量化交易之路-用Python做股票量化分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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阿布 著

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店铺： 中关村图书大厦旗舰店

出版社： 机械工业出版社发行室

ISBN：9787111575214

商品编码：16351166171

出版时间：2017-09-01

基本信息

商品名称： 量化交易之路-用Python做股票量化分析	出版社： 机械工业出版社发行室	出版时间：2017-09-01
作者：阿布	译者：	开本： 16开
定价： 89.00	页数：393	印次： 1
ISBN号：9787111575214	商品类型：图书	版次： 1

《量化交易之路：用Python构建你的智能交易系统》 一本引领你从零开始，掌握量化交易核心奥秘的实战指南。 你是否曾经梦想着让冰冷的数字为你带来财富的增长？是否被华尔街那些神秘的量化大师所吸引，却又感到无从下手？是否渴望掌握一门能够穿越市场牛熊、规避情绪干扰的交易技艺？那么，这本书将是你踏上量化交易之路最坚实的起点。 在这个信息爆炸、技术飞速发展的时代，传统的交易模式正面临着前所未有的挑战。那些依靠直觉、经验甚至运气进行决策的时代已经渐行渐远。取而代之的，是基于数据分析、模型构建和算法执行的量化交易。它将科学的严谨性、数学的精确性与金融市场的活力完美结合，为投资者提供了一种更理性、更系统、更有效率的交易方式。 本书并非仅仅是停留在理论的空谈，而是以“学以致用”为核心理念，通过Python这门强大且易于上手的编程语言，带领读者一步步构建属于自己的量化交易系统。Python以其丰富的科学计算库、活跃的社区支持和广泛的应用领域，成为了当前量化分析领域最受欢迎的工具之一。无论你是金融从业者、程序员，还是对量化交易充满好奇的爱好者，都能在这本书中找到属于自己的成长路径。 本书内容聚焦于解决你可能遇到的每一个“痛点”： 第一部分：量化交易的基石——理解与准备 破除迷雾：什么是真正的量化交易？ 我们将从最基础的概念入手，澄清量化交易的定义、核心思想以及它与其他交易方式的区别。你将了解到量化交易并非“圣杯”，而是对市场进行概率分析和风险管理的科学方法。 深入剖析量化交易的优势：为什么它能帮助你避免情绪化交易？如何实现策略的自动化和回测？如何理解其在不同市场环境下的适用性？ 量化交易的误区解析：揭示那些关于“黑箱交易”、“稳赚不赔”的迷思，帮助你树立正确的心态和预期。 Python入门与量化环境搭建：你的第一个交易“助手” 即使你没有编程基础，本书也会提供清晰的Python入门指导。从基本语法、数据类型到流程控制，让你快速掌握Python的核心技能。 安装和配置Anaconda，一个集成化的Python科学计算环境，让你轻松管理所需的库。 掌握NumPy和Pandas这两个数据分析的“瑞士军刀”。NumPy提供高效的数值计算，Pandas则构建了强大的数据结构DataFrame，让你能够轻松处理和分析海量的金融数据。 学习使用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化，将复杂的图表转化为直观的信息，洞察数据背后的规律。 金融数据获取与处理：为你的策略“喂养”燃料 数据是量化交易的生命线。我们将介绍多种可靠的金融数据源，包括免费和付费的API接口（例如，Yahoo Finance、Alpha Vantage等），以及如何通过Python脚本自动获取股票、期货、外汇等各类金融资产的历史和实时数据。 数据清洗与预处理：真实世界的数据往往充满噪声和缺失值。你将学习如何识别和处理数据中的异常值、缺失数据，以及如何进行数据标准化、归一化等操作，确保输入模型的“干净”数据。 技术指标的计算：MACD、RSI、KDJ、布林带……这些耳熟能详的技术指标，我们将展示如何使用Python高效地计算它们，为后续的策略开发打下基础。 第二部分：量化策略的构建——从构想到实现 策略开发的第一步：理解交易逻辑与模型 我们将详细介绍各类经典的量化交易策略类型，包括： 趋势跟踪策略： 如何识别并跟随市场的长期趋势，例如基于移动平均线交叉、ADX等指标。 