量化交易之路-用Python做股票量化分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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阿布 著

圖書標籤:

• 量化交易
• Python
• 股票
• 金融
• 投資
• 量化分析
• 數據分析
• 編程
• 實戰
• 策略

店鋪： 中關村圖書大廈旗艦店

齣版社： 機械工業齣版社發行室

ISBN：9787111575214

商品編碼：16351166171

齣版時間：2017-09-01

基本信息

商品名稱： 量化交易之路-用Python做股票量化分析	齣版社： 機械工業齣版社發行室	齣版時間：2017-09-01
作者：阿布	譯者：	開本： 16開
定價： 89.00	頁數：393	印次： 1
ISBN號：9787111575214	商品類型：圖書	版次： 1

《量化交易之路：用Python構建你的智能交易係統》 一本引領你從零開始，掌握量化交易核心奧秘的實戰指南。 你是否曾經夢想著讓冰冷的數字為你帶來財富的增長？是否被華爾街那些神秘的量化大師所吸引，卻又感到無從下手？是否渴望掌握一門能夠穿越市場牛熊、規避情緒乾擾的交易技藝？那麼，這本書將是你踏上量化交易之路最堅實的起點。 在這個信息爆炸、技術飛速發展的時代，傳統的交易模式正麵臨著前所未有的挑戰。那些依靠直覺、經驗甚至運氣進行決策的時代已經漸行漸遠。取而代之的，是基於數據分析、模型構建和算法執行的量化交易。它將科學的嚴謹性、數學的精確性與金融市場的活力完美結閤，為投資者提供瞭一種更理性、更係統、更有效率的交易方式。 本書並非僅僅是停留在理論的空談，而是以“學以緻用”為核心理念，通過Python這門強大且易於上手的編程語言，帶領讀者一步步構建屬於自己的量化交易係統。Python以其豐富的科學計算庫、活躍的社區支持和廣泛的應用領域，成為瞭當前量化分析領域最受歡迎的工具之一。無論你是金融從業者、程序員，還是對量化交易充滿好奇的愛好者，都能在這本書中找到屬於自己的成長路徑。 本書內容聚焦於解決你可能遇到的每一個“痛點”： 第一部分：量化交易的基石——理解與準備 破除迷霧：什麼是真正的量化交易？ 我們將從最基礎的概念入手，澄清量化交易的定義、核心思想以及它與其他交易方式的區彆。你將瞭解到量化交易並非“聖杯”，而是對市場進行概率分析和風險管理的科學方法。 深入剖析量化交易的優勢：為什麼它能幫助你避免情緒化交易？如何實現策略的自動化和迴測？如何理解其在不同市場環境下的適用性？ 量化交易的誤區解析：揭示那些關於“黑箱交易”、“穩賺不賠”的迷思，幫助你樹立正確的心態和預期。 Python入門與量化環境搭建：你的第一個交易“助手” 即使你沒有編程基礎，本書也會提供清晰的Python入門指導。從基本語法、數據類型到流程控製，讓你快速掌握Python的核心技能。 安裝和配置Anaconda，一個集成化的Python科學計算環境，讓你輕鬆管理所需的庫。 掌握NumPy和Pandas這兩個數據分析的“瑞士軍刀”。NumPy提供高效的數值計算，Pandas則構建瞭強大的數據結構DataFrame，讓你能夠輕鬆處理和分析海量的金融數據。 學習使用Matplotlib和Seaborn進行數據可視化，將復雜的圖錶轉化為直觀的信息，洞察數據背後的規律。 金融數據獲取與處理：為你的策略“喂養”燃料 數據是量化交易的生命綫。我們將介紹多種可靠的金融數據源，包括免費和付費的API接口（例如，Yahoo Finance、Alpha Vantage等），以及如何通過Python腳本自動獲取股票、期貨、外匯等各類金融資産的曆史和實時數據。 數據清洗與預處理：真實世界的數據往往充滿噪聲和缺失值。你將學習如何識彆和處理數據中的異常值、缺失數據，以及如何進行數據標準化、歸一化等操作，確保輸入模型的“乾淨”數據。 技術指標的計算：MACD、RSI、KDJ、布林帶……這些耳熟能詳的技術指標，我們將展示如何使用Python高效地計算它們，為後續的策略開發打下基礎。 第二部分：量化策略的構建——從構想到實現 策略開發的第一步：理解交易邏輯與模型 我們將詳細介紹各類經典的量化交易策略類型，包括： 趨勢跟蹤策略： 如何識彆並跟隨市場的長期趨勢，例如基於移動平均綫交叉、ADX等指標。 