本书循序渐进、深入讲解了金融大模型开发与应用实战的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了各个知识点的用法。全书共11章，分别讲解了大模型基础、数据预处理与特征工程、金融时间序列分析、金融风险建模与管理、高频交易与量化交易、资产定价与交易策略优化、金融市场情绪分析、区块链与金融科技创新、基于深度强化学习的量化交易系统（OpenAIBaselines+FinRL+DRL+PyPortfolioOpt）、基于趋势跟踪的期货交易系统（TechnicalAnalysislibrary+yfinance+Quantstats）、上市公司估值系统（OpenAI+LangChain+Tableau+PowerBI）。本书易于阅读，以极简的文字介绍了复杂的案例，同时涵盖了其他同类图书中很少涉及的历史参考资料，是学习金融大模型开发的完美教程。本书适用于已经了解了Python基础开发的读者，想进一步学习大模型开发、模型优化、模型应用和模型架构的读者，也可以作为证券、保险、银行等从业者的参考书，还可以作为大专院校相关专业的师生用书和培训机构的专业性教材。