均值回归策略： 如何利用资产价格的短期偏差回归均值的特性获利，例如配对交易、统计套利等。 动量策略： 如何捕捉价格的惯性，买入近期表现好的资产，卖出近期表现差的资产。 价值投资量化： 如何将价值投资的理念量化，例如基于市盈率、市净率等指标进行股票筛选。 理解不同策略的风险收益特征，以及它们适用的市场环境。 用Python实现你的第一个交易策略： 我们将从一个简单的策略入手，例如基于双移动平均线交叉的策略。一步步展示如何将交易逻辑转化为Python代码，定义买入和卖出信号。 策略参数的优化：理解策略参数对结果的影响，学习如何通过简单的网格搜索等方法对参数进行初步优化。 回测引擎的搭建与实战：检验策略的“生命力” 回测是量化交易的核心环节。我们将介绍如何构建一个高效、准确的回测引擎，模拟历史数据上的交易表现。 回测引擎的关键要素：如何处理交易滑点、手续费、资金管理等实际交易中的影响因素。 使用Pandas和NumPy构建一个基础的回测框架，并逐步完善其功能。 案例分析： 使用真实历史数据对不同策略进行回测，观察其收益曲线、最大回撤、夏普比率等关键指标。 进阶策略开发： 因子投资： 深入了解量化投资领域中广泛应用的“因子”，如市值因子、价值因子、动量因子、质量因子、低波动因子等，学习如何构建因子组合，并用Python实现因子的计算和选股。 机器学习在量化交易中的应用： 探索如何运用机器学习模型（如线性回归、逻辑回归、支持向量机、随机森林、XGBoost等）来预测股价走势、识别交易信号。我们将提供具体的代码示例，展示如何训练、评估和部署这些模型。 事件驱动策略： 如何利用特定市场事件（如财报发布、政策变动、并购消息等）来设计交易策略，并利用Python进行事件的捕捉和分析。 第三部分：风险管理与交易执行——将策略推向实战 量化风险管理：守护你的“金钱” 风险是交易不可分割的一部分。我们将深入讲解量化风险管理的重要性，以及常用的风险管理工具和技术。 回撤控制： 如何计算和理解最大回撤，以及如何设计策略来限制回撤的幅度。 止损策略： 固定的止损、百分比止损、追踪止损，以及如何根据市场波动性动态调整止损位。 仓位管理： 固定仓位、固定风险（Kelly准则）、根据波动性调整仓位等，确保资金的有效利用和风险的分散。 夏普比率、索提诺比率等风险调整后收益指标的计算与解读。 交易执行系统：将信号转化为行动 当你的策略产生交易信号时，如何将其转化为实际的交易订单？我们将介绍如何连接券商的API接口，实现交易的自动化执行。 市价单、限价单、止损单等不同订单类型的理解和应用。 延迟、滑点、交易成本的考量： 在实际交易中，这些因素对策略表现有着不可忽视的影响，我们需要学习如何进行量化分析和优化。 如何处理部分成交、订单撤销等异常情况。 实盘交易的准备与注意事项： 从模拟盘到实盘的过渡策略。 心态调整：即使是量化交易，也需要良好的心理素质来应对市场波动和策略的短期失效。 持续监控与优化：量化交易系统并非一劳永逸，需要持续的监控、评估和迭代优化。 法律法规与合规性： 了解并遵守相关的金融法律法规。 本书的独特价值： 循序渐进的教学方法： 从零基础到高级应用，每一步都设计得清晰明了，让学习过程平滑而高效。 丰富的Python代码示例： 提供大量可以直接运行的代码片段，方便读者动手实践，加速知识的转化。 实战导向： 聚焦于解决实际的量化交易问题，理论与实践紧密结合。 全面的知识体系： 涵盖了量化交易从入门、策略开发、回测到风险管理、交易执行的整个流程。 开放的思维模式： 鼓励读者在理解基本原理的基础上，不断探索和创新，形成自己独特的交易体系。 谁应该阅读这本书？ 初学者： 对量化交易感兴趣，但不知道如何开始的个人投资者。 有一定编程基础的交易者： 希望将自己的交易理念转化为自动化程序的交易者。 金融从业者： 希望提升在量化分析和算法交易方面的技能的基金经理、分析师、交易员。 程序员： 希望将编程技能应用于金融领域，探索新的职业发展方向的开发者。 学生： 金融、计算机科学、统计学等相关专业的学生，希望深入了解量化交易的实践应用。 量化交易之路，是一条充满挑战但也充满机遇的道路。这本书将是你在这条道路上最可靠的向导。现在，就翻开这本书，开启你的智能交易新篇章！