均值迴歸策略： 如何利用資産價格的短期偏差迴歸均值的特性獲利，例如配對交易、統計套利等。 動量策略： 如何捕捉價格的慣性，買入近期錶現好的資産，賣齣近期錶現差的資産。 價值投資量化： 如何將價值投資的理念量化，例如基於市盈率、市淨率等指標進行股票篩選。 理解不同策略的風險收益特徵，以及它們適用的市場環境。 用Python實現你的第一個交易策略： 我們將從一個簡單的策略入手，例如基於雙移動平均綫交叉的策略。一步步展示如何將交易邏輯轉化為Python代碼，定義買入和賣齣信號。 策略參數的優化：理解策略參數對結果的影響，學習如何通過簡單的網格搜索等方法對參數進行初步優化。 迴測引擎的搭建與實戰：檢驗策略的“生命力” 迴測是量化交易的核心環節。我們將介紹如何構建一個高效、準確的迴測引擎，模擬曆史數據上的交易錶現。 迴測引擎的關鍵要素：如何處理交易滑點、手續費、資金管理等實際交易中的影響因素。 使用Pandas和NumPy構建一個基礎的迴測框架，並逐步完善其功能。 案例分析： 使用真實曆史數據對不同策略進行迴測，觀察其收益麯綫、最大迴撤、夏普比率等關鍵指標。 進階策略開發： 因子投資： 深入瞭解量化投資領域中廣泛應用的“因子”，如市值因子、價值因子、動量因子、質量因子、低波動因子等，學習如何構建因子組閤，並用Python實現因子的計算和選股。 機器學習在量化交易中的應用： 探索如何運用機器學習模型（如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機、隨機森林、XGBoost等）來預測股價走勢、識彆交易信號。我們將提供具體的代碼示例，展示如何訓練、評估和部署這些模型。 事件驅動策略： 如何利用特定市場事件（如財報發布、政策變動、並購消息等）來設計交易策略，並利用Python進行事件的捕捉和分析。 第三部分：風險管理與交易執行——將策略推嚮實戰 量化風險管理：守護你的“金錢” 風險是交易不可分割的一部分。我們將深入講解量化風險管理的重要性，以及常用的風險管理工具和技術。 迴撤控製： 如何計算和理解最大迴撤，以及如何設計策略來限製迴撤的幅度。 止損策略： 固定的止損、百分比止損、追蹤止損，以及如何根據市場波動性動態調整止損位。 倉位管理： 固定倉位、固定風險（Kelly準則）、根據波動性調整倉位等，確保資金的有效利用和風險的分散。 夏普比率、索提諾比率等風險調整後收益指標的計算與解讀。 交易執行係統：將信號轉化為行動 當你的策略産生交易信號時，如何將其轉化為實際的交易訂單？我們將介紹如何連接券商的API接口，實現交易的自動化執行。 市價單、限價單、止損單等不同訂單類型的理解和應用。 延遲、滑點、交易成本的考量： 在實際交易中，這些因素對策略錶現有著不可忽視的影響，我們需要學習如何進行量化分析和優化。 如何處理部分成交、訂單撤銷等異常情況。 實盤交易的準備與注意事項： 從模擬盤到實盤的過渡策略。 心態調整：即使是量化交易，也需要良好的心理素質來應對市場波動和策略的短期失效。 持續監控與優化：量化交易係統並非一勞永逸，需要持續的監控、評估和迭代優化。 法律法規與閤規性： 瞭解並遵守相關的金融法律法規。 本書的獨特價值： 循序漸進的教學方法： 從零基礎到高級應用，每一步都設計得清晰明瞭，讓學習過程平滑而高效。 豐富的Python代碼示例： 提供大量可以直接運行的代碼片段，方便讀者動手實踐，加速知識的轉化。 實戰導嚮： 聚焦於解決實際的量化交易問題，理論與實踐緊密結閤。 全麵的知識體係： 涵蓋瞭量化交易從入門、策略開發、迴測到風險管理、交易執行的整個流程。 開放的思維模式： 鼓勵讀者在理解基本原理的基礎上，不斷探索和創新，形成自己獨特的交易體係。 誰應該閱讀這本書？ 初學者： 對量化交易感興趣，但不知道如何開始的個人投資者。 有一定編程基礎的交易者： 希望將自己的交易理念轉化為自動化程序的交易者。 金融從業者： 希望提升在量化分析和算法交易方麵的技能的基金經理、分析師、交易員。 程序員： 希望將編程技能應用於金融領域，探索新的職業發展方嚮的開發者。 學生： 金融、計算機科學、統計學等相關專業的學生，希望深入瞭解量化交易的實踐應用。 量化交易之路，是一條充滿挑戰但也充滿機遇的道路。這本書將是你在這條道路上最可靠的嚮導。現在，就翻開這本書，開啓你的智能交易新篇章！

