Python與量化投資：從基礎到實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王小川 著

圖書標籤:

• Python
• 量化投資
• 金融工程
• 投資策略
• 數據分析
• 機器學習
• 時間序列
• 風險管理
• 實戰
• 編程

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121338571

版次：1

商品編碼：12333252

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-03-01

用紙：膠版紙

頁數：420

字數：550000

産品特色

編輯推薦

√量化投資界名師王小川領銜撰寫

√零基礎入門Python，並進行量化投資入門、進階及實操

√為有Python基礎的讀者提供瞭量化策略建模詳解及參考

√提供本書源碼及大型迴測平颱，可進行實戰演練

√本書源碼可直接實盤應用於投資中

√可與作者在綫交流

內容簡介

本書主要講解如何利用Python進行量化投資，包括對數據的獲取、整理、分析挖掘、信號構建、策略構建、迴測、策略分析等。本書也是利用Python進行數據分析的指南，有大量的關於數據處理分析的應用，並將重點介紹如何高效地利用Python解決投資策略問題。本書分為Python基礎和量化投資兩大部分：Python基礎部分主要講解Python軟件的基礎、各個重要模塊及如何解決常見的數據分析問題；量化投資部分在Python基礎部分的基礎上，講解如何使用優礦（uqer.io）迴測平颱實現主流策略及高級定製策略等。

本書可作為專業金融從業者進行量化投資的工具書，也可作為金融領域的入門參考書。在本書中有大量的Python代碼、Python量化策略的實現代碼等，尤其是對於量化策略的實現代碼，讀者可直接自行修改並獲得策略的曆史迴測結果，甚至可將代碼直接實盤應用，進行投資。

作者簡介

王小川，華創證券研究所金融工程高級分析師，國內知名MATLAB、Python培訓專傢，MATLABSKY創始人之一，人大經濟論壇CDA課程Python金牌講師。從事量化投資相關的工作，承擔瞭部分高校的統計課程教學任務，長期研究機器學習在統計學中的應用，精通MATLAB、Python、SAS等統計軟件，熱衷於數據分析和數據挖掘工作，有著紮實的理論基礎和豐富的實戰經驗。著有《MATLAB神經網絡30個案例分析》和《MATLAB神經網絡43個案例分析》。

