智能量化：ChatGPT在金融策略与算法交易中的实践

本书以ChatGPT为核心技术，结合Python编程和金融领域的基础知识，介绍如何利用ChatGPT处理和分析金融大数据，进行预测建模和智能决策。

整个股市战役的运作过程包括选股、建仓、拉升、出货等几个部分，对整体大格局的把握能让投资者做到攻守有序、进退有据，进而在股市战役中最终胜出。本书系统地呈现了一个完整操盘过程中大格局思维的运用，并详细介绍了“吴氏盈利系统”，对投资者把握主力动向、摆脱被套困境、实现稳健盈利具有重要的指导意义。

本书以国际证监会组织历年发布的、与基金有关的各份最终报告和相应的国际实践为参照，聚焦基金治理的核心逻辑和具体细节，对中国实践中的基金组织形式；基金托管人；基金份额持有人的核心权利；信义义务；基金管理职能外包；基金交易、估值、收费、信披、赎回、终止等主要运营环节；基金管理人的内部治理和外部治理等问题进行了梳理，构建了基金治理的总体框架，并认为我国基金治理的“四梁八柱”在监管层面已经建立。

本书是一本精炼而系统化的趋势交易手册，通过对大量期货交易品种的观测，作者发掘了一套识别有交易价值的趋势的方法，介绍了趋势交易仓位控制与资金管理，如果说卡沃尔的《趋势跟踪》是一本包罗万象并极富个人色彩的交易指南，而本书则是一本体系化的教程。在新的版本中，作者加入了有关数据、编程、测试以及交易者职业生涯的章节，同时又更新的部分的章节，让这本有着10年历史的著作更适用于当下的市场环境。

主力出逃之后的个股看成投资者的噩梦，不仅前期的成果幻灭，紧接着还会陷入被套牢的泥淖。因此，能够顺利逃顶，无疑是每个投资者最理想的情形。本书从主力操盘的角度，引导投资者从现象看本质，洞悉主力套现的思维及其行动的蛛丝马迹，让投资者对私募基金获利出局的操作过程一目了然，从而建立属于自己的赢利系统。

本书参考国外相关经验教训，总结我国金融体制相关政策制度与法规，采用案头调研、现场调研等方法，分析了我国国家金融安全领域的现状和问题，并针对如何防范银行挤兑、实施资本市场机制改革、构建系统性风险的预警体系和构建国家金融安全边界给出了对策建议。

本书比较了在资产配置的收益－风险分析中常用的风险度量，从均值－风险模型与随机占优一致性的角度，给出在资产配置优化中选择风险度量及其对应的均值－风险模型的建议；系统研究和发展了安全首要准则下的资产配置优化理论，给出了资产组合的有效前沿性质以及基金分离现象存在与CAPM成立的条件；分别建立了包含心理账户和背景风险的改进型安全首要模型。

中国资本市场在逐渐健全的过程中，尤其是科创板的快速大力推出、科创板注册制的敞口拓宽，将加快打破原有拟上市公司融资困境，改变现有上市公司业态分布。如何让股权投资变得简约化，企业在进行融资时，产生股权融资需求大于债权融资需求的认知，这是本书希望能在国内资本市场风云变化之际跟大家分享的。

本书讨论了机器学习在量化交易中的应用，包括基木的机器学习算法、特征选择和榄型评估等，帮助读者理解机器学习策略的基本原理和实践方法。通过学习，读者能够了解量化交易的核心概念和方法，掌握Python编程语言和ChatGPT技术在量化交易中的应用，以及各种常见的量化交易策略的实现和优化。