第1章 DeepSeek、Python與量化交易概述 1.1 DeepSeek介紹 1.1.1 DeepSeek模型家族 1.1.2 DeepSeek的優(yōu)勢 1.1.3 DeepSeek的應(yīng)用領(lǐng)域 1.2 如何使用DeepSeek 1.2.1 使用網(wǎng)頁版DeepSeek 1.2.2 下載DeepSeek手機App 1.3 Python編程在量化交易中的重要性和優(yōu)勢 1.4 DeepSeek+Python賦能量化交易 1.5 本章總結(jié) 第2章 量化交易Python語言基礎(chǔ) 2.1 Python解釋器 2.2 IDE 2.2.1 安裝PyCharm 2.2.2 安裝Jupyter Notebook 2.2.3 啟動Jupyter Notebook 2.3 第一個Python程序 2.3.1 編寫腳本文件運行第一個Python程序 2.3.2 使用PyCharm編寫和運行Python程序 2.3.3 使用Jupyter Notebook編寫和運行Python程序 2.4 Python語法基礎(chǔ) 2.4.1 標(biāo)識符 2.4.2 關(guān)鍵字 2.4.3 變量 2.4.4 語句 2.4.5 代碼塊 2.4.6 模塊 2.5 運算符 2.5.1 算術(shù)運算符 2.5.2 關(guān)系運算符 2.5.3 邏輯運算符 2.5.4 賦值運算符 2.6 數(shù)據(jù)類型 2.6.1 數(shù)字類型 2.6.2 列表 2.6.3 元組 2.6.4 集合 2.6.5 字典 2.7 字符串 2.7.1 字符串的創(chuàng)建 2.7.2 字符轉(zhuǎn)義 2.7.3 字符串格式化 2.7.4 數(shù)字格式化 2.8 控制語句 2.8.1 分支語句 2.8.2 循環(huán)語句 2.8.3 跳轉(zhuǎn)語句 2.9 函數(shù) 2.9.1 定義函數(shù) 2.9.2 調(diào)用函數(shù) 2.9.3 帶參數(shù)的函數(shù) 2.9.4 帶返回值的函數(shù) 2.9.5 默認(rèn)參數(shù) 2.9.6 可變參數(shù) 2.9.7 lambda函數(shù) 2.9.8 使用filter()和map()函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理 2.10 類 2.10.1 實例變量和構(gòu)造函數(shù) 2.10.2 實例方法 2.11 文件操作 2.12 異常處理 2.12.1 捕獲異常 2.12.2 釋放資源 2.13 多線程 2.13.1 創(chuàng)建線程 2.13.2 等待線程結(jié)束 2.14 本章總結(jié) 第3章 Python量化基礎(chǔ)工具庫 3.1 NumPy 3.1.1 為什么選擇NumPy 3.1.2 安裝NumPy 3.2 創(chuàng)建數(shù)組 3.2.1 從Python列表創(chuàng)建一維數(shù)組 3.2.2 指定數(shù)組的數(shù)據(jù)類型 3.2.3 更多創(chuàng)建一維數(shù)組的方式 3.2.4 arange()函數(shù) 3.2.5 等差數(shù)列與linspace()函數(shù) 3.2.6 等比數(shù)列與logspace()函數(shù) 3.3 二維數(shù)組 3.4 更多創(chuàng)建二維數(shù)組的方式 3.4.1 使用ones()函數(shù) 3.4.2 使用zeros()函數(shù) 3.4.3 使用empty()函數(shù) 3.4.4 使用full()函數(shù) 3.4.5 使用identity()函數(shù) 3.5 數(shù)組的屬性 3.6 數(shù)組的軸 3.6.1 軸的概念 3.6.2 軸的應(yīng)用 3.6.3 軸的應(yīng)用示例 3.7 三維數(shù)組 3.7.1 三維數(shù)組的結(jié)構(gòu) 3.7.2 創(chuàng)建三維數(shù)組 3.8 訪問數(shù)組 3.8.1 索引訪問 3.8.2 切片訪問 3.8.3 