陳傑，華創證券研究所金融工程團隊負責人，擁有CFA、FRM資格。從2009年開始從事量化開發工作。在入職華創之前，曾擔任申萬宏源研究所金融工程首席分析師。

盧威，華創證券研究所金融工程分析師，前優礦網量化分析師，為優礦網資深用戶，在優礦網分享過多篇高質量的量化研究報告，擅長使用Python進行量化投資研究。

劉昺軼，上海交通大學工學碩士，研究方嚮為斷裂力學、流體力學，擅長Python編程、統計建模與Web開發，現為量化投資界新兵，正在快速成長。

秦玄晉，上海對外經貿大學會計學碩士，有兩年量化投資經驗，研究方嚮為公司金融。

蘇博，上海財經大學金融信息工程碩士，主要研究方嚮為金融大數據分析。

徐晟剛，復旦大學西方經濟學碩士，數理功底深厚，熱愛編程與策略研究，精通Python、MATLAB等編程語言，有3年金融工程策略研究經驗，擅長擇時和事件類策略。

目錄

第1章 準備工作 1

1.1 Python的安裝與設置 1

1.2 常見的Python庫 2

第2章 Python基礎介紹 7

2.1 Python學習準備 7

2.2 Python語法基礎 11

2.2.1 常量與變量 11

2.2.2 數與字符串 11

2.2.3 數據類 15

2.2.4 標識符 18

2.2.5 對象 19

2.2.6 行與縮進 20

2.2.7 注釋 22

2.3 Python運算符與錶達式 22

2.3.1 算數運算符 22

2.3.2 比較運算符 24

2.3.3 邏輯運算符 25

2.3.4 Python中的優先級 27

2.4 Python中的控製流 27

2.4.1 控製流的功能 28

2.4.2 Python的三種控製流 29

2.4.3 認識分支結構if 30

2.4.4 認識循環結構for…in 32

2.4.5 認識循環結構while 33

2.4.6 break語句與continue語句 35

2.5 Python函數 39

2.5.1 認識函數 39

2.5.2 形參與實參 40

2.5.3 全局變量與局部變量 44

2.5.4 對函數的調用與返迴值 45

2.5.5 文檔字符串 46

2.6 Python模塊 47

2.6.1 認識Python模塊 47

2.6.2 from…import詳解 49

2.6.3 認識__name__屬性 50

2.6.4 自定義模塊 50

2.6.5 dir()函數 51

2.7 Python異常處理與文件操作 52

2.7.1 Python異常處理 52

2.7.2 異常的發生 55

2.7.3 try…finally的使用 56

2.7.4 文件操作 57

第3章 Python進階 59

3.1 NumPy的使用 59

3.1.1 多維數組ndarray 59

3.1.2 ndarray的數據類型 60

3.1.3 數組索引、切片和賦值 61

3.1.4 基本的數組運算 62

3.1.5 隨機數 63

3.2 Pandas的使用 67

3.2.1 Pandas的數據結構 68

3.2.2 Pandas輸齣設置 70

3.2.3 Pandas數據讀取與寫入 70

3.2.4 數據集快速描述性統計分析 71

3.2.5 根據已有的列建立新列 72

3.2.6 DataFrame按多列排序 73

3.2.7 DataFrame去重 73

3.2.8 刪除已有的列 74

3.2.9 Pandas替換數據 75

3.2.10 DataFrame重命名 75

3.2.11 DataFrame切片與篩選 76

3.2.12 連續型變量分組 78

3.2.13 Pandas分組技術 79

3.3 SciPy的初步使用 83

3.3.1 迴歸分析 84

3.3.2 插值 87

3.3.3 正態性檢驗 89

3.3.4 凸優化 93

3.4 Matplotlib的使用 97

3.5 Seaborn的使用 97

3.5.1 主題管理 98

3.5.2 調色闆 101

3.5.3 分布圖 102

3.5.4 迴歸圖 104

3.5.5 矩陣圖 106

3.5.6 結構網格圖 108

3.6 Scikit-Learn的初步使用 109

3.6.1 Scikit-Learn學習準備 110

3.6.2 常見的機器學習模型 111

3.6.3 模型評價方法——metric模塊 120

3.6.4 深度學習 124

3.7 SQLAlchemy與常用數據庫的連接 124

3.7.1 連接數據庫 125

3.7.2 讀取數據 126

3.7.3 存儲數據 126

第4章 常用數據的獲取與整理 129

4.1 金融數據類型 129

4.2 金融數據的獲取 131

4.3 數據整理 135

4.3.1 數據整閤 135

4.3.2 數據過濾 137

4.3.3 數據探索與數據清洗 138

4.3.4 數據轉化 140

第5章 通聯數據迴測平颱介紹 143

5.1 迴測平颱函數與參數介紹 144

5.1.1 設置迴測參數 144

5.1.2 accounts賬戶配置 154

5.1.3 initialize（策略初始化環境） 160

5.1.4 handle_data（策略運行邏輯） 160

5.1.5 context（策略運行環境） 160

5.2 股票模闆實例 168

5.3 期貨模闆實例 173

5.4 策略迴測詳情 179

5.5 策略的風險評價指標 181

5.6 策略交易細節 184

第6章 常用的量化策略及其實現 187

6.1 量化投資概述 187

6.1.1 量化投資簡介 187

6.1.2 量化投資策略的類型 188

6.1.3 量化研究的流程 189

6.2 行業輪動理論及其投資策略 192

6.2.1 行業輪動理論簡介 192

6.2.2 行業輪動的原因 192

6.2.3 行業輪動投資策略 194

6.3 市場中性Alpha策略 199

6.3.1 市場中性Alpha策略介紹 199

6.3.2 市場中性Alpha策略的思想和方法 200

6.3.3 實例展示 201

6.4 大師策略 206

6.4.1 麥剋·歐希金斯績優成分股投資法 207

6.4.2 傑拉爾丁·維斯藍籌股投資法 211

6.5 CTA策略 219

6.5.1 趨勢跟隨策略 219

6.5.2 均值迴復策略 241

6.5.3 CTA策略錶現分析 253

6.6 Smart Beta 258

6.6.1 基於權重優化的Smart Beta 258

6.6.2 基於風險因子的Smart Beta 268

6.7 技術指標類策略 281

6.7.1 AROON指標 281

6.7.2 BOLL指標 285

6.7.3 CCI指標 288

6.7.4 CMO指標 293

6.7.5 Chaikin Oscillator指標 295

6.7.6 DMI指標 299

6.7.7 優礦平颱因子匯總 302

6.8 資産配置 317

6.8.1 有效邊界 318

6.8.2 Black-Litterman模型 335

6.8.3 風險平價模型 349

6.9 時間序列分析 358

6.9.1 與時間序列分析相關的基礎知識 358

6.9.2 自迴歸（AR）模型 365

6.9.3 滑動平均（MA）模型 372

6.9.4 自迴歸滑動平均（ARMA）模型 376

6.9.5 自迴歸差分滑動平均（ARIMA）模型 379

6.10 組閤優化器的使用 384

6.10.1 優化器的概念 384

6.10.2 優化器的API接口 386

6.10.3 優化器實例 388

6.11 期權策略：Greeks和隱含波動率微笑計算 392

6.11.1 數據準備 392

6.11.2 Greeks和隱含波動率計算 394

6.11.3 隱含波動率微笑 401

第7章 量化投資十問十答 405

精彩書摘

推薦序一

很榮幸收到王小川博士的邀請，為其新書《Python與量化投資：從基礎到實戰》作序。王小川博士是華創證券研究所非常齣色的分析師，在日常工作中非常樂於分享他的開發經驗和心得。在本書齣版之前，他已經齣版瞭兩本關於MATLAB的暢銷書，我相信這一本介紹使用Python進行量化投資的新書，會推動相關領域的發展。

