量化投機交易係通過數量化方式及電腦程式化發出買賣指令，以獲取穩定收益為目的之交易方式。在歐美先進國家的發展已有三十多年的歷史，其獲利績效穩定，市場規模和份額不斷擴大，為此，機器深度學習的發展對量化在人工智能金融期貨投機起了促進快速發展的作用。【讀友提問】上海台商華圓張董問：「兒子數學碩士，要實現人工智能在金融期貨投機獲利，哪些量化投機經典是必讀呢？」答：首先，《打開量化投資的黑箱》作者裡什．納蘭是一位專業基金經理，他站在一個非純粹技術性的視角，介紹量化交易策略，涉獵了金融圈豐富的真實案例，富於智慧地描繪了華爾街的數量金融奇才們是如何工作的。同時掀開量化交易神秘面紗，能讓您理解數量金融投資策略的運用過程。其次，理查･托裡羅編著的《量化投資策略》是從量化角度繪製出來的金融市場投機「地圖」。為了得到這幅通過實證繪製而成的投機地圖，作者詳盡地測試了超過一千二百種投資策略。歸納了七個投資維度：盈利性、估值、現金流、成長性、資產配置、價格動量以及風險信號，以及如何有效構建多因數策略模型。第三，《利用Python進行數據分析》各種Python庫(包括pandas庫的數據分析工具、matplotlib創建散點圖與靜態或互動式的視覺化結果，以及處理各種各樣的時間序列數據等)高效地解決各式各樣的數據分析問題，及其有大量的社會科學、金融學以及經濟學等領域實踐案例。最後，機器學習是人工智能領域中最能體現智能的一個分支；周志華著的《機器學習》全面詳細地介紹機器學習的各個分支，比如卷積神經網絡深度學習、集成學習、半監督學習、多標記學習等方面可作為科研參考。
