第1章  大模型基础
  1.1  人工智能
    1.1.1  人工智能的发展历程
    1.1.2  人工智能的研究领域
    1.1.3  人工智能对人们生活的影响
  1.2  机器学习和深度学习
    1.2.1  机器学习
    1.2.2  深度学习
    1.2.3  机器学习和深度学习的区别
  1.3  大模型介绍
    1.3.1  大模型的作用
    1.3.2  数据
    1.3.3  数据和大模型的关系
  1.4  人工智能与金融行业交融
    1.4.1  人工智能驱动的金融创新
    1.4.2  大模型在金融中的应用
第2章  数据预处理与特征工程
  2.1  数据清洗与处理
    2.1.1  数据质量检查与觖失值处理
    2.1.2  异常值检测与处理
    2.1.3  数据重复性处理
  2.2  特征选择与提取
    2.2.1  特征选择方法
    2.2.2  特征提取技术
  2.3  数据标准化与归一化
    2.3.1  标准化与归一化的概念
    2.3.2  金融模型中的标准化与归一化实例
第3章  金融时间序列分析
  3.1  时间序列的基本概念
    3.1.1  什么是时间序列数据
    3.1.2  时间序列数据的特点
    3.1.3  时间序列分析在金融领域的应用
  3.2  常用的时间序列分析方法
    3.2.1  移动平均法
    3.2.2  自回归模型
    3.2.3  自回归移动平均模型
    3.2.4  季节性自回归集成移动平均模型
    3.2.5  ARCH和GARCH模型
    3.2.6  向量自回归模型
    3.2.7  协整合分析
    3.2.8  机器学习方法
第4章  金融风险建模与管理
  4.1  金融风险的基本概念
  4.2  基于人工智能的金融风险建模方法
    4.2.1  传统风险建模方法回顾
    4.2.2  机器学习在金融风险建模中的应用
    4.2.3  数据驱动的风险建模
  4.3  制作贵州茅台的ARCH模型
    4.3.1  准备数据
    4.3.2  制作波动模型
    4.3.3  加入特征数据：市场指数
    4.3.4  制作股价预测模型
  4.4  信贷投资组合风险评估模拟程序
    4.4.1  实例介绍
    4.4.2  设置信贷投资组合参数和可视化
  ……
第5章  高频交易与量化交易
第6章  资产定价与交易策略优化
第7章  金融市场情绪分析
第8章  区块链与金融科技创新
第9章  基于深度强化学习的量化交易系统
第10章  基于趋势跟踪的期货交易系统
第11章  上市公司估值系统