金融大模型开发基础与实践

1.系统性与实践性并重：覆盖金融大模型开发全流程，从理论到实践，即学即用。
2.深入金融领域核心：专注于金融大模型的开发与应用，涵盖金融时间序列分析、风险建模与管理、高频交易与算法交易、信用风险评估、资产定价等关键领域，帮助读者深入理解金融数据背后的逻辑与规律。
3.技术前沿与趋势引领：不仅介绍当前主流的金融大模型开发技术栈，还探讨了区块链与金融科技创新、未来金融智能化发展趋势等前沿话题，使读者能够紧跟行业步伐，把握未来发展方向。

本书结合具体实例循序渐进地讲解了金融大模型开发的核心知识。
全书共12章，分别讲解了大模型基础、大模型开发技术栈、数据预处理与特征工程、金融时间序列分析、金融风险建模与管理、高频交易与算法交易、信用风险评估、资产定价与交易策略优化、金融市场情绪分析、银行应用大模型开发实战、区块链与金融科技创新和未来金融智能化发展趋势。本书内容丰富全面，是学习金融大模型开发的优秀教程。
本书既适合已经掌握Python基础开发的初学者学习使用，也适合想进一步学习大模型开发、模型优化、模型应用和模型架构的读者阅读。本书不仅可以作为证券、保险、银行等行业从业者的参考书，还可以作为大专院校和培训学校的专业性教材。

陈强
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陈强，中国海洋大学计算机博士，资深软件开发工程师和架构师，现在就职于牛津大学（苏州）科技有限公司研发中心，从事于量化金融、衍生品（期货期权）交易策略、金融建模和金融数据分析的架构和开发工作。曾经在谷歌市场中发布过多款著名的应用等软件，这些应用软件在谷歌市场上取得了骄人的销售战绩。另外，还精通C#、Java、C 和C语言等主流编程语言，在国内主流期刊中发表过多篇计算机通信领域的著名论文。