在過去的幾年中，在很多領域內基於創新類算法的應用場景和相關産品不斷湧現，IT的推動作用已經從自動化延展到瞭智能化。在開源的大氛圍下，算法的更新迭代速度不斷加快，並在各個領域滲透和融閤，專業化程度越來越高。

在金融領域的量化投資、智能投顧、信用評級、新聞監控、輿情分析等多個方嚮上，目前已經大量使用瞭相關技術和算法，並且融閤的程度在不斷加深。與其他領域相比，金融領域的算法應用有其自身的特點：一是信息的來源多、部分數據非結構化；二是在不同的應用場景甚至策略之間，所適用算法的差異較大，例如投資交易的量化策略、智能投顧中的用戶畫像、新聞處理中的自然語言處理和大數據，都涉及瞭不同大類的算法；三是投資中各個影響因素之間的邏輯關係復雜化和模糊化；此外，很多金融問題不是單目標優化的，也不是封閉的信息集。

展望未來，在金融科技的落地方嚮上，量化投資、大數據的Quantamental、精準畫像、自然語言處理等依然會是焦點，勢必吸引越來越多的關注及資源。量化投資和 Python 這兩個詞是當下的焦點，王小川博士平時的工作正是其交匯點。正如書名《Python與量化投資：從基礎到實戰》所錶達的，本書包含瞭王小川博士在工作中的寶貴經驗；在案例中描述的示例，正是本研究所金融工程的很多重要研究方嚮，例如常用的行業輪動、市場中性策略、多因子策略、CTA策略、期權策略、時間序列等。所以，本書對於瞭解量化開發的運用現狀及掌握必備的開發能力而言，是非常有益的。

考慮到眾多讀者可能沒有Python基礎，本書從零開始介紹Python語言，並且由淺入深、循序漸進。值得一提的是，與目前市場上的量化投資類圖書不同，本書的最大特點是接地氣、實用性強，並開源瞭全部的策略代碼，讀者可以自行運行和修改。

本書還設置瞭讀者互動網站，對於廣大投資者提齣的關於本書的疑問，可以在第一時間做齣解答。本書可以幫助大傢更好地瞭解量化、掌握方法及提升量化投資的能力，非常值得大傢細讀。

——華中煒 華創證券執委會委員、副總經理兼研究所所長

推薦序二

互聯網時代的量化投資：科技讓量化投資和智能投資更普及

科技一直是推動投資行業變革的重要力量，它的發展和應用催生瞭量化投資的新模式。量化投資利用科學的方法認識市場波動，通過實證方法驗證投資假設，通過組閤優化生成Alpha交易，可有效地控製風險暴露，高效覆蓋大量的投資機會，並提高投資的效率。

自量化投資的開山之作Beat the market：A Scientific Stock Market System齣版以來，量化投資便在全球範圍內快速發展，湧現齣指數基金、對衝基金、SmartBeta和Fund of Funds（FOF）等量化創新産品。量化投資改變瞭全球資産管理格局，成為主流的投資方法，其管理規模也在快速增長。目前，全球最大的資産管理公司和對衝基金都是基於量化和指數投資的機構。

量化投資行業的蓬勃發展吸引瞭眾多年輕人投入其中，但因其門檻高、專業性強，隻有大型投資機構纔有能力提供量化研究和投資平颱，普通大眾沒有機會利用專業的量化平颱進行研究和投資，也缺乏係統性的量化投資培訓教材，這成為製約行業發展的主要問題。因此，在2015年，通聯數據推齣開放的量化投資平颱——優礦，讓普通大眾也能夠擁有華爾街專業機構的量化裝備，讓量化投資變得更加容易。藉助Python科學計算的能力和海量的金融大數據，在優礦平颱上可以快速進行統計推斷、因子分析、信號研究、資産定價、事件研究、機器學習、深度學習等量化研究工作。優礦已成長為大型的專業量化平颱，為行業的發展培養瞭很多優秀人纔。

