AI量化之道：DeepSeek+Python讓量化交易插上翅膀

關東升，擁有30年IT領域從業經歷， 程序員、軟件架構師、 培訓講師、IT作家。 熟練掌握Java、Kotlin、Python等編程語言，在遊戲開發、數據庫開發與設計、軟件架構設計等領域具備豐富經驗。 參與設計和開發北京市政交通一卡通項目，並參與 農產品追溯系統、金融系統微博等移動客戶端項目，服務對象包括中國移動、中國聯通、南方航空、中石油、工商銀行、平安銀行、天津港務局等企 。 著有《AI時代Python量化交易實戰：ChatGPT讓量化交易插上翅膀》《AI時代Python金融大數據分析實戰：ChatGPT讓金融大數據分析插上翅膀》《AI時代Python金融大數據分析實戰：ChatGPT讓金融大數據分析插上翅膀》《AI時代Python金融大數據分析實戰：ChatGPT讓金融大數據分析插上翅膀》等50多部計算機書籍。

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的優勢
1.1.3 DeepSeek的應用領域
1.2 如何使用DeepSeek
1.2.1 使用網頁版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勢
1.4 DeepSeek+Python賦能量化交易
1.5 本章總結
第2章 量化交易Python語言基礎
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 個Python程序
2.3.1 編寫腳本文件運行 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
2.4.1 標識符
2.4.2 關鍵字
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 算術運算符
2.5.2 關系運算符
2.5.3 邏輯運算符
2.5.4 賦值運算符
2.6 數據類型
2.6.1 數字類型
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 字符串的創建
2.7.2 字符轉義
2.7.3 字符串格式化
2.7.4 數字格式化
2.8 控制語句
2.8.1 分支語句
2.8.2 循環語句
2.8.3 跳轉語句
2.9 函數
2.9.1 定義函數
2.9.2 調用函數
2.9.3 帶參數的函數
2.9.4 帶返回值的函數
2.9.5 默認參數
2.9.6 可變參數
2.9.7 lambda函數
2.9.8 使用filter()和map()函數進行數據處理
2.10 類
2.10.1 實例變量和構造函數
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 創建線程
2.13.2 等待線程結束
2.14 本章總結
第3章 Python量化基礎工具庫
3.1 NumPy
3.1.1 為什麼選擇NumPy
3.1.2 安裝NumPy
3.2 創建數組
3.2.1 從Python列表創建一維數組
3.2.2 數組的數據類型
3.2.3 多創建一維數組的方式
3.2.4 arange()函數
3.2.5 等差數列與linspace()函數
3.2.6 等比數列與logspace()函數
3.3 二維數組
3.4 多創建二維數組的方式
3.4.1 使用ones()函數
3.4.2 使用zeros()函數
3.4.3 使用empty()函數
3.4.4 使用full()函數
3.4.5 使用identity()函數
3.5 數組的屬性
3.6 數組的軸
3.6.1 軸的概念
3.6.2 軸的應用
3.6.3 軸的應用示例
3.7 三維數組
3.7.1 三維數組的結構
3.7.2 創建三維數組
3.8 訪問數組
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 為什麼選擇Pandas
3.9.2 安裝Pandas
3.10 Series數據結構
3.10.1 理解Series數據結構
3.10.2 創建Series對象
3.10.3 訪問Series數據
3.10.4 通過切片訪問Series數據
3.11 DataFrame數據結構
3.12 訪問DataFrame數據
3.12.1 列訪問
3.12.2 行訪問
3.12.3 切片訪問
3.13 讀寫數據
3.13.1 讀取CSV文件數據
3.13.2 實戰案例1：從CSV文件讀取貨幣供應量數據
3.13.3 寫入數據到CSV文件
3.13.4 實戰案例2：將銀行賬戶交易記錄寫入CSV文件
3.13.5 讀取Excel文件數據
3.13.6 實戰案例3：從Excel文件中讀取貨幣供應量月度數據
3.13.7 讀取數據庫
3.13.8 實戰案例4：從數據庫中讀取銀行賬戶交易記錄數據
3.14 本章總結
第4章 量化交易Python語言基礎
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內置數據集
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 實戰案例5：使用Matplotlib繪制英偉達股票歷史成交量折線圖
4.4.2 實戰案例6：繪制英偉達股票OHLC折線圖
