Name: 金融天才幫你賺錢 - 使用 AI 高效進行量化交易實作 DM2641
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描述

內容簡介

★全面解析量化交易五大策略，從基本面到高頻另類數據。

★破解生成式AI十大誤區，精準掌握大模型能力分級。

★揭秘DeepSeek與ChatGPT，打造量化交易專屬AI引擎。

★獨創提示詞工程框架，大幅提升AI策略開發精準度。

★實戰Agent建構技術，深度解讀Manus與MCP底層原理。

★從微調到知識蒸餾，親手訓練您的專屬量化交易專家。

★涵蓋財務指標與研報因子，讓基本面分析全面自動化。

★掌握資金流向與動態加權，精準佈局資產配置最佳化。

★挖掘LV2訂單簿與高頻量價因子，建立絕對Alpha優勢。

★深入競價結構與連板梯隊分析，洞悉Beta量化核心邏輯。

★結合機器學習特徵工程，量化市場情緒捕捉交易先機。

★輿情監控與遊資行為解析，用另類數據掌握事件驅動。

本書共分3章，循序漸進地帶領讀者將生成式AI技術與量化交易深度融合。第1章說明量化交易的基礎與全貌，涵蓋發展簡史、行業現狀，並詳細拆解基本面、資產配置、阿爾法、貝塔及另類量化這五大核心策略，幫助讀者建立穩固的金融知識基底。第2章說明生成式AI的核心應用，從破解大模型迷思與提示詞工程起步，深入探討DeepSeek等中外主流平台，並進階解析模型微調、知識蒸餾以及Manus、MCP等最新Agent智慧體技術，揭示大模型時代的研究新模式。第3章則是全書的實戰精華，直接切入量化交易的程式開發與模型建構。從資料獲取到特徵工程，針對財務指標預測、多因子動態加權、LV2訂單簿不平衡因子、連板梯隊分析，甚至輿情監控與遊資席位解析，均提供詳盡的流程圖、程式碼解說與提示詞範本。透過豐富的實例與反思練習，讀者將能親手打造出涵蓋多種維度的現代化量化交易系統，徹底掌握AI賦能金融的無限可能。

作者簡介

羅勇

哈爾濱工業大學金融智慧量化投資研究中心副主任，WorldQuant首批全球智腦顧問。擁有二十餘年實盤交易與量化建模經驗，長期專注於量化策略研究及大模型（智慧體）在各行業的應用實踐。

曾在多所高校開設量化投資課程，包括哈爾濱工業大學的「金融投資策略設計」（本科）、哈爾濱金融學院的「金融量化基礎」（本科）、哈爾濱商業大學的「電腦語言與量化投資」（研究生）。

著有《量化投資教程》、《GPT 賺被動收入 - AI 時代的量化交易攻略》，譯有《波動率：實用期權理論》。

盧洪波

經濟學博士（吉林大學），現任北京外國語大學國際商學院碩士生導師，兼任北京資訊產業協會人工智慧分會副秘書長。具有全球特許金融科技師資格及高級經濟師職稱。曾參與國家重大金融風險化解專案研究工作，主要研究方向為金融科技與宏觀經濟政策。

王光偉

琦際科技創始人。主要研究方向為量化策略建模與因數工程、低延遲量化交易系統架構、AI智慧體驅動的策略優化。合著《GPT 賺被動收入 - AI 時代的量化交易攻略》具有12年金融市場實盤交易經驗及10年量化系統開發經驗，曾為多家金融機構設計量化交易模型，現專注於超短線策略研究，擅長開發集合競價漲停板策略、連板股動量接力策略及事件驅動型低位潛伏策略。