優礦的部分特色如下。

海量的金融大數據：提供各類資産和財務數據、因子、主題、宏觀行業特色大數據和量化場景PIT數據，保障在量化過程中不引入未來數據。

多資産迴測框架：提供股票、期貨、指數、場內外基金等多資産多策略迴測和豐富的衍生工具，保證多因子策略、事件驅動等的快速實現。

優礦的風險模型：接軌國際化風險模型算法，采用優質原始數據，提供10種風格因子和28種行業因子，全麵揭示市場行業風險。

量化因子庫：提供400多種量化因子庫，除瞭提供瞭傳統的投資因子，還提供瞭特色Alpha因子如分析師評級、分析師贏利預測等。

《Python與量化投資：從基礎到實戰》是華創證券研究所量化團隊聯閤通聯數據優礦團隊的力作，在很大程度上填補瞭量化投資培訓教材的空白，在本書中循序漸進地講解瞭量化投資的思想和策略，並藉助Python語言幫助讀者從零開始進行量化投資實戰。

本書適用於有一定數理及編程基礎的人員閱讀，如果讀者能夠靜下心來，踏踏實實地學習和思考，去理解量化投資的本質和邏輯，就會發現本書蘊藏的寶貴價值。

展望未來，科技的發展也將推動量化投資升級換代。在傳統的量化投資中，交易策略是被事先編程的靜態模型，其局限性在於策略在一個時期內的效果非常好，但在市場環境發生變化之後就可能效果不佳。機器學習等人工智能技術的應用推動瞭量化投資進入新時代，智能機器會在市場的發展和變化中觀察到市場的異常，交易策略也會隨著市場的變化而變化。

量化投資的另一個新趨勢是與基本麵投資相結閤。我們可以用機器幫助我們學習、歸納和總結基本麵投資的分析方法和經驗，最後形成一套可重復的研究模型。這就是將量化和基本麵結閤起來，形成“量本投資”的新範式。在未來，無論是做量化還是做基本麵的投資者，都應該嚮中間地帶去跨界，去探索。也希望本書的讀者們都能夠將投資知識和前沿科技融會貫通、學以緻用，共同推動中國量化投資行業的發展。

——王政 通聯數據創始人兼首席執行官

前言/序言

前 言

為什麼寫作本書

作為投資者，我們常聽到的一句話是“不要把雞蛋放入同一個籃子中”，可見分散投資可以降低風險，但如何選擇不同的籃子、每個籃子放多少雞蛋，便是見仁見智的事情瞭，量化投資就是解決這些問題的一種工具。

而Python在1991年誕生，目前已成為非常受歡迎的動態編程語言，由於擁有海量的庫，所以Python在各個領域都有廣泛應用，在量化投資界采用Python進行科學計算、量化投資的勢頭也越來越猛。目前各種在綫策略編程平颱都支持Python語言，例如優礦、米筐、聚寬等，這也是我們選擇Python進行量化投資的原因。

目前市場上關於Python與量化投資的圖書不少，但仔細研究後不難發現，很多圖書都是頂著量化投資的噱頭在講Python的語言基礎，其能提供的策略有限，並且大部分不提供迴測平颱，此類書籍中的策略往往為漲停股票可以買入、跌停股票可以賣齣、停牌也可以交易，等等，這大大違背瞭A股市場的交易規則，難以獲得準確的迴測結果。

鑒於以上情形，為瞭更好地推動量化投資在中國的普及與發展，我們編寫瞭《Python與量化投資：從基礎到實戰》一書，本書兼顧瞭Python語言與量化策略的編寫，既可以為不懂Python語言的讀者提供零基礎入門，也可以為有Python基礎的讀者提供量化策略建模參考。細心的讀者不難發現，本書量化投資策略部分的介紹篇幅遠大於Python語言的介紹篇幅，這也可看齣我們齣版本書的初心。

如何使用本書

如果您從未接觸過Python或者任何其他編程語言，則建議您從第1章開始看起，對Python基礎編程稍做瞭解；如果您已經是Python的忠實用戶，則可以從第4章開始看起，直接使用優礦平颱完成對策略的編寫。關於Python基礎部分的內容，您可自行安裝、運行Python進行學習；關於量化投資部分的內容，您需要用到優礦在綫量化平颱，不安裝Python也可以運行。

本書的配套代碼可以在http://books.hcquant.com下載。

Python基礎部分的示例代碼的後綴名為.ipynb，是Jupyter Notebook文件，可以直接用Python打開運行；量化投資部分的示例代碼的後綴名為.nb，需要上傳到優礦的Notebook運行。

本書講瞭什麼

本書分為兩大部分，共有7章，前3章為Python基礎部分，可以幫助讀者快速上手Python；後4章為量化投資部分，藉助通聯數據優礦平颱進行數據處理與策略建立，將各種策略代碼直接開源，並且對各種策略進行瞭介紹與點評，可謂本書的精華部分。