评分☆☆☆☆☆

对于我来说，进入量化交易的世界，最让人感到畏惧的就是其背后庞大的数学模型和复杂的编程技术。我一直认为，量化交易是少数“高智商”人群的专属领域。《量化交易之路-用Python做股票量化分析》这本书名，至少在“Python”这个词上，给了我一丝希望。Python相对容易上手，我之前也有过一些基础的Python学习经历，这让我觉得，或许我也可以尝试去理解和实践量化交易。我非常期待这本书能够真正地“降低门槛”，用一种易于理解的方式，解释那些看似高深的量化交易理论。比如，关于统计学、概率论在量化交易中的应用，以及如何用Python实现这些统计方法。我希望书中不要充斥着枯燥的公式推导，而是能够通过生动的图表、直观的比喻，以及简洁的代码示例，来阐述核心概念。我特别想了解，在进行股票量化分析时，Python的哪些库是最常用的，它们各自有什么样的功能，以及如何将它们有效地组合起来。如果书中能够介绍一些基础的机器学习算法在量化交易中的应用，比如分类、回归或者聚类，那就更好了，这能让我感受到技术前沿的魅力，并尝试将新的技术应用到我的投资实践中。

评分☆☆☆☆☆

第一次翻开《量化交易之路-用Python做股票量化分析》这本书，就被它的封面设计和书名所吸引。作为一名对金融市场充满好奇，又对编程技术怀有热情的“小白”，我一直在寻找一本能够连接这两大领域的桥梁。这本书的标题直接点明了核心——“量化交易”，这本身就带着一种专业和神秘感，而“用Python做股票量化分析”则给出了具体的实现路径，这让我感到非常踏实。我期待这本书能够带领我一步步揭开量化交易的神秘面纱，了解那些在市场中叱咤风云的“量化大佬”们是如何通过代码和数据来做出交易决策的。尤其吸引我的是，它承诺使用Python，这门语言在数据科学和机器学习领域有着广泛的应用，听说在金融量化领域也是主流，这让我觉得学完这本书，不仅能掌握量化交易的思路，还能提升自己的编程技能，实现“一石二鸟”的效果。我希望这本书的讲解能够由浅入深，从最基础的概念讲起，逐步过渡到复杂的模型和实操，确保像我这样的初学者也能跟得上。同时，我也非常看重理论与实践的结合，期待书中能有丰富的案例分析和代码示例，让我能够亲手去实现，去感受量化交易的魅力。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，真正的投资智慧，往往蕴藏在严谨的逻辑和高效的执行之中。《量化交易之路-用Python做股票量化分析》这本书，给我留下了深刻的印象，它承诺将“交易”与“分析”用“Python”这种工具串联起来，这正是我一直在探索的方向。我期待这本书能提供一种系统的、结构化的方法论，来指导我如何从零开始，构建一个属于自己的量化交易体系。我希望它能涵盖从宏观的交易理念，到微观的策略细节。例如，在策略层面，我希望能够学习到如何设计一套完整的交易逻辑，包括开仓、平仓、止损、止盈等各个环节。并且，我希望这些策略不仅仅是停留在理论层面，而是能够通过Python代码实现，并进行严格的回测和优化。我尤其关注书中关于“风险管理”的内容，这在量化交易中至关重要。我希望能够学习到如何利用Python来量化和控制交易风险，例如通过构建风险指标、设置止损规则等。总而言之，我希望这本书能够为我提供一套完整的“工具箱”和“操作手册”，让我能够 confidently 地踏上量化交易的征程，并在实践中不断成长和完善自己的交易能力。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够真正落地，并且能够帮助我提升投资决策能力的实操性书籍。《量化交易之路-用Python做股票量化分析》这个书名，瞬间就击中了我的痛点。作为一个经验不算丰富，但又渴望在股市中获得更稳定收益的投资者，我深知凭感觉和经验进行交易的局限性。量化交易，这个概念听起来就充满了理性和纪律，而结合Python，更是让我看到了将这种理性和纪律转化为实际操作的可能性。我希望这本书能够系统地介绍量化交易的整个流程，从数据获取、数据处理，到策略开发、回测优化，再到实盘交易的部署。我尤其关注书中关于策略开发的部分，例如如何利用Python的各种库，如Pandas、NumPy、SciPy等，进行技术指标的计算、因子挖掘、以及不同交易策略的构建。同时，我也期待书中能详细讲解回测的原理和方法，以及如何避免常见的“未来函数”等问题，确保回测结果的可靠性。如果书中还能提供一些经典的量化交易策略的实现思路，甚至是一些实用的代码模板，那对我来说将是巨大的帮助，能够大大缩短我从理论学习到实际应用的过程。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都在寻找一种能够让我更好地理解市场波动、并从中找到投资机会的方法。《量化交易之路-用Python做股票量化分析》这本书，似乎正是我一直在寻找的“答案”。我理解量化交易的核心在于“数据驱动”，而Python作为强大的数据处理和分析工具，无疑是实现这一目标的最佳选择。我期待这本书能够从数据源的选择和获取开始，详细介绍如何利用Python爬取、清洗和整理股票市场的各种数据，包括但不限于历史K线数据、财务报表数据、宏观经济数据等。然后，我希望能深入了解如何利用Python进行数据的探索性分析，发现数据中的潜在规律和模式。这可能包括各种统计分析、可视化图表的绘制，以及一些基础的因子分析。我非常想知道，在进行量化分析时，有哪些常见的“坑”需要注意，比如数据偏差、异常值处理等，以及如何用Python来解决这些问题。这本书的价值，对我而言，不仅仅在于学习量化交易的理论，更在于掌握一套完整的、基于Python的股票数据分析和策略开发的方法论，从而能够独立地构建和验证属于自己的交易系统。