羅天奇

AIGC愛好者曾獲黑龍江省智慧型機器人競賽冠軍、第一屆中國青少年人工智慧及創客大賽三等獎。

▍第 1 章 量化交易基礎入門

1.1 什麼是量化交易

1.2 量化交易的研究物件與應用領域

1.3 發展簡史與行業現狀

1.3.1 量化交易的萌芽

1.3.2 量化交易的發展歷程

1.3.3 中國量化交易發展歷程

1.3.4 AI 時代的量化交易現狀

1.4 量化交易策略的五大分類

1.4.1 基本面量化交易策略

1.4.2 資產配置量化交易策略

1.4.3 阿爾法量化交易策略

1.4.4 貝塔量化交易策略

1.4.5 另類量化交易策略

1.5 未來趨勢與挑戰

1.6 本章小結

▍第 2 章 生成式 AI 入門簡介

2.1 初識大模型：常見誤區與能力分級

2.1.1 傳統誤區：關於生成式AI 的十大誤區

2.1.2 核心區別：推理模型和非推理模型的區別

2.1.3 能力分級：大模型使用者的九大段位

2.2 提示詞工程：與大模型有效溝通的藝術

2.2.1 主要框架：如何高效建構提示詞

2.2.2 突破技巧：利用搜尋引擎的高級技巧，提升使用精度

2.2.3 能力進階：系統提示詞與使用者提示詞的使用指南

2.3 工具與平臺推薦

2.3.1 國外平臺：ChatGPT，大模型的世界起源

2.3.2 中國之光：DeepSeek，中國大模型的驕傲

2.3.3 開放原始碼模型：那些靈活可控的AI 引擎

2.3.4 量化AI：大模型與量化交易的資料外掛程式與輔助平臺

2.3.5 中國生態：中國量化平臺生態與未來發展

2.3.6 選型建議：從簡單到複雜

2.4 大模型時代的學習與研究新模式

2.4.1 學習模式：大模型時代下的量化交易學習

2.4.2 報告撰寫：利用大模型撰寫量化交易研究報告的通用路徑

2.4.3 研究幫手：ChatGPT 的Deep Research 使用指南

2.4.4 思研差異：深度思考和深度研究的區別

2.5 大模型訂製與智慧體入門

2.5.1 微調與蒸餾：將DeepSeek-R1 微調/ 蒸餾為某領域的專家

2.5.2 智慧體原理：Manus 的底層技術原理

2.5.3 智慧體工具：MCP 深度解讀與使用研究

2.5.4 智慧體橋樑：深度解讀Agent2Agent 協定

2.6 本章小結

▍第 3 章 量化交易基礎入門

3.1 量化交易的資料基石

3.1.1 資料型態詳解

3.1.2 資料來源獲取與主流工具

3.1.3 資料前置處理的核心環節

3.1.4 實戰案例：資料獲取與前置處理流程

3.1.5 資料儲存與管理

3.1.6 練習建議與反思問題

3.2 財務指標的深度解析與業績預測（基本面量化）

3.2.1 策略邏輯與來源

3.2.2 資料需求與獲取方法

3.2.3 流程圖、模型與程式講解

3.2.4 適用場景與實戰應用

3.2.5 常見錯誤與最佳化建議

3.2.6 提示詞範本設計

3.2.7 練習建議與反思問題

3.3 研報因子的自動化解析與建模（基本面量化）

3.3.1 策略邏輯與來源

3.3.2 資料需求與獲取方法

3.3.3 流程圖與程式講解

3.3.4 適用場景與實戰應用

3.3.5 常見錯誤與最佳化建議

3.3.6 提示詞範本設計

3.3.7 練習建議與反思問題

3.4 多因子動態加權模型（資產配置量化）

3.4.1 策略邏輯與來源

3.4.2 資料需求與獲取方法

3.4.3 模型、流程圖與程式講解

3.4.4 適用場景與實戰應用

3.4.5 常見錯誤與最佳化建議

3.4.6 提示詞範本設計

3.4.7 練習建議與反思問題

3.5 資金流向與板塊輪動複盤（資產配置量化）

3.5.1 策略邏輯與來源

3.5.2 資料需求與獲取方法

3.5.3 程式講解

3.5.4 適用場景與實戰應用

3.5.5 常見錯誤與最佳化建議

3.5.6 提示詞範本設計

3.5.7 練習建議與反思問題

3.6 LV2 訂單簿不平衡因子的挖掘（阿爾法量化）

3.6.1 策略邏輯與來源

3.6.2 資料需求與獲取方法

3.6.3 模型、流程圖與程式講解

3.6.4 適用場景與實戰應用

3.6.5 常見錯誤與最佳化建議

3.6.6 提示詞範本設計

3.6.7 練習建議與反思問題

3.7 機器學習量價特徵工程（阿爾法量化）

3.7.1 策略邏輯與來源

3.7.2 資料需求與獲取方法

3.7.3 流程圖與程式講解

3.7.4 適用場景與實戰應用

3.7.5 常見錯誤與最佳化建議

3.7.6 提示詞範本設計

3.7.7 練習建議與反思問題

3.8 市場情緒量化評分系統（阿爾法量化）

3.8.1 策略邏輯與來源

3.8.2 資料需求與獲取方法

3.8.3 流程圖與程式講解

3.8.4 適用場景與實戰應用

3.8.5 常見錯誤與最佳化建議

3.8.6 提示詞範本設計

3.8.7 練習建議與反思問題

3.9 競價階段量價因子的挖掘（貝塔量化）

