人工智能在量化交易中的应用与实战 2025 chm pdf kindle rb azw3 下载 115盘

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  目录

第1章　人工智能快速入门 / 1

1.1　初识人工智能 / 2

1.1.1　什么是人工智能 / 2

1.1.2　为什么要学习人工智能 / 2

1.2　智能概述 / 4

1.2.1　智能类型 / 4

1.2.2　智能的组成 / 6

1.3　人工智能的研究与应用领域 / 8

1.3.1　专家系统 / 8

1.3.2　自然语言理解 / 9

1.3.3　机器学习 / 9

1.3.4　机器定理证明 / 10

1.3.5　自动程序设计 / 11

1.3.6　分布式人工智能 / 12

1.3.7　机器人学 / 13

1.3.8　模式识别 / 14

1.3.9　人机博弈 / 14

1.3.10　计算机视觉 / 15

1.3.11　软计算 / 15

1.3.12　智能控制 / 16

1.3.13　智能规划 / 17

1.4　人工智能的开发语言 / 18

1.4.1　为什么使用Python来开发人工智能 / 18

1.4.2　Python的和安装 / 18

1.4.3　Python程序的编写 / 21

1.4.4　利用量化交易平台编写Python程序 / 24

1.5　人工智能的发展历史 / 27

1.5.1　计算机时代 / 27

1.5.2　大量程序 / 28

1.5.3　强弱人工智能 / 29

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第2章　Python 编程基础 / 31

2.1　Python的基本数据类型 / 32

2.1.1　数值类型 / 32

2.1.2　字符串 / 34

2.2　变量与赋值 / 37

2.2.1　变量命名规则 / 37

2.2.2　变量的赋值 / 38

2.3　Python的基本运算 / 39

2.3.1　算术运算 / 39

2.3.2　赋值运算 / 41

2.3.3　位运算 / 42

2.4　Python的选择结构 / 43

2.4.1　关系运算 / 43

2.4.2　逻辑运算 / 45

2.4.3　if 语句 / 46

2.4.4　嵌套 if 语句 / 48

2.5　Python的循环结构 / 49

2.5.1　while循环 / 50

2.5.2　while 循环使用else语句 / 51

2.5.3　无限循环 / 51

2.5.4　for循环 / 52

2.5.5　在for循环中使用range()函数 / 53

2.5.6　break语句 / 54

2.5.7　continue语句 / 55

2.5.8　pass语句 / 56

2.6　Python的特征数据类型 / 57

2.6.1　列表 / 57

2.6.2　元组 / 61

2.6.3　字典 / 63

2.6.4　集合 / 64

2.7　Python的函数 / 67

2.7.1　函数的定义与调用 / 67

2.7.2　参数传递 / 69

2.7.3　匿名函数 / 71

2.7.4　变量作用域 / 72

2.8　Python的面向对象 / 73

2.8.1　面向对象概念 / 73

2.8.2　类与实例 / 74

2.8.3　模块的引用 / 77

2.9　Python的代码格式 / 78

2.9.1　代码缩进 / 78

2.9.2　代码注释 / 79

2.9.3　空行 / 79

2.9.4　同一行显示多条语句 / 79

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第3章　人工智能的Numpy 包 / 81

3.1　初识Numpy包 / 82

3.2　ndarray数组基础 / 82

3.2.1　创建Numpy数组 / 83

3.2.2　Numpy特殊数组 / 86

3.2.3　Numpy序列数组 / 90

3.2.4　Numpy数组索引 / 91

3.2.5　Numpy数组运算 / 92

3.2.6　Numpy数组复制 / 93

3.3　Numpy的矩阵 / 94

3.4　Numpy的线性代数 / 96

3.4.1　两个数组的点积 / 96

3.4.2　两个向量的点积 / 97

3.4.3　一维数组的向量内积 / 97

3.4.4　矩阵的行列式 / 98

3.4.5　矩阵的逆 / 100

3.5　Numpy的文件操作 / 101

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第4章　人工智能的Pandas 包 / 105

4.1　Pandas的数据结构 / 106

4.2　一维数组系列（Series） / 106

4.2.1　创建一个空的系列（Series） / 106

4.2.2　从ndarray创建一个系列（Series） / 107

4.2.3　从字典创建一个系列（Series） / 109

4.2.4　从有位置的系列（Series）中访问数据 / 109

4.2.5　使用标签检索数据 / 110

4.3　二维数组DataFrame / 111

4.3.1　创建DataFrame / 111

4.3.2　数据的查看 / 112

4.3.3　数

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