1、金融领域的Python应用：从数据获取到深度学习

金融领域的Python应用：从数据获取到深度学习

1. 数据科学与金融行业的融合

在过去几年里，数据科学领域取得了惊人的发展。几乎每天都有新的进展，如新的机器学习或深度学习算法的研究论文发表，或者为流行编程语言开发的新库。这些进展曾经大多未进入主流媒体视野，但现在情况正在迅速改变。例如，AlphaGo击败18次世界围棋冠军，利用深度学习生成逼真的人脸，以及通过DALL - E 2或Stable Diffusion等模型根据文本描述创作精美的数字艺术。

OpenAI的ChatGPT也是近期的重大突破，它是一种语言模型，能进行自然流畅的对话，能跟踪过往问题并跟进，承认错误或拒绝不当请求，还能编写多种编程语言的代码片段。

在过去几十年里，人工智能几乎被应用于各个行业。我们随处可见其应用，如Netflix的推荐系统，以及电商发送的额外折扣邮件。全球企业利用人工智能获得竞争优势的方式包括：
- 做出更好的数据驱动决策
- 通过精准定位或精准推荐增加利润
- 通过早期识别高风险客户减少客户流失
- 自动化重复任务，人工智能完成这些任务的速度更快，且可能更准确

同样，人工智能革命也在影响金融行业。据Forbes 2020年的一篇文章报道，“70%的金融服务公司正在使用机器学习来预测现金流事件、优化信用评分和检测欺诈”。此外，数据科学的各个方面还用于算法交易、智能投顾服务、个性化银行服务、流程自动化等。

2. 适用人群与学习目标

本书适合数据分析师、金融分析师、数据科学家或机器学习工程师，他们希望学习如何在金融环境中实现广泛的任务。读者需要对金融市场和交易策略有一定的了解，并且熟悉使用Pyth