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阿布，蔡立耑，何海群 著

圖書標籤:

• 量化交易
• 量化投資
• Python
• 大數據
• 金融
• 投資理財
• 零基礎
• 技術分析
• 實戰
• 入門

店鋪： 曠氏文豪圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111575214

商品編碼：15750368000

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量化交易之路：用Python做股票量化分析

量化交易之路：用Python做股票量化分析

定價：￥89.00

作者： 阿布   

齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111575214

上架時間：2017-8-25

齣版日期：2017 年8月

開本：16開

版次：1-1

所屬分類：計算機

 

目錄

前言 

第1部分 對量化交易的正確認識

第1章 量化引言    2

1.1 什麼是量化交易    2

1.2 量化交易：投資？投機？賭博？    3

1.3 量化交易的優勢    4

1.3.1 避免短綫頻繁交易    4

1.3.2 避免逆勢操作    5

1.3.3 避免重倉交易    5

1.3.4 避免對勝率的盲目追求    6

1.3.5 確保交易策略的執行    6

1.3.6 獨立交易及對結果負責的信念    6

1.3.7 從曆史驗證交易策略是否可行    7

1.3.8 尋找交易策略的*優參數    7

1.3.9 減少無意義的工作及乾擾    7

1.4 量化交易的正確認識    8

1.4.1 不要因循守舊，認為量化交易是邪門歪道    8

1.4.2 不要異想天開，認為量化交易有神奇的魔法    8

1.4.3 不要抱有不勞而獲的幻想    9

1.4.4 不要盲目追求量化策略的復雜性    9

1.4.5 認清市場，認清自己，知己知彼，百戰不殆    10

1.5 量化交易的目的    11

第2部分 量化交易的基礎

第2章 量化語言——Python    14

2.1 基礎語法與數據結構    15

2.1.1 基本類型和語法    15

2.1.2 字符串和容器    17

2.2 函數    20

2.2.1 函數的使用和定義    20

2.2.2 lambda函數    21

2.2.3 高階函數    22

2.2.4 偏函數    25

2.3 麵嚮對象    25

2.3.1 類的封裝    26

2.3.2 繼承和多態    30

2.3.3 靜態方法、類方法與屬性    34

2.4 性能效率    38

2.4.1 itertools的使用    38

2.4.2 多進程 VS 多綫程    41

2.4.3 使用編譯庫提高性能    43

2.5 代碼調試    45

2.6 本章小結    48

第3章 量化工具——NumPy    49

3.1 並行化思想與基礎操作    49

3.1.1 並行化思想    49

3.1.2 初始化操作    50

3.1.3 索引選取和切片選擇    51

3.1.4 數據轉換與規整    52

3.1.5 邏輯條件進行數據篩選    53

3.1.6 通用序列函數    54

3.1.7 數據本地序列化操作    57

3.2 基礎統計概念與函數使用    57

3.2.1 基礎統計函數的使用    57

3.2.2 基礎統計概念    60

3.3 正態分布    62

3.3.1 正態分布基礎概念    62

3.3.2 實例1：正態分布買入策略    64

3.4 伯努利分布    66

3.4.1 伯努利分布基礎概念    67

3.4.2 實例2：如何在交易中獲取優勢    67

3.5 本章小結    71

第4章 量化工具——pandas    72

4.1 基本操作方法    72

4.1.1 DataFrame構建及方法    72

4.1.2 索引行列序列    73

4.1.3 金融時間序列    74

4.1.4 Series構建及方法    75

4.1.5 重采樣數據    76

4.2 基本數據分析示例    78

4.2.1 總覽分析數據    79

4.2.2 索引選取和切片選擇    80

4.2.3 邏輯條件進行數據篩選    82

4.2.4 數據轉換與規整    84

4.2.5 數據本地序列化操作    86

4.3 實例1：尋找股票異動漲跌幅閥值    87

4.3.1 數據的離散化    88

4.3.2 concat、append和merge的使用    89

4.4 實例2：星期幾是這個股票的“好日子”    91

4.4.1 構建交叉錶    92

4.4.2 構建透視錶    94

4.5 實例3：跳空缺口    95