布爾索引 3.8.4 花式索引 3.9 Pandas 3.9.1 為什么選擇Pandas 3.9.2 安裝Pandas 3.10 Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 3.10.1 理解Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 3.10.2 創(chuàng)建Series對象 3.10.3 訪問Series數(shù)據(jù) 3.10.4 通過切片訪問Series數(shù)據(jù) 3.11 DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 3.12 訪問DataFrame數(shù)據(jù) 3.12.1 列訪問 3.12.2 行訪問 3.12.3 切片訪問 3.13 讀寫數(shù)據(jù) 3.13.1 讀取CSV文件數(shù)據(jù) 3.13.2 實戰(zhàn)案例1：從CSV文件讀取貨幣供應(yīng)量數(shù)據(jù) 3.13.3 寫入數(shù)據(jù)到CSV文件 3.13.4 實戰(zhàn)案例2：將銀行賬戶交易記錄寫入CSV文件 3.13.5 讀取Excel文件數(shù)據(jù) 3.13.6 實戰(zhàn)案例3：從Excel文件中讀取貨幣供應(yīng)量月度數(shù)據(jù) 3.13.7 讀取數(shù)據(jù)庫 3.13.8 實戰(zhàn)案例4：從數(shù)據(jù)庫中讀取銀行賬戶交易記錄數(shù)據(jù) 3.14 本章總結(jié) 第4章 量化交易Python語言基礎(chǔ) 4.1 量化交易可視化庫 4.2 使用Matplotlib繪制圖表 4.2.1 安裝Matplotlib 4.2.2 圖表基本構(gòu)成要素 4.2.3 繪制折線圖 4.2.4 繪制柱狀圖 4.2.5 繪制餅圖 4.2.6 繪制散點圖 4.3 使用Seaborn繪制圖表 4.3.1 Seaborn內(nèi)置數(shù)據(jù)集 4.3.2 Seaborn圖表主題 4.3.3 柱狀圖 4.3.4 直方圖 4.3.5 箱線圖 4.3.6 小提琴圖 4.3.7 熱力圖 4.4 時間序列可視化 4.4.1 實戰(zhàn)案例5：使用Matplotlib繪制英偉達(dá)股票歷史成交量折線圖 4.4.2 實戰(zhàn)案例6：繪制英偉達(dá)股票O(jiān)HLC折線圖 4.4.3 K線圖 4.4.4 繪制K線圖 4.4.5 實戰(zhàn)案例7：繪制英偉達(dá)股票K線圖 4.4.6 實戰(zhàn)案例8：使用Seaborn繪制英偉達(dá)股票歷史成交量折線圖 4.5 本章總結(jié) 第5章 數(shù)據(jù)采集與分析 5.1 數(shù)據(jù)采集概述 5.1.1 數(shù)據(jù)采集的基本步驟 5.1.2 數(shù)據(jù)采集技術(shù)和工具 5.2 網(wǎng)頁數(shù)據(jù)采集 5.2.1 使用urllib爬取網(wǎng)頁數(shù)據(jù) 5.2.2 實戰(zhàn)案例9：爬取蘋果股票數(shù)據(jù) 5.2.3 解析數(shù)據(jù) 5.2.4 使用BeautifulSoup 5.2.5 實戰(zhàn)案例10：解析蘋果股票數(shù)據(jù) 5.2.6 使用Selenium爬取網(wǎng)頁數(shù)據(jù) 5.2.7 實戰(zhàn)案例11：使用Selenium爬取中國石油股票數(shù)據(jù) 5.2.8 實戰(zhàn)案例12：使用Selenium解析HTML數(shù)據(jù) 5.2.9 借助DeepSeek爬取網(wǎng)頁數(shù)據(jù) 5.3 API調(diào)用采集數(shù)據(jù) 5.3.1 常見的金融數(shù)據(jù)API 5.3.2 使用Tushare API采集數(shù)據(jù) 5.3.3 實戰(zhàn)案例13：使用Tushare API獲取中國石油股票數(shù)據(jù) 5.4 數(shù)據(jù)清洗 5.4.1 