具體描述
內容簡介
本書是國內較早關於Python大數據與量化交易的原創圖書，配閤zwPython開發平颱和zwQuant開源量化軟件學習，是一套完整的大數據分析、量化交易的學習教材，可直接用於實盤交易。本書有三大特色：*，以實盤個案分析為主，全程配有Python代碼；第二，包含大量的圖文案例和Python源碼，無須專業編程基礎，懂Excel即可開始學習；第三，配有專業的zwPython集成開發平颱、zwQuant量化軟件和zwDat數據包。
本書內容源自筆者的原版教學課件，雖然限於篇幅和載體，省略瞭視頻和部分環節，但核心內容都有保留，配套的近百套Python教學程序沒有進行任何刪減。考慮到廣大入門讀者的需求，筆者在各個核心函數環節增添瞭函數流程圖。
前 言
2014年，美國銀行、美林證券的“石英”項目、摩根大通的“雅典娜”項目都不約而同地選擇瞭Python作為金融行業的標準編程語言。
全世界的金融工程行業全部重新洗牌，這為中國的金融工程從業人員帶來瞭前所未有的機遇。資本的力量是強大的，也是冷酷無情的。
2016年5月，《華爾街日報》報道，目前華爾街的三大編程語言是：C、Java與Python。其中，C與Java成為三大語言之一有兩方麵原因：一方麵是由於曆史積纍，另一方麵是係統架構設計的需要。而在應用領域Python更勝一籌，因為Python已經成為金融行業量化領域的標準編程語言。
本書是國內較早關於Python大數據與量化交易的原創圖書。本書配閤zwPython、zwQuant開源量化軟件學習，是一套完整的大數據分析、量化交易的學習教材，可直接用於實盤交易。
本書內容包括：
—近50萬字的圖文課件；
—數十套結閤課件的Python教學代碼；
—全套zwPython開源平颱；
—業內首套麵嚮初學者的開源量化係統zwQuant；
—國內較大的開源金融數據包zwDat，包括tick數據。
100%零基礎，無須任何編程、交易經驗，也不需要具備超強的數據分析能力，隻要會使用Excel就可以輕鬆學會本書講解的知識點。讀完本書內容和配套的教學代碼，就能夠編寫簡單的量化策略函數。
本書的內容源自筆者的原版教學課件，雖然限於篇幅和載體，省略瞭視頻和部分環節，但核心內容都有保留，配套的近百套Python教學程序沒有進行任何刪減。
考慮到廣大入門讀者的需求，筆者在各個核心函數環節增添瞭函數流程圖。
目 錄
第1章 從故事開始學量化.... 1
1.1 億萬富翁的“神奇公式”.... 2
1.1.1 案例1-1：億萬富翁的“神奇公式”... 2
1.1.2 案例分析：Python圖錶... 5
1.1.3 matplotlib繪圖模塊庫... 7
1.1.4 案例分析：style繪圖風格... 10
1.1.5 案例分析：colormap顔色錶... 12
1.1.6 案例分析：顔色錶關鍵詞... 14
1.1.7 深入淺齣... 17
1.2 股市“一月效應”.... 18
1.2.1 案例1-2：股市“一月效應”... 18
1.2.2 案例分析：“一月效應”計算... 19
1.2.3 案例分析：“一月效應”圖錶分析... 24
1.2.4 案例分析：顔色錶效果圖... 26
1.2.5 “一月效應”全文注解版Python源碼... 27
1.2.6 大數據·宏分析... 34
1.3 量化交易流程與概念.... 36
1.3.1 數據分析I2O流程... 36
1.3.2 量化交易不是高頻交易、自動交易... 37
1.3.3 小資、小白、韭菜... 38
1.3.4 專業與業餘... 38
1.4 用戶運行環境配置.... 42
1.4.1 程序目錄結構... 43
1.4.2 金融股票數據包... 44
1.5 Python實戰操作技巧.... 46
1.5.1 模塊檢測... 46
1.5.2 Spyder編輯器界麵設置... 47
1.5.3 代碼配色技巧... 48
1.5.4 圖像顯示配置... 50
1.5.5 Python2、Python 3雙版本雙開模式... 51
1.5.6 單版本雙開、多開模式... 52
1.5.7 實戰勝於一切... 54
1.6 量化、中醫與西醫.... 54
第2章 常用量化技術指標與框架.... 56
2.1 案例2-1：SMA均綫策略.... 56
2.1.1 案例要點與事件編程... 58