4.4.3 K線圖
4.4.4 繪制K線圖
4.4.5 實戰案例7：繪制英偉達股票K線圖
4.4.6 實戰案例8：使用Seaborn繪制英偉達股票歷史成交量折線圖
4.5 本章總結
第5章 數據采集與分析
5.1 數據采集概述
5.1.1 數據采集的基本步驟
5.1.2 數據采集技術和工具
5.2 網頁數據采集
5.2.1 使用urllib爬取網頁數據
5.2.2 實戰案例9：爬取蘋果股票數據
5.2.3 解析數據
5.2.4 使用BeautifulSoup
5.2.5 實戰案例10：解析蘋果股票數據
5.2.6 使用Selenium爬取網頁數據
5.2.7 實戰案例11：使用Selenium爬取中國石油股票數據
5.2.8 實戰案例12：使用Selenium解析HTML數據
5.2.9 借助DeepSeek爬取網頁數據
5.3 API調用采集數據
5.3.1 常見的金融數據API
5.3.2 使用Tushare API采集數據
5.3.3 實戰案例13：使用Tushare API獲取中國石油股票數據
5.4 數據清洗
5.4.1 實戰案例14：ABC股票數據清洗
5.4.2 處理股票數據類型不一致問題
5.4.3 處理股票數據異常值
5.4.4 DeepSeek助力數據清洗
5.4.5 實戰案例15：使用DeepSeek清洗特斯拉股票數據
5.5 統計分析
5.5.1 DeepSeek輔助統計分析
5.5.2 相關性分析
5.5.3 實戰案例16：股票行業相關性分析
5.5.4 統計描述和摘要
5.5.5 實戰案例17：蘋果股票數據統計描述和摘要分析
5.6 本章總結
第6章 量化交易基礎
6.1 量化交易概述
6.2 金融市場和交易品種概述
6.3 技術分析和基本面分析基礎
6.3.1 技術分析
6.3.2 基本面分析
6.4 量化交易策略概述
6.5 本章總結
第7章 DeepSeek與量化交易結合
7.1 DeepSeek輔助技術分析
7.1.1 DeepSeek 在技術分析中的主要應用
7.1.2 實戰案例18：利用DeepSeek對000001.SZ股票進行技術分析
7.2 DeepSeek輔助基本面分析
7.2.1 DeepSeek在基本面分析中的應用
7.2.2 實戰案例19：利用DeepSeek對某上市公司公告進行解析
7.3 DeepSeek在市場情報分析中的應用
7.3.1 實戰案例20：利用DeepSeek對“央行發布降息25個基點”消息進行分析
7.3.2 實戰案例21：利用DeepSeek對“重大項目獲得批覆，股價大漲20%”消息進行分析
7.4 DeepSeek在交易決策支持中的應用
7.4.1 實戰案例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進行市場預測和趨勢識別
7.5.1 實戰案例24：DeepSeek預測某城市商業地產市場面臨調整
7.5.2 實戰案例25：DeepSeek用於預測“新能源汽車補貼退坡”的影響
7.6 本章總結
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 使用移動平均線進行分析
8.2 使用DeepSeek輔助趨勢跟蹤策略決策過程
8.3 實戰案例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：數據采集和加載數據
8.3.2 步驟2：計算移動平均線
8.3.3 步驟3：初始策略規則的制定
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輔助優化策略
8.4 本章總結
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 動量策略的優缺點
9.2 相對強弱指標
9.3 使用DeepSeek輔助動量策略決策
9.4 實戰案例27：使用DeepSeek輔助中國鋁業股票價格和RSI交易信號分析
9.4.1 步驟1：數據采集與預處理
9.4.2 步驟2：計算RSI
9.4.3 步驟3：初始策略規則的制定
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輔助優化策略
9.5 本章總結
0章 海龜交易策略
10.1 海龜交易策略的誕生與基礎概念
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 實戰案例28：借助DeepSeek推進海龜交易策略落地——以中國石油股票交易為例
10.3.1 步驟1：數據獲取和準備
10.3.2 步驟2：封裝海龜交易策略函數
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輔助優化策略
10.4 本章總結
1章 借助DeepSeek構建與優化高頻交易策略
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和設施層面問題
11.2 使用DeepSeek輔助實施高頻交易策略
11.3 實戰案例29：利用DeepSeek輔助實施高頻交易策略並優化股票投資回報——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手段