第1章為準備工作，主要介紹Python的安裝與常用的庫，尤其是在量化投資領域會使用到的數據分析庫。

第2章介紹Python的基礎操作，為後續講解Python量化投資做準備，等於從零開始講解，可在短時間內快速上手Python編程。

第3章講解Python的進階內容，在第2章的基礎上詳細介紹NumPy、Pandas、SciPy、Seaborn、Scikit-Learn、SQLAlchemy等經典庫，是對前兩章的升華和應用。

第4章講解常用金融數據的獲取與整理，包括數據整閤、數據過濾、數據探索與清洗、數據轉化，等等。

第5章介紹通聯數據迴測平颱，內容涉及迴測平颱函數參數介紹、股票/期貨模闆實例講解、迴測結果分析、風險評價指標與迴測細節的注意事項。

第6章講解常見的量化策略及其實現，內容涉及行業輪動、市場中性Alpha、大師類策略、CTA策略、Smart Beta、技術指標類策略、資産配置、時間序列分析、組閤優化器、期權策略等。代碼全部公開，您可在短時間內使用我們的策略模闆編寫適閤自己的策略。

第7章給齣瞭10道自問自答題目，可便於您在短時間內更好地瞭解量化投資，希望對您做投資有所幫助。

讀者支持及反饋

本書提供瞭在綫“有問必答”服務，可以掃描二維碼填寫相關信息，成為本書的認證讀者，在優礦社區中發帖提問，我們會安排專門人員進行答疑，在第一時間解決關於本書的一切問題。

我們隨時歡迎您反饋信息，請告訴我們您對本書的評價，以及您喜歡本書的地方和不喜歡本書的地方。您的反饋對我們來說非常重要，這會幫助我們在後續的修訂中完善現有的內容。請將您的反饋意見通過郵件service@hcquant.com發送給我們，並在郵件的標題中注明“讀者反饋”字樣。同時，您可以在優礦社區進行反饋（https://uqer.io/community/）。

感謝

本書在寫作過程中得到瞭華創證券與通聯數據優礦團隊的大力支持，同時感謝陳傑、盧威、劉昺軼、秦玄晉、蘇博、徐晟剛、王鎮平、符哲君、彭亮在寫作中的大力支持，我們將與您砥礪前行，共同見證中國量化投資的成長。

勘誤

雖然我們已經盡力確保本書內容的準確性，但是錯誤仍可能齣現，如果您發現本書的任何錯誤（文字或者代碼錯誤），則請及時告知我們，我們將非常感激，並在修訂時列齣您的名字以錶示感謝。您可以通過以下三種途徑將本書中的錯誤告知我們。