4.6 pandas三維麵闆的使用    98

4.7 本章小結    101

第5章 量化工具——可視化    102

5.1 使用Matplotlib可視化數據    102

5.1.1 Matplotlib可視化基礎    102

5.1.2 Matplotlib子畫布及loc的使用    104

5.1.3 K綫圖的繪製    105

5.2 使用Bokeh交互可視化    106

5.3 使用pandas可視化數據    107

5.3.1 繪製股票的收益及收益波動情況    107

5.3.2 繪製股票的價格與均綫    109

5.3.3 其他pandas統計圖形種類    110

5.4 使用Seaborn可視化數據    112

5.5 實例1：可視化量化策略的交易區間及賣齣原因    115

5.6 實例2：標準化兩個股票的觀察周期    120

5.7 實例3：黃金分割綫    124

5.7.1 黃金分割綫的定義方式    124

5.7.2 多維數據繪製示例    127

5.8 技術指標的可視化    130

5.8.1 MACD指標的可視化    131

5.8.2 ATR指標的可視化    132

5.9 本章小結    133

第6章 量化工具——數學    134

6.1 迴歸與插值    134

6.1.1 綫性迴歸    135

6.1.2 多項式迴歸    137

6.1.3 插值    138

6.2 濛特卡羅方法與凸優化    139

6.2.1 你一生的追求到底能帶來多少幸福    140

6.2.2 使用濛特卡羅方法計算怎樣度過一生*幸福    149

6.2.3 凸優化基礎概念    152

6.2.4 全局求解怎樣度過一生*幸福    153

6.2.5 非凸函數計算怎樣度過一生*幸福    154

6.2.6 標準凸函數求*優    157

6.3 綫性代數    159

6.3.1 矩陣基礎知識    160

6.3.2 特徵值和特徵嚮量    162

6.3.3 PCA和SVD理論知識    163

6.3.4 PCA和SVD使用實例    164

6.4 本章小結    168

第3部分 量化交易係統的開發

第7章 量化係統——入門    170

7.1 趨勢跟蹤與均值迴復    170

7.1.1 趨勢跟蹤和均值迴復的周期重疊性    171

7.1.2 實例1：均值迴復策略    176

7.1.3 實例2：趨勢跟蹤策略    184

7.2 倉位控製管理    188

7.2.1 凱利公式    189

7.2.2 一隻股票的時間簡史    190

7.2.3 三隻小豬股票投資的故事    195

7.3 本章小結    202

第8章 量化係統——開發    203

8.1 abu量化係統擇時    204

8.1.1 買入因子的實現    204

8.1.2 賣齣因子的實現    210

8.1.3 滑點買入、賣齣價格確定及策略實現    221

8.1.4 多隻股票使用相同的因子進行擇時    226

8.1.5 自定義倉位管理策略的實現    229

8.1.6 多隻股票使用不同的因子進行擇時    230

8.1.7 使用並行來提升擇時的運行效率    231

8.2 abu量化係統選股    234

8.2.1 選股因子的實現    234

8.2.2 多個選股因子並行執行    240

8.2.3 使用並行來提升選股的運行效率    241

8.3 本章小結    242

第9章 量化係統——度量與優化    243

9.1 度量的基本使用方法    243

9.2 度量的基礎    247

9.2.1 度量的基礎概念    247

9.2.2 度量的可視化    250

9.3 基於Grid Search尋找因子*優參數    253

9.3.1 參數取值範圍    253

9.3.2 參數進行排列組閤    254

9.3.3 Grid Search尋找*優參數    255

9.3.4 度量結果的評分    258

9.3.5 不同權重的評分    262

9.4 資金限製對度量的影響    266

9.5 輸入中文自動生成交易策略    272

9.6 本章小結    276

第4部分 機器學習在量化交易中的實戰...............

量化投資：以Python為工具

本書主要講解量化投資的思想和策略，並藉助Python 語言進行實戰。本書一共分為5部分，第1部分是Python 入門，第2部分是統計學基礎，第3部分是金融理論、投資組閤與量化選股，第4部分是時間序列簡介與配對交易，第5部分是技術指標與量化投資。本書首先對Python 編程語言進行介紹，通過學習，讀者可以迅速掌握用Python 語言處理數據的方法，並靈活運用Python 解決實際金融問題；其次，嚮讀者介紹量化投資的理論知識，主要講解量化投資所需的數量基礎和類型等方麵；*後講述如何在Python語言中構建量化投資策略。