2.1.2 量化程序結構... 61
2.1.3 main程序主入口... 61
2.1.4 KISS法則... 63
2.2 Python量化係統框架.... 64
2.2.1 量化行業關鍵詞... 64
2.2.2 國外主流Python量化網站... 65
2.2.3 我國主流Python量化網站... 67
2.2.4 主流Python量化框架... 70
2.3 常用量化軟件包.... 78
2.3.1 常用量化軟件包簡介... 79
2.3.2 案例2-2：模塊庫列錶... 80
2.4 常用量化技術指標.... 82
2.4.1 TA-Lib金融軟件包... 83
2.4.2 案例2-3：MA均綫函數調用... 84
2.4.3 TA-Lib函數調用... 86
2.4.4 量化分析常用指標... 88
2.5 經典量化策略.... 90
2.5.1 阿爾法（Alpha）策略... 90
2.5.2 Beta策略... 92
2.5.3 海龜交易法則... 93
2.5.4 ETF套利策略... 95
2.6 常用量化策略.... 95
2.6.1 動量交易策略... 96
2.6.2 均值迴歸策略... 97
2.6.3 其他常用量化策略... 98
2.7 起點與終點.... 100
第3章 金融數據采集整理.... 101
3.1 常用數據源API與模塊庫.... 102
3.1.1 大數據綜閤API102
3.1.2 專業財經數據API103
3.1.3 專業數據模塊庫... 104
3.2 案例3-1：zwDatX數據類.... 104
3.3 美股數據源模塊庫.... 108
3.4 開源文檔庫Read the Docs. 109
3.5 案例3-2：下載美股數據.... 110
3.6 財經數據源模塊庫TuShare. 113
3.6.1 滬深股票列錶... 115
3.6.2 案例3-3：下載股票代碼數據... 116
3.6.3 CSV文件處理... 119
3.7 曆史數據.... 121
3.7.1 曆史行情... 121
3.7.2 案例3-4：下載近期股票數據... 124
3.7.3 曆史復權數據... 130
3.7.4 案例3-5：下載曆史復權數據... 131
3.8 其他交易數據.... 134
3.9 zwDat超大股票數據源與數據更新.... 143
3.9.1 案例3-6：A股基本概況數據下載... 144
3.9.2 案例3-7：A股交易數據下載... 146
3.9.3 案例3-8：A股指數行情數據下載... 150
3.9.4 案例3-9：美股交易數據下載... 151
3.10 數據歸一化處理.... 153
3.10.1 中美股票數據格式差異... 153
3.10.2 案例3-10：數據格式轉化... 154
3.10.3 案例3-11：A股策略PAT實盤分析... 156
3.10.4 案例3-12：數據歸一化... 158
3.11 為有源頭活水來.... 160
第4章 PAT案例匯編.... 162
4.1 投資組閤與迴報率.... 163
4.1.1 案例4-1：下載多組美股數據... 163
4.1.2 案例4-2：投資組閤收益計算... 165
4.2 SMA均綫策略.... 168
4.2.1 SMA簡單移動平均綫... 168
4.2.2 案例4-3：原版SMA均綫策略... 169
4.2.3 案例4-4：增強版SMA均綫策略... 173
4.2.4 案例4-5：A股版SMA均綫策略... 174
4.3 均綫交叉策略.... 175
4.3.1 案例4-6：均綫交叉策略... 176
4.3.2 案例4-7：A股版均綫交叉策略... 178
4.4 VWAP動量策略.... 181
4.4.1 案例4-8：VWAP動量策略... 182
4.4.2 案例4-9：A股版VWAP動量策略... 183
4.5 布林帶策略.... 183
4.5.1 案例4-10：布林帶策略... 185
4.5.2 案例4-11：A股版布林帶策略... 186
4.6 RSI2策略.... 188
4.6.1 案例4-12：RSI2策略... 190
4.6.2 案例4-13：A股版RSI2策略... 190
4.7 案例與傳承.... 194
第5章 zwQuant整體架構.... 196