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深入探索Python在金融量化領域的無限可能 這本書並非直接教授一本名為《Python與量化投資：從基礎到實戰》的書籍內容。相反，它旨在勾勒齣一個更為宏觀的圖景，闡述如何利用Python這門強大的編程語言，在瞬息萬變的金融市場中構建一套嚴謹、高效且富有洞察力的量化投資體係。它將引導讀者認識到，掌握Python的精髓，並將其應用於金融分析和交易策略開發，不僅僅是學習一係列的代碼，更是培養一種全新的思維模式和解決問題的方法。 第一章：Python，金融分析的語言之鑰 在數字金融時代，數據是驅動一切的引擎。Python憑藉其簡潔的語法、豐富的庫生態以及強大的數據處理能力，已然成為金融從業者和愛好者處理海量金融數據的首選工具。本章將深入剖析Python為何能在量化投資領域脫穎而齣，它如何顛覆傳統的金融分析方式。我們將從Python的基礎語法入手，強調其在數據類型、控製流、函數定義等核心概念上的易學性，以及麵嚮對象編程思想如何幫助我們構建清晰、可維護的代碼結構。 更重要的是，我們將著重介紹Python在數據科學領域的核心庫，例如NumPy，它提供瞭高效的多維數組對象和數學函數，是進行數值計算的基石；Pandas，其強大的DataFrame結構和靈活的數據操作能力，使得金融數據的清洗、轉換、整閤和分析變得輕而易舉。我們還將初步涉足Matplotlib和Seaborn，這兩個數據可視化庫能夠幫助我們以直觀的方式呈現金融數據的趨勢、模式和異常，為後續的決策提供強有力的支持。通過本章的學習，讀者將建立起使用Python進行金融數據處理的信心和初步能力，為量化投資之旅奠定堅實的基礎。 第二章：金融數據，量化分析的基石 量化投資的核心在於數據。沒有高質量、結構化的數據，任何精妙的策略都將是空中樓閣。本章將帶領讀者係統性地瞭解金融數據的重要性，以及如何有效地獲取、存儲和管理這些數據。我們將探討不同類型的金融數據，包括但不限於：曆史價格數據（開盤價、最高價、最低價、收盤價、成交量），財務報錶數據（利潤錶、資産負債錶、現金流量錶），宏觀經濟數據（GDP、通脹率、利率），以及另類數據（新聞情緒、社交媒體分析）。 在數據獲取方麵，我們將介紹多種途徑，包括利用Python庫直接從金融數據提供商（如Yahoo Finance、Quandl、Alpha Vantage等）的API抓取數據，或者學習如何使用網絡爬蟲技術（如BeautifulSoup、Scrapy）從互聯網上搜集公開的金融信息。數據存儲是一個至關重要的問題，我們將討論數據庫（如SQLite、PostgreSQL）在管理大量結構化金融數據方麵的優勢，以及如何利用Python與之進行交互。此外，本章還會強調數據清洗的重要性，包括處理缺失值、異常值，以及數據格式的統一，這些步驟是保證後續分析結果準確性的關鍵。通過對金融數據生命周期的深入理解，讀者將能夠構建起一套可靠的數據基礎，為量化策略的開發做好充分準備。 第三章：技術指標，洞察市場動嚮的利器 技術分析是量化投資中最常見、也是最直觀的分析方法之一。它通過研究曆史價格和交易量等市場數據，來預測未來的價格走勢。本章將深入剖析各種經典的技術指標，並展示如何利用Python實現這些指標的計算和可視化。我們將從最基礎的移動平均綫（SMA）、指數移動平均綫（EMA）開始，理解它們在平滑價格波動、識彆趨勢方嚮上的作用。 接著，我們將探討動量指標，如相對強度的指數（RSI），它用於衡量價格上漲或下跌的動能，並識彆超買和超賣區域；隨機指標（Stochastic Oscillator），它比較收盤價與一定時期內價格的範圍。我們還將學習如何計算和應用成交量相關的指標，例如MACD（移動平均收斂/發散指標），它結閤瞭趨勢和動量，是識彆趨勢變化的關鍵工具；布林帶（Bollinger Bands），它通過計算價格的標準差來衡量市場的波動性，並提供價格的相對高低點。 本章的重點在於，不僅僅是瞭解這些指標的定義和計算公式，更重要的是理解它們背後的邏輯，以及在實際交易中如何解釋這些信號。我們將展示如何使用Python庫（如TA-Lib）快速便捷地計算這些復雜的指標，並將其繪製在圖錶上，以便直觀地觀察價格與指標之間的關係。通過對各種技術指標的係統學習和Python實現，讀者將能夠更深入地理解市場行為，並為構建基於技術分析的交易策略打下基礎。 第四章：量化策略，從理念到代碼的轉化 量化策略是將金融市場的洞察轉化為可執行交易信號的核心。本章將帶領讀者從理解不同類型的量化策略齣發，逐步學習如何將這些策略用Python代碼實現。我們將探討多種策略類型，包括： 趨勢跟蹤策略：基於識彆和跟隨市場趨勢的理念，例如使用移動平均綫交叉、唐奇安通道等。 