本书从基础概念讲起，逐步深入到策略构建、数据处理、模型优化及风险管理等核心领域，详细介绍了Python在量化交易中的应用，包括语言基础、常用库（如NumPy、Pandas）、数据可视化工具（如Matplotlib、Seaborn），以及机器学习框架。这些内容可以帮助读者打下坚实的基础，从而能够顺利进入量化交易的实战阶段。 在量化交易策略方面，本书详细介绍了多种经典策略，如趋势跟踪、动量策略、海龟交易策略、套利策略等，并结合DeepSeek的智能分析功能，展示了如何优化这些策略以适应复杂多变的市场环境。此外，本书探讨了机器学习在量化交易中的应用，包括分类策略、回归策略及LSTM等前沿技术，并通过实战案例展示了如何利用这些技术预测市场走势。 本书的最后几章聚焦量化交易的高级应用，包括回测框架的搭建与优化、风险管理工具与方法，以及AI技术在量化交易中的未来发展方向。这些内容让读者不仅能够掌握量化交易的技术细节，更能深刻理解如何在实际交易中应用相关技术，以实现稳健的收益。

关东升，拥有30年IT领域从业经历，资深程序员、软件架构师、高级培训讲师、IT作家。 熟练掌握Java、Kotlin、Python等编程语言，在游戏开发、数据库开发与设计、软件架构设计等领域具备丰富经验。 参与设计和开发北京市政交通一卡通项目，并参与国家农产品追溯系统、金融系统微博等移动客户端项目，服务对象包括中国移动、中国联通、南方航空、中石油、工商银行、平安银行、天津港务局等企事业单位。 著有《AI时代Python量化交易实战：ChatGPT让量化交易插上翅膀》《AI时代Python金融大数据分析实战：ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀》《AI时代Python金融大数据分析实战：ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀》《AI时代Python金融大数据分析实战：ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀》等50多部计算机书籍。

第1章 DeepSeek、Python与量化交易概述 1.1 DeepSeek介绍 1.1.1 DeepSeek模型家族 1.1.2 DeepSeek的优势 1.1.3 DeepSeek的应用领域 1.2 如何使用DeepSeek 1.2.1 使用网页版DeepSeek 1.2.2 下载DeepSeek手机App 1.3 Python编程在量化交易中的重要性和优势 1.4 DeepSeek+Python赋能量化交易 1.5 本章总结 第2章 量化交易Python语言基础 2.1 Python解释器 2.2 IDE 2.2.1 安装PyCharm 2.2.2 安装Jupyter Notebook 2.2.3 启动Jupyter Notebook 2.3 第一个Python程序 2.3.1 编写脚本文件运行第一个Python程序 2.3.2 使用PyCharm编写和运行Python程序 2.3.3 使用Jupyter Notebook编写和运行Python程序 2.4 Python语法基础 2.4.1 标识符 2.4.2 关键字 2.4.3 变量 2.4.4 语句 2.4.5 代码块 2.4.6 模块 2.5 运算符 2.5.1 算术运算符 2.5.2 关系运算符 2.5.3 逻辑运算符 2.5.4 赋值运算符 2.6 数据类型 2.6.1 数字类型 2.6.2 列表 2.6.3 元组 2.6.4 集合 2.6.5 字典 2.7 字符串 2.7.1 字符串的创建 2.7.2 字符转义 2.7.3 字符串格式化 2.7.4 数字格式化 2.8 控制语句 2.8.1 分支语句 2.8.2 循环语句 2.8.3 跳转语句 2.9 函数 2.9.1 定义函数 2.9.2 调用函数 2.9.3 带参数的函数 2.9.4 带返回值的函数 2.9.5 默认参数 2.9.6 可变参数 2.9.7 lambda函数 2.9.8 使用filter()和map()函数进行数据处理 2.10 类 2.10.1 实例变量和构造函数 2.10.2 实例方法 2.11 文件操作 2.12 异常处理 2.12.1 捕获异常 2.12.2 释放资源 2.13 多线程 2.13.1 创建线程 2.13.2 等待线程结束 2.14 本章总结 第3章 Python量化基础工具库 3.1 NumPy 3.1.1 为什么选择NumPy 3.1.2 安装NumPy 3.2 创建数组 3.2.1 