一个在IT领域摸爬滚打20余年的老程序员、知名培训专家、畅销书作家。精通多种信息技术，参与设计和开发北京市公交一卡通大型项目，开发 农产品追溯系统、金融系统微博等移动客户端项目，并在App Store发布多款游戏和应用软件。长期为中国移动、中国联通、中国南方航空、中国工商银行、平安银行和天津港务局等企 提供培训服务。出版了《AI时代程序员开发之道：ChatGPT让程序员插上翅膀》《AI时代Python量化交易实战：ChatGPT让量化交易插上翅膀》《AI时代Python金融大数据分析实战：ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀》《AI量化之道：DeepSeek十Python让量化交易插上翅膀》等50多部IT图书。 ???????????????《AI量化智能体：巧用AI Agent快速搞定量化交易》是一本结合人工智能与量化交易的实践指南，旨在帮助读者利用 的AI Agent技术，快速构建高效的量化交易系统。本书通过详细的案例解析，逐步讲解如何将AI Agent应用于量化交易的各个环节，包括数据获取、策略生成、风险控制和优化等。全书贯穿Coze、n8n、AutoGen Studio等主流工具，以零代码平台结合前沿AI框架构建完整项目链路。本书内容分为12章，涵盖从基础理论到实践应用的完整知识框架，适合量化交易领域的初学者，以及有一定经验的专业人士 ???????????????第1章 AI Agent与量化交易概述1.1 AI Agent基本概念1.2 量化交易的演进与挑战1.3 AI Agent核心技术支柱1.4 三个平台在量化交易中的定位1.5 本章总结第2章 Coze零代码量化Agent实战2.1 Coze平台介绍2.2 节点与流程概览2.3 案例经简报Agent的低代码工作流实践2.4 案例于对话流的股票行情问答Agent2.5 案例股基本面分析Agent——基于Coze氛围编程的Agent构建实践2.6 本章总结第3章 n8n量化交易数据任务编排实战3.1 n8n与量化交易的结合点3.2 n8n简介3.3 搭建n8n环境3.4 核心概念与常用节点详解3.5 案例：财经新闻抓取与数据清洗3.6 本章总结第4章 n8n驱动的量化任务调度实战4.1 量化任务调度的核心价值4.2 n8n调度与触发机制4.3 自动化通知4.4 本章总结第5章 FinBERT驱动的市场情绪分析实战5.1 FinBERT简介5.2 FinBERT模型获取与使用5.3 财经新闻情绪分析实战5.4 用FastAPI实现情绪分析Webhook第6章 RAG驱动的量化研究实战6.1 RAG在量化Agent中的应用价值6.2 RAG技术实现框架6.3 本章总结第7章 MCP驱动的量化Agent实战7.1 MCP在量化Agent中的定位7.2 MCP Server构建与工具注册7.3 n8n中的MCP节点集成与工作流设计7.4 MCP Server Trigger机制与事件推送7.5 本章总结第8章 AutoGen Studio驱动的多Agent协作：量化研究实战8.1 多Agent协作8.2 量化研究中的多Agent架构设计8.3 AutoGen Studio概述与能力8.4 实战案例8.5 本章总结第9章 多Agent策略生成与优化9.1 策略生成Agent思维框架9.2 在Coze中构思策略9.3 在AutoGen Studio中优化策略9.4 本章总结 0章 多Agent投资组合管理10.1 多Agent协同的组合权重管理10.2 案例：基于多Agent的ETF投资组合管理系统10.3 本章总结 1章 多Agent风控工程11.1 多Agent协同的风险管理体系11.2 案例：基于多Agent的风险监控系统11.3 本章总结 2章 AI Agent发布与部署12.1 部署总体思路12.2 在Coze平台的部署与发布12.3 在AutoGen Studio中部署多Agent系统12.4 本章总结