策略概述1768.1.1 趋势跟踪和交易决策中的主要概念1768.1.2 使用移动平均线进行分析1778.2 使用ChatGPT辅助趋势跟踪策略决策过程1788.3 案例：使用ChatGPT辅助股票移动平均线策略分析1798.3.1 计算移动平均线1798.3.2 K线图1848.3.3 合并K线图和移动平均线图1868.3.4 初始策略规则1878.3.5 绘制价格和信号图表1898.3.6 使用ChatGPT辅助回测1908.3.7 优化策略1918.4 本章总结192第9章动量策略9.1 动量策略概述1949.1.1 动量策略中的主要概念1949.1.2 动量策略的优点和限制1959.2 相对强弱指标1959.3 使用ChatGPT辅助动量策略决策过程1969.4 案例：使用ChatGPT辅助贵州茅台股票价格和RSI交易信号分析1969.4.1 数据获取和准备数据1979.4.2 RSI指标计算1999.4.3 RSI指标曲线2019.4.4 交易信号生成2029.4.5 可视化分析2039.5 本章总结205第10章海龟交易策略10.1 海龟交易策略概述20710.1.1 海龟交易策略中的主要概念20710.1.2 实施海龟交易策略20810.2 使用ChatGPT辅助实施海龟交易策略20810.3 案例：使用ChatGPT辅助实施海龟交易策略（以中石油为例）20910.3.1 数据获取和准备数据20910.3.2 编写海龟交易策略程序21410.3.3 可视化分析21710.3.4 使用ChatGPT辅助结果化分析21910.4 本章总结220第11章高频交易策略11.1 高频交易策略概述22211.2 高频交易策略中的主要概念22211.2.1 实施高频交易策略22311.2.2 高频交易策略中常见的算法策略22311.2.3 高频交易策略技术、设施层面问题22411.3 使用ChatGPT辅助实施高频交易策略过程224案例1：使用ChatGPT辅助实施高频交易策略22511.4 案例2：基于价差的高频交易策略实施过程22811.5 案例3：打造自己的高频交易系统23111.6 本章总结234第12章套利策略12.1 套利策略中的主要概念236实施套利策略23712.2 使用ChatGPT辅助实施套利策略23712.3 案例1：股票A和跨市场套利23812.4 案例2：利用美元与欧元汇率差异来套利23912.5 案例3：同行业相对值套利策略24012.6 案例4：中国石油和中国石化配对交易套利过程24112.6.1 清洗数据24112.6.2 读取股票数据24212.6.3 两只股票相关性分析24312.6.4 使用ChatGPT对相关性进行分析24412.6.5 回测股票历史数据24512.6.6 使用ChatGPT对回测结果进行分析24712.7 本章总结248第13章机器学习策略13.1 机器学习策略中的主要概念25013.2 机器学习策略分类25013.3 分类策略25113.3.1 Python机器学习库25113.3.2 机器学习策略实施过程25213.3.3 案例1：使用分类策略预测苹果股票走势25313.3.4 案例2：使用回归策略预测苹果股票走势25913.4 本章总结266