本书旨在探索AI 技术与投资策略的跨界融合。 全书分为上下两篇，共10 章。上篇由量化思想、量化实践、量化方法、量化策略、风险控制绕不开凯利公式、交易信息系统外接共6 章组成；下篇由遗传算法在黄金投资中的应用、大规模神经 网络及股票非量价复合策略、小波分析及金融工程多维度应用和前沿研究与探索共4 章组成。上篇主要阐述当前已有的量化知识并用独特鲜明的风格呈现出来，侧重计算机动态仿真技术；下篇聚焦 探索未知的领域。全书注重金融实证、工程数学、计算机编程三者之间的跨界融合。 本书可作为量化基金从业人员和证券分析师的参考用书，也可作为金融专业、人工智能专业的高年级本科生、硕士和博士研究生的参考书( 含毕业论文参考用书)，还可以作为具备理工科背景且 未来有志于从事AI 量化投资人士的自学书籍。