評分☆☆☆☆☆

我一直在尋找一本能夠真正落地，並且能夠幫助我提升投資決策能力的實操性書籍。《量化交易之路-用Python做股票量化分析》這個書名，瞬間就擊中瞭我的痛點。作為一個經驗不算豐富，但又渴望在股市中獲得更穩定收益的投資者，我深知憑感覺和經驗進行交易的局限性。量化交易，這個概念聽起來就充滿瞭理性和紀律，而結閤Python，更是讓我看到瞭將這種理性和紀律轉化為實際操作的可能性。我希望這本書能夠係統地介紹量化交易的整個流程，從數據獲取、數據處理，到策略開發、迴測優化，再到實盤交易的部署。我尤其關注書中關於策略開發的部分，例如如何利用Python的各種庫，如Pandas、NumPy、SciPy等，進行技術指標的計算、因子挖掘、以及不同交易策略的構建。同時，我也期待書中能詳細講解迴測的原理和方法，以及如何避免常見的“未來函數”等問題，確保迴測結果的可靠性。如果書中還能提供一些經典的量化交易策略的實現思路，甚至是一些實用的代碼模闆，那對我來說將是巨大的幫助，能夠大大縮短我從理論學習到實際應用的過程。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，真正的投資智慧，往往蘊藏在嚴謹的邏輯和高效的執行之中。《量化交易之路-用Python做股票量化分析》這本書，給我留下瞭深刻的印象，它承諾將“交易”與“分析”用“Python”這種工具串聯起來，這正是我一直在探索的方嚮。我期待這本書能提供一種係統的、結構化的方法論，來指導我如何從零開始，構建一個屬於自己的量化交易體係。我希望它能涵蓋從宏觀的交易理念，到微觀的策略細節。例如，在策略層麵，我希望能夠學習到如何設計一套完整的交易邏輯，包括開倉、平倉、止損、止盈等各個環節。並且，我希望這些策略不僅僅是停留在理論層麵，而是能夠通過Python代碼實現，並進行嚴格的迴測和優化。我尤其關注書中關於“風險管理”的內容，這在量化交易中至關重要。我希望能夠學習到如何利用Python來量化和控製交易風險，例如通過構建風險指標、設置止損規則等。總而言之，我希望這本書能夠為我提供一套完整的“工具箱”和“操作手冊”，讓我能夠 confidently 地踏上量化交易的徵程，並在實踐中不斷成長和完善自己的交易能力。

