ChatGPT直接写了一本量化交易的书

吸岀涨停超短 2023-04-14 15:24:39 735阅读 举报

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:

◀ 左右滑动查看 ▶

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:


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作者:吸岀涨停
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来源:超短
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