均值迴歸策略：基於市場價格會圍繞某個平均值波動的假設，例如使用統計套利、配對交易等。 事件驅動策略：基於特定市場事件（如財報發布、政策變動）對價格産生影響的預期。 機器學習策略：利用機器學習算法（如綫性迴歸、支持嚮量機、決策樹、神經網絡）從大量數據中學習模式並進行預測。 在策略實現過程中，我們將重點介紹策略迴測（Backtesting）的概念和重要性。迴測是將曆史數據應用於策略，模擬交易過程，從而評估策略的盈利能力、風險和穩定性。本章將指導讀者如何構建一個簡易的迴測框架，包括模擬交易的開倉、平倉、止損、止盈邏輯，以及如何計算關鍵的績效指標，如夏普比率（Sharpe Ratio）、最大迴撤（Maximum Drawdown）、年化收益率（Annualized Return）等。 通過本章的學習，讀者將理解量化策略設計的核心要素，並掌握將投資理念轉化為可執行的Python代碼的能力。這不僅僅是編寫代碼，更是將金融直覺與數據驅動的分析相結閤，創造齣具有潛在盈利能力的交易係統。 第五章：風險管理，量化投資的生命綫 量化投資並非單純追求高收益，健全的風險管理是其成功的關鍵。沒有有效的風險控製，再好的策略也可能瞬間歸零。本章將深入探討量化投資中的各種風險類型，以及如何利用Python來度量和管理這些風險。 我們將首先介紹市場風險，包括係統性風險（無法通過分散化消除）和非係統性風險（可通過分散化管理）。在度量方麵，我們將學習如何計算波動率（Volatility）以及在險價值（Value at Risk, VaR）。VaR能夠估計在一定置信水平下，投資組閤在未來某個時期內可能遭受的最大損失。 接著，我們將深入研究止損策略。止損是限製單筆交易損失、防止虧損擴大的最直接也是最有效的手段。我們將討論不同類型的止損方式，如固定止損、百分比止損、追蹤止損（Trailing Stop）等，並展示如何將這些止損邏輯集成到我們的交易策略代碼中。 此外，本章還將涵蓋倉位管理（Position Sizing），即如何確定每筆交易應該投入多少資金。我們將介紹一些經典的倉位管理方法，如固定比例倉位、Kelly準則等，並強調倉位管理在控製整體投資組閤風險方麵的關鍵作用。 通過本章的學習，讀者將深刻認識到風險管理在量化投資中的核心地位，並掌握利用Python工具來度量、監控和控製各類風險的方法，從而構建更加穩健和可持續的量化投資體係。 第六章：實戰進階，提升交易係統的智能化 在掌握瞭基礎的Python數據處理、技術分析、策略開發和風險管理之後，本章將帶領讀者進入更高級的實戰領域，探索如何進一步提升交易係統的智能化和自動化水平。 我們將深入研究多因子模型，瞭解如何結閤多個驅動市場價格的因子（如價值、動量、質量、規模等）來構建更具解釋力和預測能力的投資組閤。我們將學習如何利用Python進行因子挖掘、因子構建以及多因子模型的綫性迴歸或更復雜的機器學習建模。 接著，我們將探索機器學習在量化投資中的更多應用。這包括利用更先進的機器學習算法，如時間序列模型（ARIMA, LSTM）來預測價格走勢，利用分類算法（邏輯迴歸, SVM, 隨機森林）來預測市場方嚮，或者利用聚類算法來識彆相似的市場狀態。我們還將討論如何進行特徵工程，如何處理類彆型特徵，以及如何使用交叉驗證來評估模型的泛化能力。 此外，本章還會觸及交易執行的優化。在高頻交易和算法交易中，交易執行的效率至關重要。我們將簡要介紹訂單簿（Order Book）的概念，以及如何利用Python來模擬或分析訂單簿數據，並理解不同訂單類型（市價單、限價單、止損單）對交易結果的影響。我們還將探討交易成本（滑點、傭金）對策略盈利能力的影響，以及如何在策略設計中考慮這些因素。 最後，本章將鼓勵讀者將所學知識融會貫通，構建一套完整的、具備自動交易功能的量化投資係統。這可能涉及使用API連接到券商的交易平颱，實現策略的自動下單和監控。我們將強調持續學習和迭代優化的重要性，因為金融市場總是在不斷變化，成功的量化投資者需要不斷地適應和進步。 結語：量化投資之路，始於Python，不止於代碼 本書並非一本簡單的Python編程教程，也非一本枯燥的金融理論手冊。它是一條探索之路，一條連接Python編程語言與金融量化投資世界的橋梁。通過係統性的學習和實踐，讀者將不僅掌握使用Python進行金融數據分析、策略開發和風險管理的強大技能，更重要的是，將培養一種用數據驅動決策、用邏輯構建交易、用科學化方法應對市場挑戰的思維模式。 量化投資是一場永無止境的學習和實踐之旅。Python作為現代金融科技的基石，將為這條道路提供源源不斷的動力和工具。願本書能夠激發讀者對量化投資的濃厚興趣，並為他們在充滿機遇與挑戰的金融市場中，鋪就一條通往成功的堅實道路。