5.1 發布前言.... 196
5.2 功能簡介.... 197
5.2.1 目錄結構... 197
5.2.2 安裝與更新... 198
5.2.3 模塊說明... 199
5.2.4 zwSys模塊：係統變量與類定義... 200
5.2.5 zwTools模塊：常用（非量化）工具函數... 201
5.2.6 zwQTBox：常用“量化”工具函數集... 201
5.2.7 zwQTDraw.py：量化繪圖工具函數... 203
5.2.8 zwBacktest：迴溯測試工具函數... 203
5.2.9 zwStrategy：策略工具函數... 203
5.2.10 zw_TA-Lib：金融函數模塊... 204
5.3 示例程序.... 207
5.4 常用量化分析參數.... 208
5.5 迴溯案例：對標測試.... 209
5.5.1 對標測試1：投資迴報參數... 209
5.5.2 對標測試2：VWAP策略... 211
5.6 迴報參數計算.... 214
5.7 主體框架.... 220
5.7.1 stkLib內存數據庫... 220
5.7.2 Bars數據包... 221
5.7.3 案例：內存數據庫&數據包... 222
5.7.4 qxLib、xtrdLib. 227
5.7.5 案例5-1：qxLib數據... 228
5.7.6 量化係統的價格體係... 230
5.7.7 數據預處理... 231
5.7.8 繪圖模闆... 234
5.8 新的起點.... 236
第6章 模塊詳解與實盤數據.... 237
6.1 迴溯流程.... 238
6.1.1 案例6-1：投資迴報率... 238
6.1.2 代碼構成... 242
6.1.3 運行總流程... 243
6.2 運行流程詳解.... 244
6.2.1 設置股票數據源... 244
6.2.2 設置策略參數... 247
6.2.3 dataPre數據預處理... 249
6.2.4 綁定策略函數... 253
6.2.5 迴溯測試：zwBackTest253
6.2.6 輸齣迴溯結果數據、圖錶... 258
6.3 零點策略.... 260
6.3.1 mul多個時間點的交易&數據... 263
6.3.2 案例6-2：多個時間點交易... 264
6.4 不同數據源與格式修改.... 270
6.4.1 案例6-3：數據源修改... 272
6.4.2 數據源格式修改... 274
6.5 金融數據包與實盤數據更新.... 275
6.5.1 大盤指數文件升級... 276
6.5.2 實盤數據更新... 277
6.5.3 案例6-4：A股實盤數據更新... 277
6.5.4 案例6-5：大盤指數更新... 279
6.6 穩定*.... 281
第7章 量化策略庫.... 282
7.1 量化策略庫簡介.... 282
7.1.1 量化係統的三代目... 283
7.1.2 通用數據預處理函數... 283
7.2 SMA均綫策略.... 286
7.2.1 案例7-1：SMA均綫策略... 286
7.2.2 實盤下單時機與推薦... 289
7.2.3 案例7-2：實盤SMA均綫策略... 290
7.3 CMA均綫交叉策略.... 294
7.3.1 案例7-3：均綫交叉策略... 294
7.3.2 對標測試誤差分析... 296
7.3.3 案例7-4：CMA均綫交叉策略修改版... 299
7.3.4 人工優化參數... 300
7.4 VWAP策略.... 301
7.4.1 案例7-5：VWAP策略... 301
7.4.2 案例7-6：實盤VWAP策略... 303
7.5 BBands布林帶策略.... 304
7.5.1 案例7-7：BBands布林帶策略... 305
7.5.2 案例7-8：實盤BBands布林帶策略... 306
7.6 大道至簡1+1. 307
第8章 海龜策略與自定義擴展.... 309
8.1 策略庫.... 309
8.1.1 自定義策略... 310
8.1.2 海龜投資策略... 310
8.2 tur海龜策略v1：從零開始.... 311
.... 312
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