从Python列表创建一维数组 3.2.2 指定数组的数据类型 3.2.3 更多创建一维数组的方式 3.2.4 arange()函数 3.2.5 等差数列与linspace()函数 3.2.6 等比数列与logspace()函数 3.3 二维数组 3.4 更多创建二维数组的方式 3.4.1 使用ones()函数 3.4.2 使用zeros()函数 3.4.3 使用empty()函数 3.4.4 使用full()函数 3.4.5 使用identity()函数 3.5 数组的属性 3.6 数组的轴 3.6.1 轴的概念 3.6.2 轴的应用 3.6.3 轴的应用示例 3.7 三维数组 3.7.1 三维数组的结构 3.7.2 创建三维数组 3.8 访问数组 3.8.1 索引访问 3.8.2 切片访问 3.8.3 布尔索引 3.8.4 花式索引 3.9 Pandas 3.9.1 为什么选择Pandas 3.9.2 安装Pandas 3.10 Series数据结构 3.10.1 理解Series数据结构 3.10.2 创建Series对象 3.10.3 访问Series数据 3.10.4 通过切片访问Series数据 3.11 DataFrame数据结构 3.12 访问DataFrame数据 3.12.1 列访问 3.12.2 行访问 3.12.3 切片访问 3.13 读写数据 3.13.1 读取CSV文件数据 3.13.2 实战案例1：从CSV文件读取货币供应量数据 3.13.3 写入数据到CSV文件 3.13.4 实战案例2：将银行账户交易记录写入CSV文件 3.13.5 读取Excel文件数据 3.13.6 实战案例3：从Excel文件中读取货币供应量月度数据 3.13.7 读取数据库 3.13.8 实战案例4：从数据库中读取银行账户交易记录数据 3.14 本章总结 第4章 量化交易Python语言基础 4.1 量化交易可视化库 4.2 使用Matplotlib绘制图表 4.2.1 安装Matplotlib 4.2.2 图表基本构成要素 4.2.3 绘制折线图 4.2.4 绘制柱状图 4.2.5 绘制饼图 4.2.6 绘制散点图 4.3 使用Seaborn绘制图表 4.3.1 Seaborn内置数据集 4.3.2 Seaborn图表主题 4.3.3 柱状图 4.3.4 直方图 4.3.5 箱线图 4.3.6 小提琴图 4.3.7 热力图 4.4 时间序列可视化 4.4.1 实战案例5：使用Matplotlib绘制英伟达股票历史成交量折线图 4.4.2 实战案例6：绘制英伟达股票OHLC折线图 4.4.3 K线图 4.4.4 绘制K线图 4.4.5 实战案例7：绘制英伟达股票K线图 4.4.6 实战案例8：使用Seaborn绘制英伟达股票历史成交量折线图 4.5 本章总结 第5章 数据采集与分析 5.1 数据采集概述 5.1.1 数据采集的基本步骤 5.1.2 数据采集技术和工具 5.2 网页数据采集 5.2.1 使用urllib爬取网页数据 5.2.2 实战案例9：爬取苹果股票数据 5.2.3 解析数据 5.2.4 使用BeautifulSoup 5.2.5 实战案例10：解析苹果股票数据 5.2.6 使用Selenium爬取网页数据 5.2.7 实战案例11：使用Selenium爬取中国石油股票数据 5.2.8 实战案例12：使用Selenium解析HTML数据 5.2.9 借助DeepSeek爬取网页数据 5.3 API调用采集数据 5.3.1 常见的金融数据API 5.3.2 使用Tushare API采集数据 5.3.3 实战案例13：使用Tushare API获取中国石油股票数据 5.4 数据清洗 5.4.1 实战案例14：ABC股票数据清洗 5.4.2 处理股票数据类型不一致问题 5.4.3 处理股票数据异常值 5.4.4 DeepSeek助力数据清洗 5.4.5 实战案例15：使用DeepSeek清洗特斯拉股票数据 5.5 统计分析 5.5.1 DeepSeek辅助统计分析 5.5.2 相关性分析 5.5.3 实战案例16：股票行业相关性分析 5.5.4 统计描述和摘要 5.5.5 实战案例17：苹果股票数据统计描述和摘要分析 5.6 本章总结 第6章 量化交易基础 6.1 量化交易概述 6.2 金融市场和交易品种概述 6.3 技术分析和基本面分析基础 6.3.1 技术分析 6.3.2 基本面分析 6.4 量化交易策略概述 6.5 本章总结 第7章 DeepSeek与量化交易结合 7.1 DeepSeek辅助技术分析 7.1.1 