3.9.1 策略邏輯與來源

3.9.2 資料需求與獲取方法

3.9.3 流程圖、模型與程式講解

3.9.4 適用場景與實戰應用

3.9.5 常見錯誤與最佳化建議

3.9.6 提示詞範本設計

3.9.7 練習建議與反思問題

3.10 複盤連板梯隊結構與晉級率分析（ 貝塔量化）

3.10.1 策略邏輯與來源

3.10.2 資料需求與獲取方法

3.10.3 流程圖與程式講解

3.10.4 適用場景與實戰應用

3.10.5 常見錯誤與最佳化建議

3.10.6 提示詞範本設計

3.10.7 練習建議與反思問題

3.11 高頻量價資料策略開發（貝塔量化）

3.11.1 策略邏輯與來源

3.11.2 資料需求與獲取方法

3.11.3 流程圖與程式講解

3.11.4 適用場景與實戰應用

3.11.5 常見錯誤與最佳化建議

3.11.6 提示詞範本設計

3.11.7 練習建議與反思問題

3.12 高頻動量衰減因子開發（貝塔量化）

3.12.1 策略邏輯與來源

3.12.2 資料需求與獲取方法

3.12.3 流程圖與程式講解

3.12.4 適用場景與實戰應用

3.12.5 常見錯誤與最佳化建議

3.12.6 提示詞範本設計

3.12.7 練習建議與反思問題

3.13 龍頭股特徵提取與模仿策略（貝塔量化）

3.13.1 策略邏輯與來源

3.13.2 資料需求與獲取方法

3.13.3 流程圖與程式講解

3.13.4 適用場景與實戰應用

3.13.5 常見錯誤與最佳化建議

3.13.6 提示詞範本設計

3.13.7 練習建議與反思問題

3.14 輿情監控與事件驅動分析（另類量化）

3.14.1 策略邏輯與來源

3.14.2 資料需求與獲取方法

3.14.3 流程圖與程式講解

3.14.4 適用場景與實戰應用

3.14.5 常見錯誤與最佳化建議

3.14.6 提示詞範本設計

3.14.7 練習建議與反思問題

3.15 游資席位行為模式解析（另類量化）

3.15.1 策略邏輯與來源

3.15.2 資料需求與獲取方法

3.15.3 流程圖與程式講解

3.15.4 適用場景與實戰應用

3.15.5 常見錯誤與最佳化建議

3.15.6 提示詞範本設計

3.15.7 練習建議與反思問題

3.16 漲停原因歸類與題材持續性評估（另類量化）

3.16.1 策略邏輯與來源

3.16.2 資料需求與獲取方法

3.16.3 流程圖與程式講解

3.16.4 適用場景與實戰應用

3.16.5 常見錯誤與最佳化建議

3.16.6 提示詞範本設計

3.16.7 練習建議與反思問題

3.17 本章小結

▍附錄 A 量化交易基礎入門術語表

▍附錄 B 生成式 AI 入門術語表

▍附錄 C AI 量化交易策略及實戰案例

序

前言

很多人會有一個疑問：為什麼大模型DeepSeek 是一個量化交易團隊開發的？

其實，這背後有一個很簡單的原因——量化交易與大模型在本質上是相似的。量化交易的核心目標是預測下一根K 線的走勢，而大模型的任務是預測下一個字元或字串。無論是資料分析還是模型預測，背後都離不開巨量的資料、精妙的演算法和強大的算力。因此，量化交易者與大模型研究者的工作內容在本質上是相同的——他們都在利用先進的技術去解碼複雜的資料模式。

說到大模型與量化交易的結合，就不得不提世界知名的量化投資公司WorldQuant（世坤）。2015 年，WorldQuant 透過公開101 個阿爾法因子的方式，推動了全球量化交易的發展。更重要的是，他們是最早將大模型應用於量化研究和全球量化競賽的公司之一。2024 年，在WorldQuant 主辦的全球量化大賽中，我們團隊拿下了中國區前8 名中的4 個席位，這不僅是團隊的榮耀，也是我們在大模型與量化交易結合方面不斷探索的成果。

在這段歷程中，我們不斷借助大模型的強大能力，完成了對全球市場中近3000 萬個因子組合的測試和挖掘。正是因為大模型賦予了我們如此強悍的資料處理和預測能力，我們才能在巨量資料中快速挖掘出有價值的資訊。與以往的手工挖掘因子相比，我們的工作效率提升了近10000 倍！

大模型時代為我們提供了一次智力平權的機會。時至今日，我們已經可以利用大模型高效且高品質地完成很多工作。舉例來說，1 分鐘，實現從研報到因子建構，再到資料回測；10 分鐘，撰寫100 萬字的高品質文章；1 小時，翻譯20 萬字的可達出版水平的內容。效率的大幅提升徹底改變了量化交易的工作方式，甚至可以說，這是一次革命性的突破。

作為最早一批的量化研究者和大模型使用者，我深知大模型為投資者帶來的變革。在本書中，我將帶你走進人工智慧（AI）與量化交易的未來，探索如何利用大模型提高投資效率、發掘市場潛力，並在投資回報上取得更大的突破。

無論你是經驗豐富的投資者，還是剛剛涉足量化交易的新人，本書都能為你提供全新的視野和啟發，幫助你搭上AI 時代的列車。

所以，準備好了嗎？讓我們一起走進AI 時代的量化交易世界！

羅勇

2025 年4 月