11.3.3 步驟3：DeepSeek輔助撰寫交易算法
11.4 構建高頻交易框架
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步驟
11.4.3 實戰案例30：基本高頻交易框架實現
11.5 實戰案例31：基於配對交易策略的高頻交易實施過程
11.6 實戰案例32：DeepSeek輔助HTF框架下的動量策略——以蘋果股票為例
11.7 DeepSeek輔助實現其他編程語言的BHTF策略
11.8 本章總結
2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 實戰案例33：股票A跨市場套利
12.4.2 實戰案例34：利用美元與歐元匯率差異套利
12.4.3 實戰案例35：同行業相對值套利策略
12.5 實戰案例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：清洗數據
12.5.2 步驟2：讀取股票數據
12.5.3 步驟3：兩只股票的相關性分析
12.5.4 步驟4：使用DeepSeek對相關性進行分析
12.5.5 步驟5：回測股票歷史數據
12.5.6 步驟6：使用DeepSeek對回測結果進行分析
12.5.7 步驟7：使用DeepSeek優化策略
12.6 本章總結
3章 基於機器學習與DeepSeek優化的量化交易策略
13.1 機器學習策略中的一些主要概念
13.2 機器學習策略分類
13.3 分類策略
13.3.1 Python機器學習庫
13.3.2 機器學習策略實施過程
13.4 實戰案例37：使用分類策略預測英偉達股票走勢
13.4.1 步驟1：數據準備和處理
13.4.2 步驟2：模型訓練
13.4.3 步驟3：使用DeepSeek進行模型評估
13.4.4 步驟4：使用DeepSeek進行模型優化
13.4.5 步驟5：預測股票走勢
13.5 實戰案例38：使用回歸策略預測英偉達股票走勢
13.5.1 步驟1：數據準備和處理
13.5.2 步驟2：模型訓練
13.5.3 步驟3：預測股票走勢
13.5.4 步驟4：使用DeepSeek進行模型評估
13.5.5 步驟5：使用DeepSeek進行模型優化
13.5.6 步驟6：使用優化後的模型再次預測股票走勢
13.6 實戰案例39：LSTM預測比特幣價格趨勢
13.6.1 步驟1：加載和清洗數據
13.6.2 步驟2：模型訓練
13.6.3 步驟3：可視化結果
13.6.4 步驟4：使用DeepSeek進行模型評估
13.6.5 步驟5：使用DeepSeek優化模型
13.6.6 步驟6：比特幣價格預測
13.7 本章總結
4章 量化交易回測框架與DeepSeek優化
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輔助優化Backtrader參數雙均線策略
14.3 本章總結
5章 利用DeepSeek提高量化交易的風險管理效能
15.1 風險管理工具和方法
15.1.1 止損與止盈策略
15.1.2 實戰案例41：基於移動平均線的固定止損+固定止盈策略
15.1.3 實戰案例42：移動止損和移動止盈策略
15.1.4 頭寸管理
15.1.5 實戰案例43：基於波動率的動態頭寸管理策略——以特斯拉股票為例
15.1.6 投資組合分散
15.1.7 實戰案例44：股票與黃金的風險分散投資策略
15.1.8 對沖策略
15.1.9 實戰案例45：對沖策略——股票與債券的對沖組合
15.2 使用DeepSeek輔助量化交易風險管理
15.2.1 風險識別
15.2.2 實戰案例46：DeepSeek智能監控應對市場動蕩
15.2.3 風險評估
15.2.4 實戰案例47：基於DeepSeek的科技股投資組合的風險評估
15.2.5 風險控制
15.2.6 實戰案例48：應對銀行業危機的風險控制
15.3 本章總結
6章 AI+量化交易的未來：DeepSeek API調用與AI智能體賦能
16.1 DeepSeek API調用
16.1.1 DeepSeek RESTful API接口
16.1.2 調用DeepSeek API接口的基本流程
16.1.3 實戰案例49：調用DeepSeek API獲取財經新聞簡報
16.1.4 實戰案例50：使用Tushare API+DeepSeek API分析股票數據簡報
16.2 智能體在量化交易中的應用
16.2.1 智能體介紹簡報
16.2.2 扣子智能體平臺
16.3 實戰案例51：實現“財經新聞快報”智能體
16.3.1 步驟1：創建智能體
16.3.2 步驟2：創建工作流
16.3.3 步驟3：添加節點
16.3.4 步驟4：試運行
16.3.5 步驟5：發布
16.3.6 步驟6：實時測試
16.4 智能體與量化交易現狀和未來發展
16.4.1 當前狀況
16.4.2 未來展望
16.5 本章總結
（1）真實案例教學：50+完整案例，覆蓋股票、期貨、加密貨幣等主流市場。 （2）AI深度賦能：DeepSeek智能優化策略、自動生成交易信號、實時風險預警。 （3）代碼即學即用：提供完整可運行的Python代碼、配套數據集。 （4）全流程覆蓋：從數據采集、策略開發到回測優化、實盤部署。 （5）前沿技術融合：整合機器學習、高頻交易、AI Agent等 技術