DeepSeek 在技术分析中的主要应用 7.1.2 实战案例18：利用DeepSeek对000001.SZ股票进行技术分析 7.2 DeepSeek辅助基本面分析 7.2.1 DeepSeek在基本面分析中的应用 7.2.2 实战案例19：利用DeepSeek对某上市公司公告进行解析 7.3 DeepSeek在市场情报分析中的应用 7.3.1 实战案例20：利用DeepSeek对“央行发布降息25个基点”消息进行分析 7.3.2 实战案例21：利用DeepSeek对“重大项目获得批复，股价大涨20%”消息进行分析 7.4 DeepSeek在交易决策支持中的应用 7.4.1 实战案例22：某科技型上市公司获大单，DeepSeek提出交易决策建议 7.4.2 实战案例23：某新能源概念股获多项利好，DeepSeek交易建议 7.5 使用DeepSeek进行市场预测和趋势识别 7.5.1 实战案例24：DeepSeek预测某城市商业地产市场面临调整 7.5.2 实战案例25：DeepSeek用于预测“新能源汽车补贴退坡”的影响 7.6 本章总结 第8章 趋势跟踪策略与DeepSeek智能增强 8.1 趋势跟踪策略概述 8.1.1 趋势跟踪和交易决策中一些主要概念 8.1.2 使用移动平均线进行分析 8.2 使用DeepSeek辅助趋势跟踪策略决策过程 8.3 实战案例26：使用DeepSeek辅助移动平均线策略分析微软股票 8.3.1 步骤1：数据采集和加载数据 8.3.2 步骤2：计算移动平均线 8.3.3 步骤3：初始策略规则的制定 8.3.4 步骤4：生成买入和卖出信号 8.3.5 步骤5：DeepSeek赋能模拟回测验证策略 8.3.6 步骤6：绘制K线图和信号 8.3.7 步骤7：DeepSeek辅助优化策略 8.4 本章总结 第9章 动量策略与DeepSeek智能辅助决策 9.1 动量策略概述 9.1.1 动量策略中的一些主要概念 9.1.2 动量策略的优缺点 9.2 相对强弱指标 9.3 使用DeepSeek辅助动量策略决策 9.4 实战案例27：使用DeepSeek辅助中国铝业股票价格和RSI交易信号分析 9.4.1 步骤1：数据采集与预处理 9.4.2 步骤2：计算RSI 9.4.3 步骤3：初始策略规则的制定 9.4.4 步骤4：生成买入和卖出信号 9.4.5 步骤5：绘制RSI曲线与交易信号 9.4.6 步骤6：DeepSeek赋能模拟回测验证策略 9.4.7 步骤7：DeepSeek辅助优化策略 9.5 本章总结 第10章 海龟交易策略 10.1 海龟交易策略的诞生与基础概念 10.1.1 海龟交易策略的起源故事 10.1.2 海龟交易策略的核心原则 10.1.3 海龟交易策略的一些主要概念 10.1.4 海龟交易策略的实施过程 10.2 使用DeepSeek辅助实施海龟交易策略 10.3 实战案例28：借助DeepSeek推进海龟交易策略落地——以中国石油股票交易为例 10.3.1 步骤1：数据获取和准备 10.3.2 步骤2：封装海龟交易策略函数 10.3.3 步骤3：回测策略 10.3.4 步骤4：回测的可视化分析 10.3.5 步骤5：DeepSeek辅助优化策略 10.4 本章总结 第11章 借助DeepSeek构建与优化高频交易策略 11.1 高频交易策略概述 11.1.1 高频交易的特点 11.1.2 高频交易策略中的一些主要概念 11.1.3 实施高频交易策略 11.1.4 高频交易策略中常见的策略 11.1.5 高频交易策略的技术和设施层面问题 11.2 使用DeepSeek辅助实施高频交易策略 11.3 实战案例29：利用DeepSeek辅助实施高频交易策略并优化股票投资回报——以比亚 迪股票为例 11.3.1 步骤1：DeepSeek辅助制定策略 11.3.2 步骤2：DeepSeek辅助选择交易平台和技术手段 11.3.3 步骤3：DeepSeek辅助撰写交易算法 11.4 构建高频交易框架 11.4.1 高频交易框架的核心组件 11.4.2 高频交易框架的实现步骤 11.4.3 实战案例30：基本高频交易框架实现 11.5 实战案例31：基于配对交易策略的高频交易实施过程 11.6 实战案例32：DeepSeek辅助HTF框架下的动量策略——以苹果股票为例 11.7 DeepSeek辅助实现其他编程语言的BHTF策略 11.8 本章总结 第12章 利用DeepSeek实施套利交易策略 12.1 套利策略概述 12.1.1 套利策略的基本定义 12.1.2 套利策略的类型 12.1.3 套利策略中的一些主要概念 