ChatGPT真猛！直接写了一本量化交易的书（附下载）

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灵魂拷问

ChatGPT现在是越来越能干了！

有人竟然用ChatGPT写了一本有关量化投资的书籍！

还出版了！

还是二作！

还上架了亚马逊卖了！

还卖了16英镑！

这是这本书的目录，大家可以先看看：

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这本书涵盖了机器学习在量化投资领域的基本概念、技术和应用。先介绍了机器学习在量化交易中的关键概念和挑战，包括特征工程、模型选择和回测。

然后研究了量化交易中常用的各种机器学习方法，包括监督学习、无监督学习和强化学习。

最后还讨论了真实市场中实现机器学习模型的挑战和最佳实践，包括数据质量的作用，风险管理的重要性，以及对持续模型监控和验证的需求。

在这本书中，作者基于ChatGPT为大家提供了大量例子和案例研究，来说明所讨论的概念和技术。同时还包括实用技巧和资源，以帮助交易员和从业者开始更好的基于机器学习进行量化交易。

我们看到代码基本上都是ChatGPT生成的。

例如第58页的关于使用sk编写K-means的例子：

如果我们直接在ChatGPT来描述这个算法，ChatGPT可以很好的完成：

这本书QIML大概预览了一遍，不温不火，总体来说就是一个学习导论！对于初学者来说，可以看看。

毕竟是作者是ChatGPT，机器学习本机写的呢~

大家感兴趣，可以在文末下载此书！

ChatGPT与量化投资

至于现在很多人问ChatGPT可以用来干量化、写策略吗？

你看，人家都出书了呢~

QIML的回答是：可辅助，但不能直接用！

例如，它可以帮你解释代码逻辑。

我们随便在网上找一段策略逻辑与代码：

根据我们策略的内容，我们采用的思路是：筛选出股票池中质量较高的股票–>查询MACD指数–>买入卖出条件。这里我们挑选出符合：10<市净率(pe_ratio)<40，每股盈余(eps)>0.3，净资产收益率(roe)>15，净利润环比增长率>0.3，并按照市净率进行升序排列，取前五十只。

stock_to_choose = get_fundamentals(query(
        valuation.code, valuation.pe_ratio, 
        valuation.pb_ratio,valuation.market_cap, 
        indicator.eps, indicator.inc_net_profit_annual
    ).filter(
        valuation.pe_ratio < 40,
        valuation.pe_ratio > 10,
        indicator.eps > 0.3,
        indicator.inc_net_profit_annual > 0.30,
        indicator.roe > 15
    ).order_by(
        valuation.pb_ratio.asc()
    ).limit(
        50), date=None)

我们让ChatGPT来解释这段代码，看看是不是符合原逻辑：

······

如果你想靠ChatGPT帮你写一个赚钱的策略，那

最后，我们希望ChatGPT越来越强大！

但量化投资道阻且长，还是要脚踏实地！

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