實戰(zhàn)案例14：ABC股票數(shù)據(jù)清洗 5.4.2 處理股票數(shù)據(jù)類型不一致問題 5.4.3 處理股票數(shù)據(jù)異常值 5.4.4 DeepSeek助力數(shù)據(jù)清洗 5.4.5 實戰(zhàn)案例15：使用DeepSeek清洗特斯拉股票數(shù)據(jù) 5.5 統(tǒng)計分析 5.5.1 DeepSeek輔助統(tǒng)計分析 5.5.2 相關(guān)性分析 5.5.3 實戰(zhàn)案例16：股票行業(yè)相關(guān)性分析 5.5.4 統(tǒng)計描述和摘要 5.5.5 實戰(zhàn)案例17：蘋果股票數(shù)據(jù)統(tǒng)計描述和摘要分析 5.6 本章總結(jié) 第6章 量化交易基礎(chǔ) 6.1 量化交易概述 6.2 金融市場和交易品種概述 6.3 技術(shù)分析和基本面分析基礎(chǔ) 6.3.1 技術(shù)分析 6.3.2 基本面分析 6.4 量化交易策略概述 6.5 本章總結(jié) 第7章 DeepSeek與量化交易結(jié)合 7.1 DeepSeek輔助技術(shù)分析 7.1.1 DeepSeek 在技術(shù)分析中的主要應(yīng)用 7.1.2 實戰(zhàn)案例18：利用DeepSeek對000001.SZ股票進(jìn)行技術(shù)分析 7.2 DeepSeek輔助基本面分析 7.2.1 DeepSeek在基本面分析中的應(yīng)用 7.2.2 實戰(zhàn)案例19：利用DeepSeek對某上市公司公告進(jìn)行解析 7.3 DeepSeek在市場情報分析中的應(yīng)用 7.3.1 實戰(zhàn)案例20：利用DeepSeek對“央行發(fā)布降息25個基點”消息進(jìn)行分析 7.3.2 實戰(zhàn)案例21：利用DeepSeek對“重大項目獲得批復(fù)，股價大漲20%”消息進(jìn)行分析 7.4 DeepSeek在交易決策支持中的應(yīng)用 7.4.1 實戰(zhàn)案例22：某科技型上市公司獲大單，DeepSeek提出交易決策建議 7.4.2 實戰(zhàn)案例23：某新能源概念股獲多項利好，DeepSeek交易建議 7.5 使用DeepSeek進(jìn)行市場預(yù)測和趨勢識別 7.5.1 實戰(zhàn)案例24：DeepSeek預(yù)測某城市商業(yè)地產(chǎn)市場面臨調(diào)整 7.5.2 實戰(zhàn)案例25：DeepSeek用于預(yù)測“新能源汽車補貼退坡”的影響 7.6 本章總結(jié) 第8章 趨勢跟蹤策略與DeepSeek智能增強 8.1 趨勢跟蹤策略概述 8.1.1 趨勢跟蹤和交易決策中一些主要概念 8.1.2 使用移動平均線進(jìn)行分析 8.2 使用DeepSeek輔助趨勢跟蹤策略決策過程 8.3 實戰(zhàn)案例26：使用DeepSeek輔助移動平均線策略分析微軟股票 8.3.1 步驟1：數(shù)據(jù)采集和加載數(shù)據(jù) 8.3.2 步驟2：計算移動平均線 8.3.3 步驟3：初始策略規(guī)則的制定 8.3.4 步驟4：生成買入和賣出信號 8.3.5 步驟5：DeepSeek賦能模擬回測驗證策略 8.3.6 步驟6：繪制K線圖和信號 8.3.7 步驟7：DeepSeek輔助優(yōu)化策略 8.4 本章總結(jié) 第9章 動量策略與DeepSeek智能輔助決策 9.1 動量策略概述 9.1.1 動量策略中的一些主要概念 9.1.2 動量策略的優(yōu)缺點 9.2 相對強弱指標(biāo) 9.3 使用DeepSeek輔助動量策略決策 9.4 實戰(zhàn)案例27：使用DeepSeek輔助中國鋁業(yè)股票價格和RSI交易信號分析 9.4.1 步驟1：數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理 9.4.2 步驟2：計算RSI 9.4.3 步驟3：初始策略規(guī)則的制定 9.4.4 步驟4：生成買入和賣出信號 9.4.5 步驟5：繪制RSI曲線與交易信號 9.4.6 步驟6：DeepSeek賦能模擬回測驗證策略 