具体描述
Python与量化投资：从基础到实战
Python与量化投资：从基础到实战
王小川 (作者)
书 号：978-7-121-33857-1
出版日期：2018-04-01
页 数：424
开 本：16(185*235)
出版状态：上市销售
维护人：张国霞
本书主要讲解如何利用Python进行量化投资，包括对数据的获取、整理、分析挖掘、信号构建、策略构建、回测、策略分析等。本书也是利用Python进行数据分析的指南，有大量的关于数据处理分析的应用，并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题。本书分为Python基础篇和量化投资篇：Python基础篇主要讲解Python软件的基础、各个重要模块及如何解决常见的数据分析问题；量化投资篇在Python基础篇的基础上，讲解如何使用优矿（uqer.io）回测平台实现主流策略及高级定制策略等。
本书可作为专业金融从业者进行量化投资的工具书，也可作为金融领域的入门参考书。在本书中有大量的Python代码、Python量化策略的实现代码等，尤其是对于量化策略的实现代码，读者可直接自行修改并获得策略的历史回测结果，甚至可将代码直接实盘应用，进行投资。
1章 准备工作 1
1.1 Python的安装与设置 1
1.2 常见的Python库 2
2章 Python基础介绍 7
2.1 Python学习准备 7
2.2 Python语法基础 11
2.2.1 常量与变量 11
2.2.2 数与字符串 11
2.2.3 数据类 15
2.2.4 标识符 18
2.2.5 对象 19
2.2.6 行与缩进 20
2.2.7 注释 22
2.3 Python运算符与表达式 22
2.3.1 算数运算符 22
2.3.2 比较运算符 24
2.3.3 逻辑运算符 25
2.3.4 Python中的优先级 27
2.4 Python中的控制流 27
2.4.1 控制流的功能 28
2.4.2 Python的三种控制流 29
2.4.3 认识分支结构if 30
2.4.4 认识循环结构for…in 32
2.4.5 认识循环结构while 33
2.4.6 break语句与continue语句 35
2.5 Python函数 39
2.5.1 认识函数 39
2.5.2 形参与实参 40
2.5.3 全局变量与局部变量 44
2.5.4 对函数的调用与返回值 45
2.5.5 文档字符串 46
2.6 Python模块 47
2.6.1 认识Python模块 47
2.6.2 from…import详解 49
2.6.3 认识__name__属性 50
2.6.4 自定义模块 50
2.6.5 dir()函数 51
2.7 Python异常处理与文件操作 52
2.7.1 Python异常处理 52
2.7.2 异常的发生 55
2.7.3 try…finally的使用 56
2.7.4 文件操作 57
3章 Python进阶 59
3.1 NumPy的使用 59
3.1.1 多维数组ndarray 59
3.1.2 ndarray的数据类型 60
3.1.3 数组索引、切片和赋值 61
3.1.4 基本的数组运算 62
3.1.5 随机数 63
3.2 Pandas的使用 67
3.2.1 Pandas的数据结构 68
3.2.2 Pandas输出设置 70
3.2.3 Pandas数据读取与写入 70
3.2.4 数据集快速描述性统计分析 71
3.2.5 根据已有的列建立新列 72
3.2.6 DataFrame按多列排序 73
3.2.7 DataFrame去重 73
3.2.8 删除已有的列 74
3.2.9 Pandas替换数据 75
3.2.10 DataFrame重命名 75
3.2.11 DataFrame切片与筛选 76
3.2.12 连续型变量分组 78
3.2.13 Pandas分组技术 79
3.3 SciPy的初步使用 83
3.3.1 回归分析 84
3.3.2 插值 87
3.3.3 正态性检验 89
3.3.4 凸优化 93
3.4 Matplotlib的使用 97
3.5 Seaborn的使用 97
3.5.1 主题管理 98
3.5.2 调色板 101
3.5.3 分布图 102
3.5.4 回归图 104
3.5.5 矩阵图 106
3.5.6 结构网格图 108
3.6 Scikit-Learn的初步使用 109
3.6.1 Scikit-Learn学习准备 110
3.6.2 常见的机器学习模型 111
3.6.3 模型评价方法——metric模块 120
3.6.4 深度学习 124
3.7 SQLAlchemy与常用数据库的连接 124
3.7.1 连接数据库 125
3.7.2 读取数据 126
3.7.3 存储数据 126
4章 常用数据的获取与整理 129
4.1 金融数据类型 129
4.2 金融数据的获取 131
4.3 数据整理 135
4.3.1 数据整合 135
4.3.2 数据过滤 137
4.3.3 数据探索与数据清洗 138
4.3.4 数据转化 140
5章 通联数据回测平台介绍 143
5.1 回测平台函数与参数介绍 144
5.1.1 设置回测参数 144
5.1.2 accounts账户配置 154
5.1.3 initialize（策略初始化环境） 160
5.1.4 handle_data（策略运行逻辑） 160
5.1.5 context（策略运行环境） 160
5.2 股票模板实例 168
5.3 期货模板实例 173
5.4 策略回测详情 179
5.5 策略的风险评价指标 181
5.6 策略交易细节 184
6章 常用的量化策略及其实现 187
6.1 量化投资概述 187
6.1.1 量化投资简介 187
6.1.2 量化投资策略的类型 188
6.1.3 量化研究的流程 189
6.2 行业轮动理论及其投资策略 192
6.2.1 行业轮动理论简介 192
6.2.2 行业轮动的原因 192
6.2.3 行业轮动投资策略 194
6.3 市场中性Alpha策略 199
6.3.1 市场中性Alpha策略介绍 199
6.3.2 市场中性Alpha策略的思想和方法 200
6.3.3 实例展示 201
6.4 大师策略 206
6.4.1 麦克·欧希金斯绩优成分股投资法 207
6.4.2 杰拉尔丁·维斯蓝筹股投资法 211
6.5 CTA策略 219
6.5.1 趋势跟随策略 219
6.5.2 均值回复策略 241
6.5.3 CTA策略表现分析 253
6.6 Smart Beta 258
6.6.1 基于权重优化的Smart Beta 258
