前言¶

本书专为培养具备人工智能（AI）与量化金融深度融合能力的人才而编写。我们紧跟大语言模型（LLM）与机器学习技术在金融领域的最新进展，坚持由浅入深、理论联系实战的编写原则，力求内容精炼实用，突出理论在量化交易中的落地应用，致力于提升读者利用人工智能和大模型进行交易策略研发与执行的综合能力。全书叙述简明扼要，概念清晰易懂，配以丰富的Python实战示例，方便读者自主学习与实践应用。

全书共七章，主要内容包括：人工智能在量化金融中的应用与趋势、数据是量化交易+人工智能的血液、情感分析因子应用、机器学习在量化交易的实战、量化实战失效与优化、极端事件下人工智能模型抗风险能力、LLM智能体在量化金融的未来应用等。