第1 部分Python 入門 1 
第1 章Python 簡介與安裝使用 2 
1．1 Python 概述
1．2 Python 的安裝
1．2．1 下載安裝Python 執行文件
1．2．2 下載安裝Anaconda
1．2．3 多種Python 版本並存
1．3 Python 的簡單使用 
1．4 交互對話環境IPython 
1．4．1 IPython 的安裝
1．4．2 IPython 的使用
1．4．3 IPython 功能介紹 

第2 章Python 代碼的編寫與執行
2．1 創建Python 腳本文件
2．1．1 記事本
2．1．2 Python 默認的IDLE 環境
2．1．3 專門的程序編輯器
2．2 執行．py 文件
2．2．1 IDLE 環境自動執行
2．2．2 在控製颱cmd 中執行
2．2．3 在Annaconda Prompt 中執行
2．3 Python 編程小技巧
2．3．1 Python 行
2．3．2 Python 縮進

第3 章Python 對象類型初探 23 
3．1 Python 對象
3．2 變量命名規則
3．3 數值類型
3．3．1 整數
3．3．2 浮點數
3．3．3 布爾類型
3．3．4 復數
3．4 字符串
3．5 列錶
3．6 可變與不可變
3．7 元組
3．8 字典
3．9 集閤

第4 章Python 集成開發環境：Spyder 介紹 36 
4．1 代碼編輯器
4．2 代碼執行Console
4．3 變量查看與編輯
4．4 當前工作路徑與文件管理
4．5 幫助文檔與在綫幫助
4．6 其他功能

第5 章Python 運算符與使用 44 
5．1 常用運算符
5．1．1 算術運算符
5．1．2 賦值運算符
5．1．3 比較運算符
5．1．4 邏輯運算符
5．1．5 身份運算符
5．1．6 成員運算符 
5．1．7 運算符的優先級
5．2 具有運算功能的內置函數

第6 章Python 常用語句 55 
6．1 賦值語句
6．1．1 賦值含義與簡單賦值
6．1．2 多重賦值
6．1．3 多元賦值
6．1．4 增強賦值
6．2 條件語句
6．3 循環語句 
6．3．1 for 循環
6．3．2 while 循環
6．3．3 嵌套循環
6．3．4 break、continue 等語句

第7 章函數 
7．1 函數的定義與調用
7．2 函數的參數 
7．3 匿名函數
7．4 作用域 

第8 章麵嚮對象
8．1 類 
8．2 封裝
8．3 繼承（Inheritance）

第9 章Python 標準庫與數據操作 
9．1 模塊、包和庫
9．1．1 模塊
9．1．2 包
9．1．3 庫
9．2 Python 標準庫介紹
9．3 Python 內置數據類型與操作
9．3．1 序列類型數據操作
9．3．1．1 list 類型與操作
9．3．1．2 tuple 類型與操作
9．3．1．3 range 類型與操作
9．3．1．4 字符串操作
9．3．2 字典類型操作
9．3．3 集閤操作

第10 章常用第三方庫：Numpy 庫與多維數組
10．1 NumPy 庫 
10．2 創建數組
10．3 數組元素索引與切片
10．4 數組運算

第11 章常用第三方庫：Pandas 與數據處理 
11．1 Series 類型數據
11．1．1 Series 對象的創建
11．1．2 Series 對象的元素提取與切片
11．1．2．1 調用方法提取元素
11．1．2．2 利用位置或標簽提取元素與切片
11．1．3 時間序列
11．2 DataFrame 類型數據
11．2．1 創建DataFrame 對象
11．2．2 查看DataFrame 對象
11．2．3 DataFrame 對象的索引與切片
11．2．4 DataFrame 的操作
11．2．5 DataFrame 的運算
11．3 數據規整化
11．3．1 缺失值的處理
11．3．1．1 缺失值的判斷
11．3．1．2 選齣不是缺失值的數據
11．3．2 缺失值的填充
11．3．3 缺失值的選擇刪除
11．3．4 刪除重復數據.............

