上世纪计算机操作的交易主要用在预先设置买进和卖出的价格，还有就是股市和股指期货市场间的套利。暗池和高频率交易兴起，有赖于尖端的算法程序（algorithm， 简称“阿哥”）。计算机做出交易指令，速度能快到百万分之一秒，远远超过人类神经系统行动的范围。 本书叙述20世纪90年代后期，几个开发人工智能软件的小伙子，如何打破了纽约证券交易所原本很封闭的“做市商”制度。主角勒文来自纽约市史泰顿岛。他运用云计算，开发了一套交易软件，创立名为“岛屿”的电子交易公司，成了其他天才早慧年轻人榜样。 勒文很快悟出股市价格是模糊的，是集合各种妥协的结果，交易所为了交易连续和平稳的进行，给做市商提供一些独特的信息，便于这些人接到单子时担当对手方。传统的做市商在大单子到来前先建仓，这个把戏和老鼠仓差不多。 勒文之流，没有交易所供给的线索，但是用计算机先侦察出可能到来的大单子，如法泡制的建仓。这些程式最基本的就是“倒票”（scalping）。每次交易利润微薄，股票买卖平均一只股赚不到一美分，一张单子的几千支股，也就赚几十元，然而一天成千上万次交易，而且是自动化操作，是个赚钱的行当。 除了倒票外，“阿哥”们还观察冲量，在几次连续交易价格上涨时，就吸纳做多；预期涨后回调，就做空。或是跟踪一组价格有关联性股票，如石油价格上涨，对石油公司利好，对航空公司利空，如此反复倒动。公开的信息如宏观数据，公司业绩，只要标准化，直接进入交易系统，就能光速般发出交易的信号，不经人手。 本书描写的一张单子如何成交的过程，真正交易的价格可能精微到小数点后6位数，这些一美分之后的零头，当然由暗池操作者收入囊中。由于光速交易，一般人看到电脑屏幕上的报价时，这个价格经常早已消失。一位业内人士打个比喻：“肉眼看到的报价，好比是看到5万年前已经陨灭的一颗星。”

本书通过Python示例介绍人工智能技术在金融数据分析中的应用。你将了解如何运用神经网络、强化学习等深度学习技术预测金融市场。本书分为六大部分。第一部分介绍人工智能算法的核心概念，包括监督学习和神经网络，并描绘超级人工智能愿景。第二部分讨论机器学习技术在金融市场中的应用。第三部分更进一步，讨论如何利用神经网络和强化学习技术解决金融市场中的统计失效问题。第四部分详述如何利用算法交易解决统计失效问题。第五部分展望未来，探讨人工智能会如何改变金融业。第六部分给出以Python实现的神经网络，可用于时间序列预测。

* 机器学习知识 + Python示例，决胜AI金融新赛道 * 前蚂蚁集团副总裁漆远、BigQuant创始人梁举、CFA Institute中国区总经理张一联袂推荐 * 从过去到未来，全景式理解AI在金融领域的应用 人工智能和机器学习的广泛应用给当今的许多行业带来了 根本性的变革。在金融领域，人工智能技术也已锋芒初露。通过阅读本书，你将了解如何利用神经网络和强化学习等方法，对金融市场的走势做出预测。 作者伊夫•希尔皮斯科博士基于多年开发、回测和部署人工智能算法交易策略的实战经验，展示了将人工智能算法应用于金融场景的实用方法。本书包含大量Python示例，有助于你边学边练，轻松复现书中的所有结果。

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人工智能已经来了，它就在我们身边，几乎无处不在。

《人工智能》一书由腾讯一流团队与工信部高端智库倾力创作。本书从人工智能这一颠覆性技术的前世今生说起，对人工智能产业全貌、最新进展、发展趋势进行了清晰的梳理，对各国的竞争态势做了深入研究。本书还对人工智能给个人、企业、社会带来的机遇与挑战进行了深入分析。对于想全面了解人工智能的读者，本书提供了重要参考，是一本必备书籍。

本书系统地介绍了人工智能的基本原理、方法和应用技术，全面反映了国内外人工智能研究领域的进展和发展方向。全书共12章。第1章简要介绍了人工智能的概况。第2~6章阐述了人工智能的基本原理和方法，重点论述了知识表示、自动推理、机器学习和神经网络等。第7章和第8章介绍了专家系统、自然语言处理等应用技术。第9~11章阐述了当前人工智能的研究热点，包括分布式人工智能与智能体、智能机器人和互联网智能等。第12章探讨了类脑智能，展望人工智能的发展。本书力求科学性、实用性和先进性，可读性好。内容由浅入深、循序渐进，条理清晰，让学生在有限的时间内掌握人工智能的基本原理与应用技术，提高对人工智能习题的求解能力。本书可以作为高等院校计算机科学与技术、自动化等相关专业的研究生和高年级本科生的人工智能课程教材，也可以供从事人工智能研究与应用的科技人员学习参考。

简介：被人类束缚的智慧，带着镣铐跳舞。