Hands-On AI Trading with Python, QuantConnect, and AWS
《使用 Python、QuantConnect 和 AWS 第一版进行 AI 交易》
作者：Jiri Pik、Ernest P. Chan、Jared Broad、Philip Sun、Vivek Singh
出版日期2025 年 1 月 29 日
通过实际示例、深入见解和分步指导掌握人工智能驱动的算法交易策略的艺术
《使用 Python、QuantConnect 和 AWS 进行 AI 交易实战》探索了 AI 技术在算法交易中的实际应用。它提供了带有完整代码的实例，让读者能够理解和扩展他们的 AI 工具带。
与其他书籍不同，本书侧重于设计实际的交易策略，而不是设置回测基础设施。它利用 QuantConnect，提供对 Algoseek 和其他公司的关键市场数据的访问。本书的 GitHub 存储库中提供了示例，这些示例用 Python 编写，包括绩效样表或研究 Jupyter 笔记本。
本书首先概述了金融交易和 QuantConnect 平台，并按照所使用的 AI 技术进行了组织：
示例包括使用回归模型构建投资组合、预测股息收益率以及使用 SKLearn 和 MLFinLab 等机器学习包防范市场波动。
使用主成分分析来减少模型特征，识别交易对，并使用 LightGBM 等包运行统计套利。
预测市场波动状况并相应地分配资金。
使用分类器预测科技股的每日回报。
使用支持向量机和小波预测外汇对的未来价格。
使用 TensorFlow 和时间 CNN 预测交易日动量或回归风险。
应用大型语言模型（LLM）进行股票研究分析，包括快速工程和构建 RAG 应用程序。
对实时新闻提要进行情绪分析并训练时间序列预测模型以优化投资组合。
通过强化学习和人工智能实现更好的对冲：使用 PyTorch 实现对冲期权和衍生品的强化学习模型。
用于风险管理和优化的人工智能：使用纠正人工智能和条件投资组合优化技术进行风险管理和资本配置。
本书由 Jiri Pik、Ernest Chan、Philip Sun、Vivek Singh 和 Jared Broad 等领域专家撰写，对对冲基金专业人士、交易员、资产经理和金融学生来说都是必不可少的。使用《使用 Python、QuantConnect 和 AWS 进行动手 AI 交易》将 AI 集成到您的下一个算法交易策略中。
利用人工智能彻底改变您的交易
《使用 Python™、QuantConnect™ 和 AWS™ 进行动手 AI 交易》是一本综合指南，它弥合了尖端人工智能与动态量化交易世界之间的差距。作者 Jiri Pik、Ernest P. Chan、Jared Broad、Philip Sun 和 Vivek Singh 提供了实用的、数据驱动的现代算法交易路线图，其中包含20 多个完全实施的真实示例，以激发您的创造力并作为您想法的启动板。
本书利用 QuantConnect™ 来回测、优化和部署交易策略，揭开了算法交易的复杂性。与传统资源不同，本书提供了完全实现的 Python™ 示例，使您能够专注于创新而不是基础设施。
里面有什么？
本书充满了在交易中设置数据和使用人工智能模型的实用方法，包括用于价格趋势预测的支持向量机、用于股票价格模式识别的卷积神经网络（CNN）、用于动态资产配置的马尔可夫链、用于风险分类的高斯朴素贝叶斯和用于最佳交易策略的强化学习。
通过现实世界的例子来说明技术，包括均值回归对交易策略、基于动量的股票交易策略、基于波动性的期权策略、动态对冲、投资组合优化和使用主成分分析（PCA）的资产类别选择。
借助包含源代码和策略结果的 GitHub 存储库，读者可以快速测试、改进和试验策略。
谁应该读这本书？
无论您是经验丰富的对冲基金专业人士、资产经理还是金融研究生，《使用 Python™、QuantConnect™ 和 AWS™ 进行 AI 交易》都为您提供了可操作的工具，以将 AI 集成到您的交易工作流程中。这本书对于任何想要在当今竞争激烈的金融市场中脱颖而出的人来说都是必不可少的。
立即掌控您的交易未来――获取您的副本并利用人工智能来改变您的策略。
电子版代找请联系：yefei147852
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