9.4.7 步驟7：DeepSeek輔助優(yōu)化策略 9.5 本章總結(jié) 第10章 海龜交易策略 10.1 海龜交易策略的誕生與基礎(chǔ)概念 10.1.1 海龜交易策略的起源故事 10.1.2 海龜交易策略的核心原則 10.1.3 海龜交易策略的一些主要概念 10.1.4 海龜交易策略的實施過程 10.2 使用DeepSeek輔助實施海龜交易策略 10.3 實戰(zhàn)案例28：借助DeepSeek推進(jìn)海龜交易策略落地——以中國石油股票交易為例 10.3.1 步驟1：數(shù)據(jù)獲取和準(zhǔn)備 10.3.2 步驟2：封裝海龜交易策略函數(shù) 10.3.3 步驟3：回測策略 10.3.4 步驟4：回測的可視化分析 10.3.5 步驟5：DeepSeek輔助優(yōu)化策略 10.4 本章總結(jié) 第11章 借助DeepSeek構(gòu)建與優(yōu)化高頻交易策略 11.1 高頻交易策略概述 11.1.1 高頻交易的特點 11.1.2 高頻交易策略中的一些主要概念 11.1.3 實施高頻交易策略 11.1.4 高頻交易策略中常見的策略 11.1.5 高頻交易策略的技術(shù)和設(shè)施層面問題 11.2 使用DeepSeek輔助實施高頻交易策略 11.3 實戰(zhàn)案例29：利用DeepSeek輔助實施高頻交易策略并優(yōu)化股票投資回報——以比亞 迪股票為例 11.3.1 步驟1：DeepSeek輔助制定策略 11.3.2 步驟2：DeepSeek輔助選擇交易平臺和技術(shù)手段 11.3.3 步驟3：DeepSeek輔助撰寫交易算法 11.4 構(gòu)建高頻交易框架 11.4.1 高頻交易框架的核心組件 11.4.2 高頻交易框架的實現(xiàn)步驟 11.4.3 實戰(zhàn)案例30：基本高頻交易框架實現(xiàn) 11.5 實戰(zhàn)案例31：基于配對交易策略的高頻交易實施過程 11.6 實戰(zhàn)案例32：DeepSeek輔助HTF框架下的動量策略——以蘋果股票為例 11.7 DeepSeek輔助實現(xiàn)其他編程語言的BHTF策略 11.8 本章總結(jié) 第12章 利用DeepSeek實施套利交易策略 12.1 套利策略概述 12.1.1 套利策略的基本定義 12.1.2 套利策略的類型 12.1.3 套利策略中的一些主要概念 12.2 實施套利交易策略 12.3 使用DeepSeek輔助實施套利交易策略 12.4 套利交易策略案例分析 12.4.1 實戰(zhàn)案例33：股票A跨市場套利 12.4.2 實戰(zhàn)案例34：利用美元與歐元匯率差異套利 12.4.3 實戰(zhàn)案例35：同行業(yè)相對值套利策略 12.5 實戰(zhàn)案例36：中國石化股票和中國石油股票配對交易套利 12.5.1 步驟1：清洗數(shù)據(jù) 12.5.2 步驟2：讀取股票數(shù)據(jù) 12.5.3 步驟3：兩只股票的相關(guān)性分析 12.5.4 步驟4：使用DeepSeek對相關(guān)性進(jìn)行分析 12.5.5 步驟5：回測股票歷史數(shù)據(jù) 12.5.6 步驟6：使用DeepSeek對回測結(jié)果進(jìn)行分析 12.5.7 步驟7：使用DeepSeek優(yōu)化策略 12.6 本章總結(jié) 第13章 基于機器學(xué)習(xí)與DeepSeek優(yōu)化的量化交易策略 13.1 機器學(xué)習(xí)策略中的一些主要概念 13.2 機器學(xué)習(xí)策略分類 13.3 分類策略 13.3.1 Python機器學(xué)習(xí)庫 13.3.2 機器學(xué)習(xí)策略實施過程 13.4 實戰(zhàn)案例37：使用分類策略預(yù)測英偉達(dá)股票走勢 13.4.1 步驟1：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和處理 13.4.2 步驟2：模型訓(xùn)練 13.4.3 步驟3：使用DeepSeek進(jìn)行模型評估 13.4.4 步驟4：使用DeepSeek進(jìn)行模型優(yōu)化 