評分☆☆☆☆☆

一本程序員寫給程序員的量化投資入門指南，書中詳細介紹瞭Python在量化交易中的應用，從基礎的數據處理、指標計算，到高級的策略開發、迴測和實盤交易，幾乎涵蓋瞭量化投資的整個流程。作者以清晰的邏輯和生動的案例，將原本枯燥的技術概念變得易於理解。特彆值得稱贊的是，書中不僅講解瞭理論知識，更提供瞭大量實用的Python代碼示例，讀者可以邊學邊練，快速掌握核心技能。例如，在數據獲取部分，作者詳細介紹瞭如何利用各種API下載曆史行情數據，並給齣瞭詳細的代碼實現，這對於初學者來說是寶貴的財富。在指標計算方麵，書中不僅列舉瞭常用的技術指標，還指導讀者如何用Python編寫自定義指標，為後續的策略開發打下堅實基礎。此外，書中對於策略迴測的講解也十分到位，從迴測框架的選擇到結果的解讀，都給齣瞭詳細的指導，讓讀者能夠客觀地評估策略的錶現。整體而言，這本書是一本非常優秀的量化投資入門書籍，尤其適閤有編程基礎但對量化投資不甚瞭解的讀者。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對金融市場充滿好奇但缺乏專業背景的讀者，我發現這本書提供瞭一個非常棒的學習路徑。作者並沒有假定讀者具備深厚的金融知識，而是從最基礎的概念講起，並且用非常易懂的語言解釋瞭量化投資的核心思想。他詳細地介紹瞭如何利用Python這個強大的工具來分析金融數據、構建交易模型。書中關於數據可視化和統計分析的部分，對於理解市場規律和識彆交易機會非常有幫助。例如，作者展示瞭如何用Matplotlib和Seaborn庫繪製各種金融圖錶，以及如何用SciPy和NumPy庫進行統計分析，這些工具的運用讓數據不再是冰冷的代碼，而是能夠講述市場故事的生動語言。更讓我驚喜的是，書中還涉及瞭機器學習在量化投資中的應用，例如如何利用scikit-learn庫來構建預測模型，這讓我看到瞭量化投資的巨大潛力。這本書不僅教會瞭我如何“做什麼”，更讓我理解瞭“為什麼這樣做”，這種深度和廣度的結閤，讓我對量化投資有瞭全新的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最深刻的印象是它將復雜的金融概念與Python編程完美地結閤起來。我之前一直對量化投資很感興趣，但總覺得門檻太高，涉及的金融知識和編程技術都讓我望而卻步。然而，這本書的齣現徹底改變瞭我的看法。作者用一種非常接地氣的方式，一步步引導讀者進入量化投資的世界。他並沒有上來就講高深的理論，而是從Python的基礎語法入手，然後逐步過渡到如何用Python進行數據分析，例如Pandas庫的應用，如何進行數據清洗、整理和可視化。接著，他將這些數據分析能力應用到金融領域，比如如何獲取股票數據，計算各種技術指標（如移動平均綫、MACD等），並解釋瞭這些指標的金融含義。書中對於策略迴測的講解尤其讓我受益匪淺，它詳細地闡述瞭迴測的意義、步驟和注意事項，並提供瞭相應的Python代碼實現，讓我能夠親手構建和測試自己的交易策略。這本書就像一位耐心的導師，讓我能夠循序漸進地掌握量化投資的知識和技能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容對於那些希望將編程技能應用於金融市場的專業人士來說，無疑是一本寶藏。書中對Python在數據科學領域的強大功能進行瞭充分的展示，尤其是Pandas和NumPy在金融數據處理和分析上的高效性。作者深入淺齣地講解瞭如何構建一個完整的量化交易係統，包括數據獲取、數據清洗、特徵工程、策略開發、迴測優化以及風險管理等各個環節。書中對於策略開發部分的講解尤為精彩，作者不僅介紹瞭經典的交易策略，如趨勢跟蹤、均值迴歸等，還提供瞭如何基於這些策略進行代碼實現和優化的詳細指導。他強調瞭在策略開發過程中，理解金融市場的微觀結構和行為模式的重要性，並鼓勵讀者根據自身理解進行創新。此外，書中對迴測結果的解讀和風險控製的講解也十分細緻，幫助讀者避免常見的陷阱，構建穩健的交易係統。對於希望提升自己量化投資能力的專業人士，這本書無疑提供瞭極具價值的參考和實踐指導。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，這本書最大的價值在於它能夠幫助讀者從“看懂”量化投資，真正邁嚮“會做”量化投資。它不是一本泛泛而談的理論書籍，而是充滿瞭實實在在的代碼和案例。作者循序漸進地引導讀者掌握Python在金融領域的應用，從最基礎的數據讀取和處理，到構建復雜的交易模型。他通過大量的實例，演示瞭如何使用Python庫來分析金融數據，提取有用的信息，並將其轉化為可執行的交易信號。書中對於如何進行策略迴測和優化的講解，讓我能夠清晰地看到自己策略的優勢和劣勢，並進行有針對性的改進。更重要的是，作者在書中強調瞭量化投資中的風險管理和資金管理的重要性，這些往往是新手容易忽視但卻至關重要的環節。這本書就像一本操作手冊，讓我能夠清晰地知道每一步該怎麼做，並且理解為什麼要這樣做。對於那些渴望在量化投資領域有所建樹的讀者來說，這本書是一條通往成功的捷徑。

評分☆☆☆☆☆

量化的書買瞭好幾本瞭 說實話 這本內容精化真心不多

評分☆☆☆☆☆

物有所值

評分☆☆☆☆☆

非常不錯，建議購買。

評分☆☆☆☆☆

商品很不錯，下次還會買，會嚮大傢推薦購買

評分☆☆☆☆☆

東西不錯，物廉價美，物流超快

評分☆☆☆☆☆

物流很快，東西很好，很滿意

評分☆☆☆☆☆

今天開始對著電腦?學瞭！希望能看完！

評分☆☆☆☆☆

非常實用的書。適閤專業人員使用

評分☆☆☆☆☆

京東活動價，打對摺購買，很劃算，贊一個。