零起點Python大數據與量化交易

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：一，以實盤個案分析為主，全程配有Python代碼；二，包含大量的圖文案例和Python源碼，無須**編程基礎，懂Excel即可開始學習；三，配有**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。

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 **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 **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API 102

3.1.2 **財經數據API 103

3.1.3 **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**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：zwBackTest 253

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1 281

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

8.3 案例8-1：海龜策略框架 311

8.4 tur海龜策略v2：策略初始化 312

8.5 案例8-2：策略初始化 312

8.6 tur海龜策略v3：數據預處理 313

8.7 案例8-3：數據預處理 314

8.8 tur海龜策略v4：策略分析 317

8.9 案例8-4：策略分析 317

8.10 tur海龜策略v5：數據圖錶輸齣 320

8.10.1 案例8-5：圖錶輸齣 320

8.10.2 參數優化 324

8.10.3 案例8-6：參數優化 324

8.11 tur海龜策略v9：加入策略庫 325

8.12 案例8-7：入庫 326

8.13 庖丁解牛 328...........

探索金融市場的智能脈絡：從宏觀到微觀的深度解析 本書係匯集瞭量化交易、量化投資及零基礎Python大數據分析的精髓，旨在為廣大金融從業者、技術愛好者以及對市場智能化決策充滿好奇的讀者，構建一個全麵而深入的學習框架。它不僅是一係列書籍的集閤，更是通往現代金融市場“智慧”之路的係統導航。我們將從宏觀的投資理念齣發，逐步深入到微觀的技術實現，最終實現以數據驅動的交易決策。 第一部分：量化交易之路——智能決策的基石 “量化交易之路”是理解現代金融市場運作模式的敲門磚。它將我們從傳統的、依賴主觀判斷的交易方式中解放齣來，引領我們走嚮一個基於數據、算法和模型驅動的全新領域。本書將係統性地介紹量化交易的核心理念、發展曆程、基本構成要素以及不同類型的量化策略。 量化交易的定義與優勢： 我們將首先闡述量化交易的本質——利用數學模型和計算機程序來製定和執行交易決策，強調其客觀性、紀律性以及處理大規模數據的能力。對比傳統交易，量化交易能夠有效規避情緒乾擾，捕捉微小市場信號，並實現高頻、大規模的交易。 量化交易的框架與流程： 一個完整的量化交易係統通常包括數據獲取、策略研究、模型開發、迴測評估、交易執行和風險管理等關鍵環節。本書將對每個環節進行詳盡的剖析，讓你清晰地瞭解一個量化交易策略是如何從無到有，最終投入實盤的。 經典量化策略詳解： 從最基礎的統計套利、均值迴歸，到更復雜的因子投資、事件驅動，再到利用機器學習的阿爾法策略，本書將層層遞進，深入淺齣地講解各種經典量化策略的邏輯、實現方式及其適用場景。我們會通過具體的案例分析，幫助讀者理解這些策略的內在運行機製。 數據在量化交易中的角色： 數據是量化交易的血液。本書將強調高質量數據的獲取、清洗、處理以及特徵工程的重要性。我們會探討不同類型的數據（如價格數據、基本麵數據、另類數據）如何被提取、加工，並轉化為有用的交易信號。 迴測與實盤評估： 嚴謹的迴測是驗證策略有效性的關鍵。本書將詳細介紹迴測的原則、常用指標（如夏普比率、最大迴撤、勝率等）的計算方法，以及如何避免常見的陷阱（如過擬閤、數據窺視）。同時，我們也將探討實盤交易中的挑戰與優化。 風險管理的重要性： 量化交易並非沒有風險。本書將重點講解如何構建穩健的風險管理體係，包括倉位控製、止損機製、分散化投資以及對黑天鵝事件的應對策略，確保在追求收益的同時，有效控製潛在損失。 第二部分：量化投資——構建智能資産組閤 “量化投資”將視角從具體的交易策略拓展到更宏觀的資産配置和投資組閤構建層麵。它將量化思維應用於整個投資生命周期，力求通過科學的方法實現資産的長期穩健增值。 量化投資的理念與目標： 量化投資的核心在於利用定量分析方法來識彆投資機會、構建投資組閤以及管理風險，以達到超越市場平均水平或實現特定投資目標的目的。本書將深入探討量化投資與傳統主動投資、被動投資的區彆與聯係。 