人工智能一出来，各个领域都在紧锣密鼓的应用，各行各业一天一个变化。
如果你做价值投资、 量化投资，那更应该看看这本书《Machine Learning for Algorithmic Trading》，英文原滋原味。（需要电子书留言）
书籍介绍：《Machine Learning for Algorithmic Trading》是一本深入探讨如何利用机器学习设计和回测自动化交易策略的书籍。这本书的作者是Stefan Jansen，他是一位经验丰富的 量化交易和机器学习专家，具有深厚的理论知识和实践经验。
这本书涵盖了从 线性模型和基于树的集成到最新研究的深度学习技术的各种机器学习模型。书中详细介绍了如何使用市场、基本面和替代数据（如股票和ETF的价格数据、SEC文件、财报电话会议记录、财经新闻或卫星图像）来生成可交易的信号。此外，书中还展示了如何使用Alphalens和SHAP值评估新特征的信号内容，并附有一个包含一百多个alpha因子示例的附录。对于那些想要深入了解量化算法交易的人来说，这本书的价值在于它提供了一种端到端的机器学习交易工作流程，从想法和特征工程到模型优化、策略设计和回测。这本书的内容既适合数据分析师、数据科学家、Python开发者、投资分析师和投资组合经理，也适合任何想要利用机器学习设计自己的系统交易策略的人。虽然这本书是基于美国市场进行构建的，但是其核心的机器学习技术和交易策略设计方法同样适用于中国市场。然而，需要注意的是，由于中美市场的数据源存在一些差异，中国的量化爱好者在使用这本书的时候可能需要寻找适合中国市场的数据源。例如，代替SEC文件，中国的量化爱好者可能需要使用中国证监会的公告数据；代替财报电话会议记录，可能需要使用上市公司的年报、季报等公开信息这本书对于想要深入了
解量化算法交易的人来说非常重要，因为它提供了一种全面的机器学习交易工作流程，包括如何使用各种数据源生成可交易的信号，如何设计和优化机器学习模型，以及如何设计和回测交易策略。
（需要电子书留言）