評分☆☆☆☆☆

我一直以來都在尋找一種能夠讓我更好地理解市場波動、並從中找到投資機會的方法。《量化交易之路-用Python做股票量化分析》這本書，似乎正是我一直在尋找的“答案”。我理解量化交易的核心在於“數據驅動”，而Python作為強大的數據處理和分析工具，無疑是實現這一目標的最佳選擇。我期待這本書能夠從數據源的選擇和獲取開始，詳細介紹如何利用Python爬取、清洗和整理股票市場的各種數據，包括但不限於曆史K綫數據、財務報錶數據、宏觀經濟數據等。然後，我希望能深入瞭解如何利用Python進行數據的探索性分析，發現數據中的潛在規律和模式。這可能包括各種統計分析、可視化圖錶的繪製，以及一些基礎的因子分析。我非常想知道，在進行量化分析時，有哪些常見的“坑”需要注意，比如數據偏差、異常值處理等，以及如何用Python來解決這些問題。這本書的價值，對我而言，不僅僅在於學習量化交易的理論，更在於掌握一套完整的、基於Python的股票數據分析和策略開發的方法論，從而能夠獨立地構建和驗證屬於自己的交易係統。

評分☆☆☆☆☆

對於我來說，進入量化交易的世界，最讓人感到畏懼的就是其背後龐大的數學模型和復雜的編程技術。我一直認為，量化交易是少數“高智商”人群的專屬領域。《量化交易之路-用Python做股票量化分析》這本書名，至少在“Python”這個詞上，給瞭我一絲希望。Python相對容易上手，我之前也有過一些基礎的Python學習經曆，這讓我覺得，或許我也可以嘗試去理解和實踐量化交易。我非常期待這本書能夠真正地“降低門檻”，用一種易於理解的方式，解釋那些看似高深的量化交易理論。比如，關於統計學、概率論在量化交易中的應用，以及如何用Python實現這些統計方法。我希望書中不要充斥著枯燥的公式推導，而是能夠通過生動的圖錶、直觀的比喻，以及簡潔的代碼示例，來闡述核心概念。我特彆想瞭解，在進行股票量化分析時，Python的哪些庫是最常用的，它們各自有什麼樣的功能，以及如何將它們有效地組閤起來。如果書中能夠介紹一些基礎的機器學習算法在量化交易中的應用，比如分類、迴歸或者聚類，那就更好瞭，這能讓我感受到技術前沿的魅力，並嘗試將新的技術應用到我的投資實踐中。

評分☆☆☆☆☆

第一次翻開《量化交易之路-用Python做股票量化分析》這本書，就被它的封麵設計和書名所吸引。作為一名對金融市場充滿好奇，又對編程技術懷有熱情的“小白”，我一直在尋找一本能夠連接這兩大領域的橋梁。這本書的標題直接點明瞭核心——“量化交易”，這本身就帶著一種專業和神秘感，而“用Python做股票量化分析”則給齣瞭具體的實現路徑，這讓我感到非常踏實。我期待這本書能夠帶領我一步步揭開量化交易的神秘麵紗，瞭解那些在市場中叱吒風雲的“量化大佬”們是如何通過代碼和數據來做齣交易決策的。尤其吸引我的是，它承諾使用Python，這門語言在數據科學和機器學習領域有著廣泛的應用，聽說在金融量化領域也是主流，這讓我覺得學完這本書，不僅能掌握量化交易的思路，還能提升自己的編程技能，實現“一石二鳥”的效果。我希望這本書的講解能夠由淺入深，從最基礎的概念講起，逐步過渡到復雜的模型和實操，確保像我這樣的初學者也能跟得上。同時，我也非常看重理論與實踐的結閤，期待書中能有豐富的案例分析和代碼示例，讓我能夠親手去實現，去感受量化交易的魅力。