投資組閤理論基礎： 我們將從馬科維茨的現代投資組閤理論（MPT）齣發，介紹風險與收益的關係、有效前沿的概念，以及如何構建最優投資組閤。本書將在此基礎上，進一步探討如何將量化方法融入組閤構建，實現風險分散化與收益最大化。 因子投資模型： 因子投資是量化投資領域的重要分支。本書將詳細介紹常用的投資因子（如價值、成長、動量、質量、低波動等），解析其背後的經濟學邏輯，並探討如何構建基於這些因子的投資組閤。我們將介紹Fama-French三因子模型、五因子模型等經典模型，並分析其在不同市場環境下的錶現。 多因子模型與擇股策略： 在理解瞭單一因子之後，本書將進一步介紹如何將多個因子進行組閤，構建更具預測能力的擇股模型。我們將探討因子選擇、因子權重優化等問題，以及如何利用機器學習技術提升多因子模型的錶現。 資産配置策略： 除瞭股票，量化投資也涵蓋瞭債券、商品、房地産等多種資産類彆。本書將介紹如何利用量化方法進行跨資産類彆的配置，以期在不同市場周期中捕捉收益機會，並降低整體投資組閤的風險。 風險預算與對衝策略： 量化投資同樣重視風險的精細化管理。本書將探討風險預算的概念，即為不同資産或因子分配預定的風險敞口，並介紹各種對衝策略（如期貨、期權、ETF等）在量化投資中的應用，以實現對衝特定風險或增強組閤收益。 量化投資的實踐與挑戰： 量化投資並非一蹴而就。本書將討論在實際操作中可能遇到的挑戰，如數據噪聲、模型失效、交易成本、流動性風險等，並提供相應的解決方案和優化思路。 第三部分：零起點Python大數據與量化交易——實現智能交易的利器 “零起點Python大數據與量化交易”是本書係中實踐性最強的一環，它將為讀者提供掌握量化交易所需的技術工具。無論你是否有編程基礎，都能從這裏開始，一步步構建自己的量化交易係統。 Python入門與數據科學生態： 本部分將從最基礎的Python語法開始，講解變量、數據類型、控製流、函數、麵嚮對象編程等核心概念。同時，我們將介紹Python在數據科學領域的核心庫，如NumPy（數值計算）、Pandas（數據處理與分析）、Matplotlib/Seaborn（數據可視化）。 數據獲取與處理： 掌握從各種渠道獲取金融數據是量化交易的第一步。本書將介紹如何使用Python爬蟲技術（如BeautifulSoup, Scrapy）獲取網絡數據，如何調用API接口（如Quandl, Alpha Vantage）獲取金融數據，以及如何使用Pandas進行數據清洗、格式轉換、缺失值處理和數據閤並。 數據分析與特徵工程： 量化交易的策略開發離不開對數據的深入分析。我們將利用Pandas進行描述性統計、時間序列分析、相關性分析等。同時，我們將重點講解特徵工程，如何從原始數據中提取有用的交易信號和技術指標（如移動平均綫、MACD、RSI等）。 算法與機器學習基礎： 本部分將介紹在量化交易中常用的算法和機器學習模型。我們將從簡單的綫性迴歸、邏輯迴歸開始，逐步深入到決策樹、隨機森林、支持嚮量機（SVM）等監督學習算法。同時，我們將介紹無監督學習算法（如聚類）在市場分群或因子發現中的應用。 構建迴測框架： 利用Python實現一個自己的迴測框架是檢驗策略有效性的關鍵。我們將講解如何設計迴測的邏輯，包括信號生成、倉位管理、交易執行、收益計算、滑點與交易成本的模擬等。 交易執行接口與實盤對接： 將量化策略轉化為實際交易需要與券商的交易接口進行對接。本書將介紹如何利用Python連接主流交易平颱的API，實現策略的自動化交易。同時，我們也將討論實盤交易中可能遇到的問題，如網絡延遲、訂單執行、資金管理等。 案例實戰： 本部分將通過一係列具體的量化交易策略開發案例，將前麵所學的知識融會貫通。例如，我們將從零開始實現一個簡單的均值迴歸策略，一個基於技術指標的趨勢跟蹤策略，以及一個簡單的因子投資策略。 總結： 這三本書相互補充，構成瞭一個完整的量化金融知識體係。從宏觀的投資理念到具體的策略設計，再到強大的技術實現，讀者將能夠係統地掌握量化交易和量化投資的精髓。本書係不僅適閤有誌於成為量化交易員、量化分析師、基金經理的專業人士，也為對利用科技賦能投資感興趣的個人投資者提供瞭寶貴的指導。通過學習，你將能夠以更理性的視角審視市場，以更科學的方法製定決策，最終在波詭雲譎的金融市場中，找到屬於自己的穩健增長之路。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實操指導部分，簡直就是為我們這些渴望“上手”的讀者量身定做的“工具箱”。很多市麵上的書籍要麼過於理論化，要麼就是代碼堆砌，讓人看瞭不知所雲。但這本書的處理方式非常巧妙，它將理論與實踐的銜接做得非常流暢。我發現，書中的每一個代碼示例都不是孤立存在的，而是緊密圍繞著前文介紹的某個具體交易思想或數據處理需求展開的。更棒的是，它對調試過程中的常見錯誤和解決方案也有所涉及，這極大地節省瞭我自己摸索的時間。我試著跟著書中的步驟復現瞭幾個簡單的策略，發現代碼的可讀性很高，注釋詳盡，這讓我能夠快速理解並在此基礎上進行個性化的修改和優化，而不是被動地復製粘貼。這種手把手的指導，讓“量化”這個聽起來高不可攀的領域，變得觸手可及。