12.2 实施套利交易策略 12.3 使用DeepSeek辅助实施套利交易策略 12.4 套利交易策略案例分析 12.4.1 实战案例33：股票A跨市场套利 12.4.2 实战案例34：利用美元与欧元汇率差异套利 12.4.3 实战案例35：同行业相对值套利策略 12.5 实战案例36：中国石化股票和中国石油股票配对交易套利 12.5.1 步骤1：清洗数据 12.5.2 步骤2：读取股票数据 12.5.3 步骤3：两只股票的相关性分析 12.5.4 步骤4：使用DeepSeek对相关性进行分析 12.5.5 步骤5：回测股票历史数据 12.5.6 步骤6：使用DeepSeek对回测结果进行分析 12.5.7 步骤7：使用DeepSeek优化策略 12.6 本章总结 第13章 基于机器学习与DeepSeek优化的量化交易策略 13.1 机器学习策略中的一些主要概念 13.2 机器学习策略分类 13.3 分类策略 13.3.1 Python机器学习库 13.3.2 机器学习策略实施过程 13.4 实战案例37：使用分类策略预测英伟达股票走势 13.4.1 步骤1：数据准备和处理 13.4.2 步骤2：模型训练 13.4.3 步骤3：使用DeepSeek进行模型评估 13.4.4 步骤4：使用DeepSeek进行模型优化 13.4.5 步骤5：预测股票走势 13.5 实战案例38：使用回归策略预测英伟达股票走势 13.5.1 步骤1：数据准备和处理 13.5.2 步骤2：模型训练 13.5.3 步骤3：预测股票走势 13.5.4 步骤4：使用DeepSeek进行模型评估 13.5.5 步骤5：使用DeepSeek进行模型优化 13.5.6 步骤6：使用优化后的模型再次预测股票走势 13.6 实战案例39：LSTM预测比特币价格趋势 13.6.1 步骤1：加载和清洗数据 13.6.2 步骤2：模型训练 13.6.3 步骤3：可视化结果 13.6.4 步骤4：使用DeepSeek进行模型评估 13.6.5 步骤5：使用DeepSeek优化模型 13.6.6 步骤6：比特币价格预测 13.7 本章总结 第14章 量化交易回测框架与DeepSeek优化 14.1 再谈回测 14.1.1 回测的基本流程 14.1.2 常见回测框架 14.2 Backtrader框架 14.2.1 Backtrader使用流程 14.2.2 实战案例40：使用Backtrader回测苹果股票的双均线策略 14.2.3 DeepSeek辅助优化Backtrader参数双均线策略 14.3 本章总结 第15章 利用DeepSeek提高量化交易的风险管理效能 15.1 风险管理工具和方法 15.1.1 止损与止盈策略 15.1.2 实战案例41：基于移动平均线的固定止损+固定止盈策略 15.1.3 实战案例42：移动止损和移动止盈策略 15.1.4 头寸管理 15.1.5 实战案例43：基于波动率的动态头寸管理策略——以特斯拉股票为例 15.1.6 投资组合分散 15.1.7 实战案例44：股票与黄金的风险分散投资策略 15.1.8 对冲策略 15.1.9 实战案例45：对冲策略——股票与债券的对冲组合 15.2 使用DeepSeek辅助量化交易风险管理 15.2.1 风险识别 15.2.2 实战案例46：DeepSeek智能监控应对市场动荡 15.2.3 风险评估 15.2.4 实战案例47：基于DeepSeek的科技股投资组合的风险评估 15.2.5 风险控制 15.2.6 实战案例48：应对银行业危机的风险控制 15.3 本章总结 第16章 AI+量化交易的未来：DeepSeek API调用与AI智能体赋能 16.1 DeepSeek API调用 16.1.1 DeepSeek RESTful API接口 16.1.2 调用DeepSeek API接口的基本流程 16.1.3 实战案例49：调用DeepSeek API获取财经新闻简报 16.1.4 实战案例50：使用Tushare API+DeepSeek API分析股票数据简报 16.2 智能体在量化交易中的应用 16.2.1 智能体介绍简报 16.2.2 扣子智能体平台 16.3 实战案例51：实现“财经新闻快报”智能体 16.3.1 步骤1：创建智能体 16.3.2 步骤2：创建工作流 16.3.3 步骤3：添加节点 16.3.4 步骤4：试运行 16.3.5 步骤5：发布 16.3.6 步骤6：实时测试 16.4 智能体与量化交易现状和未来发展 16.4.1 当前状况 16.4.2 未来展望 16.5 本章总结