6.6.2 基于风险因子的Smart Beta 268
6.7 技术指标类策略 281
6.7.1 AROON指标 281
6.7.2 BOLL指标 285
6.7.3 CCI指标 288
6.7.4 CMO指标 293
6.7.5 Chaikin Oscillator指标 295
6.7.6 DMI指标 299
6.7.7 优矿平台因子汇总 302
6.8 资产配置 317
6.8.1 有效边界 318
6.8.2 Black-Litterman模型 335
6.8.3 风险平价模型 349
6.9 时间序列分析 358
6.9.1 与时间序列分析相关的基础知识 358
6.9.2 自回归（AR）模型 365
6.9.3 滑动平均（MA）模型 372
6.9.4 自回归滑动平均（ARMA）模型 376
6.9.5 自回归差分滑动平均（ARIMA）模型 379
6.10 组合优化器的使用 384
6.10.1 优化器的概念 384
6.10.2 优化器的API接口 386
6.10.3 优化器实例 388
6.11 期权策略：Greeks和隐含波动率微笑计算 392
6.11.1 数据准备 392
6.11.2 Greeks和隐含波动率计算 394
6.11.3 隐含波动率微笑 401
7章 量化投资十问十答 405
量化交易之路 用Python做股票量化分析
作者在百度互联网证券、百度金融多年从业经验的总结。详解趋势跟踪、统计套利、机器学习等量化技术； Python、NumPy、pandas、可视化和数学等量化工具；量化择时、选股、资金管理、度量等技术 著基本信息
书名:量化交易之路 用Python做股票量化分析
定价：89.00元
售价：60.5元,便宜28.5元,折扣67
作者:阿布
出版社：机械工业出版社
出版日期：2017-09-01
ISBN：9787111575214
字数：
页码：393
版次：1
装帧：平装
开本：16开
商品重量：0.4kg
编辑推荐
作者在互联网证券、金融等互联网金融公司多年从业经验的总结；
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涵盖从传统的趋势跟踪技术及统计套利技术，到*新的机器学习技术等各种量化技术；
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树立对量化交易的正确认识，搭建交易技术与量化技术之间的稳固纽带；
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给出完整的量化交易知识体系，所有实例均采用真实的交易进行讲解；
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详解量化基础知识，以及Python、NumPy、pandas、可视化和数学等量化工具及实例；
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详解量化择时、选股、资金管理、度量、*优参数等技术及交易实例；
n
详解机器学习技术在量化交易领域的应用，并给出交易实例。
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内容提要
本书从对量化交易的正确认识出发，循序渐进地讲解了量化交易所需要了解的各种知识及工具。书中特别穿插了大量的开发技巧与交易技巧，还提供了大量基于真实交易的实例，有很强的实用性。本书偏重于量化技术在实际交易中的应用，读者不需要有深厚的数学功底即可阅读。
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本书共11章，分为4部分。部分讲解了对量化交易的正确认识；第2部分讲解了量化交易的基础，如Python语言、数学和几种数据分析工具等；第3部分讲解了量化交易系统的开发与使用，以及基础度量概念及*优参数等问题；第4部分讲解了机器学习技术在量化交易中的实际应用。附录中还给出了量化环境部署、量化相关性分析、量化统计分析及指标应用等相关内容。
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本书适合所有对量化交易感兴趣的人员阅读，也适合相关院校和培训机构作为量化交易系统课程的教材。阅读本书，建议读者有的编程基础。
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一分钟了解本书内容精华：
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量化引言
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量化语言——Python
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量化工具——NumPy
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量化工具——pandas
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量化工具——可视化
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量化工具——数学
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量化系统——入门
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量化系统——开发
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量化系统——度量与优化
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量化系统——机器学习猪老三
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量化系统——机器学习abu
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量化环境部署
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量化相关性分析
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量化统计分析及指标应用
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