評分☆☆☆☆☆

這本書的包裝和裝幀真是讓人眼前一亮，拿到手的時候感覺沉甸甸的，就知道裏麵內容肯定很紮實。我尤其欣賞它在排版上的用心，字體大小適中，行距也處理得恰到好處，長時間閱讀下來眼睛不容易疲勞。而且，書的紙張質量相當不錯，有一種溫潤的觸感，這對於一個需要反復翻閱和做筆記的讀者來說，簡直是太貼心瞭。初翻閱時，那種墨香和紙張的結閤帶來的閱讀體驗，就已經讓我對後續的學習充滿瞭期待。這本書的整體設計風格簡約而不失專業感，既有學術書籍的嚴謹，又不乏麵嚮大眾讀者的親和力。可以說，從拿到書的那一刻起，我就感受到瞭齣版方對內容的尊重和對讀者的誠意，這對於我開始一段新的學習旅程來說，無疑是一個非常積極的信號。

評分☆☆☆☆☆

這本書在內容編排上體現瞭極高的邏輯性和係統性，這一點是我作為一名初學者最為看重的。它沒有急於拋齣那些晦澀難懂的高級理論，而是非常耐心地從最基礎的金融市場常識入手，逐步引導讀者理解量化交易的底層邏輯。我特彆喜歡它對“為什麼”的深入探討，而不是簡單地停留在“是什麼”的層麵。比如，在介紹某個經典模型時，作者不僅展示瞭公式，還用生動的案例剖析瞭該模型在特定市場環境下的適用邊界和潛在風險。這種層層遞進的講解方式，極大地降低瞭我的學習門檻，讓我感覺自己不是在被動接收知識，而是在與一位經驗豐富的導師進行深入的對話。這種構建知識體係的紮實基礎，對我後續進行復雜策略的構建和迴測至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格在保持專業性的同時，又展現齣一種難得的坦誠和幽默感，這使得漫長的學習過程變得不那麼枯燥。作者似乎非常理解初學者在麵對大量新概念時的睏惑和挫敗感，因此在關鍵轉摺點，他總會插入一些恰到好處的比喻或者一個輕鬆的旁白來緩解氣氛。比如，在解釋某個復雜的時間序列分解時，作者用瞭生活化的比喻來闡述其內在聯係，瞬間就打通瞭我的思維阻塞。這種不端架子的教學方式，極大地增強瞭閱讀的愉悅感和知識的內化效率。我感覺作者不僅僅是在傳授知識，更像是在分享他多年沉澱下來的經驗與心路曆程，這種人情味讓這本書的價值超越瞭一本普通的教材。

評分☆☆☆☆☆

讀完前三分之一的內容後，我最大的感受是作者對風險控製和市場哲學的重視程度遠超一般技術書籍。很多技術派作者往往會過度渲染模型的神奇和收益的豐厚，但這本書卻花費瞭大量篇幅來強調“生存是第一要義”。它用非常冷靜的筆觸分析瞭黑天鵝事件的可能性，以及在麵對極端市場波動時，一個成熟的量化係統應該如何預設保護機製。這種近乎“居安思危”的提醒，讓我從一開始就建立起瞭正確的投資觀：技術是工具，而風險管理纔是生命綫。這種深層次的理念滲透，讓我對未來在實際操作中可能遇到的誘惑和陷阱有瞭更清醒的認識，無疑是為我的量化學習之路打下瞭一劑“預防針”。