13.4.5 步驟5：預(yù)測股票走勢 13.5 實戰(zhàn)案例38：使用回歸策略預(yù)測英偉達(dá)股票走勢 13.5.1 步驟1：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和處理 13.5.2 步驟2：模型訓(xùn)練 13.5.3 步驟3：預(yù)測股票走勢 13.5.4 步驟4：使用DeepSeek進(jìn)行模型評估 13.5.5 步驟5：使用DeepSeek進(jìn)行模型優(yōu)化 13.5.6 步驟6：使用優(yōu)化后的模型再次預(yù)測股票走勢 13.6 實戰(zhàn)案例39：LSTM預(yù)測比特幣價格趨勢 13.6.1 步驟1：加載和清洗數(shù)據(jù) 13.6.2 步驟2：模型訓(xùn)練 13.6.3 步驟3：可視化結(jié)果 13.6.4 步驟4：使用DeepSeek進(jìn)行模型評估 13.6.5 步驟5：使用DeepSeek優(yōu)化模型 13.6.6 步驟6：比特幣價格預(yù)測 13.7 本章總結(jié) 第14章 量化交易回測框架與DeepSeek優(yōu)化 14.1 再談回測 14.1.1 回測的基本流程 14.1.2 常見回測框架 14.2 Backtrader框架 14.2.1 Backtrader使用流程 14.2.2 實戰(zhàn)案例40：使用Backtrader回測蘋果股票的雙均線策略 14.2.3 DeepSeek輔助優(yōu)化Backtrader參數(shù)雙均線策略 14.3 本章總結(jié) 第15章 利用DeepSeek提高量化交易的風(fēng)險管理效能 15.1 風(fēng)險管理工具和方法 15.1.1 止損與止盈策略 15.1.2 實戰(zhàn)案例41：基于移動平均線的固定止損+固定止盈策略 15.1.3 實戰(zhàn)案例42：移動止損和移動止盈策略 15.1.4 頭寸管理 15.1.5 實戰(zhàn)案例43：基于波動率的動態(tài)頭寸管理策略——以特斯拉股票為例 15.1.6 投資組合分散 15.1.7 實戰(zhàn)案例44：股票與黃金的風(fēng)險分散投資策略 15.1.8 對沖策略 15.1.9 實戰(zhàn)案例45：對沖策略——股票與債券的對沖組合 15.2 使用DeepSeek輔助量化交易風(fēng)險管理 15.2.1 風(fēng)險識別 15.2.2 實戰(zhàn)案例46：DeepSeek智能監(jiān)控應(yīng)對市場動蕩 15.2.3 風(fēng)險評估 15.2.4 實戰(zhàn)案例47：基于DeepSeek的科技股投資組合的風(fēng)險評估 15.2.5 風(fēng)險控制 15.2.6 實戰(zhàn)案例48：應(yīng)對銀行業(yè)危機的風(fēng)險控制 15.3 本章總結(jié) 第16章 AI+量化交易的未來：DeepSeek API調(diào)用與AI智能體賦能 16.1 DeepSeek API調(diào)用 16.1.1 DeepSeek RESTful API接口 16.1.2 調(diào)用DeepSeek API接口的基本流程 16.1.3 實戰(zhàn)案例49：調(diào)用DeepSeek API獲取財經(jīng)新聞簡報 16.1.4 實戰(zhàn)案例50：使用Tushare API+DeepSeek API分析股票數(shù)據(jù)簡報 16.2 智能體在量化交易中的應(yīng)用 16.2.1 智能體介紹簡報 16.2.2 扣子智能體平臺 16.3 實戰(zhàn)案例51：實現(xiàn)“財經(jīng)新聞快報”智能體 16.3.1 步驟1：創(chuàng)建智能體 16.3.2 步驟2：創(chuàng)建工作流 16.3.3 步驟3：添加節(jié)點 16.3.4 步驟4：試運行 16.3.5 步驟5：發(fā)布 16.3.6 步驟6：實時測試 16.4 智能體與量化交易現(xiàn)狀和未來發(fā)展 16.4.1 當(dāng)前狀況 16.4.2 未來展望 16.5 本章總結(jié)