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阿布 著

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店铺： 弗洛拉图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111575214

商品编码：16677716177

包装：平装-胶订

开本：16

出版时间：2017-08-01

页数：393

字数：600000

商品参数

量化交易之路 用Python做股票量化分析
	定价	89.00
	出版社	机械工业出版社
	版次	1
	出版时间	2017年08月
	开本	16开
	作者	阿布
	装帧	平装-胶订
	页数	393
	字数	600000
	ISBN编码	9787111575214
	重量	658

内容介绍
本书从量化交易的正确性认识出发，以Python语言为基础，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te别穿插了大量的开发技巧和交易投资技巧，所有示例都基于量化交易及相关知识，体现了实战的特点。例如，在讲解机器学习技术在量化交易中的使用这部分内容时，并不需要读者有深厚的数学功底，而是偏重实际应用，讲解各种技术在量化交易领域的功用。本书共11章，分为4部分。第1部分讲解了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、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战应用。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的相关内容。

目录

第1部分对量化交易的正确认识  
量化引言  
什么是量化交易  
量化交易：投资？投机？赌博？  
量化交易的优势  
1.3.1避免短线频繁交易  
1.3.2避免逆势操作  
1.3.3避免重仓交易  
1.3.4避免对胜率的盲目追求  
1.3.5确保交易策略的执行  
1.3.6独立交易及对结果负责的信念  
1.3.7从历史验证交易策略是否可行  
1.3.8寻找交易策略的zui优参数  
1.3.9减少无意义的工作及干扰  
量化交易的正确认识  
1.4.1不要因循守旧，认为量化交易是邪门歪道  
1.4.2不要异想天开，认为量化交易有神奇的魔法  
1.4.3不要抱有不劳而获的幻想  
1.4.4不要盲目追求量化策略的复杂性  
1.4.5认清市场，认清自己，知己知彼，百战不殆  
量化交易的目的  
第2部分量化交易的基础  
量化语言-Python  
基础语法与数据结构  
第3部分量化交易系统的开发  
第4部分机器学习在量化交易中的实战  
附录A量化环境部署  
附录B量化相关性分析  
附录C量化统计分析及指标应用 

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《深度解码：Python在金融分析中的实战应用》 本书是一本旨在帮助读者掌握利用Python进行金融市场分析和量化交易的实用指南。它将带你从零开始，深入理解金融数据的本质，并通过Python这一强大的工具，学习如何进行数据清洗、处理、可视化，以及构建有效的量化交易策略。 第一部分：金融数据之道 金融市场错综复杂，但其背后蕴含着海量的数据。本部分将为你揭示这些数据的奥秘，重点讲解： 金融数据类型与获取： 详细介绍股票、债券、期货、期权等各类金融资产的数据特点，以及如何通过API接口、网络爬虫等方式高效、准确地获取历史行情数据、财务报表、宏观经济指标等关键信息。我们将深入讲解数据源的选择、数据质量的评估与处理，确保你掌握稳固的数据基础。 数据清洗与预处理： 真实金融数据往往充斥着缺失值、异常值、格式不统一等问题。本部分将教会你运用Pandas等库，系统性地解决这些挑战，包括缺失值填充、异常值检测与处理、数据标准化与归一化，以及时间序列数据的对齐与重采样，为后续的分析奠定坚实基础。 金融数据可视化： 直观的数据呈现能够帮助我们快速洞察市场规律。我们将学习如何使用Matplotlib、Seaborn、Plotly等工具，绘制各种类型的图表，如K线图、成交量图、均线图、相关性热力图、因子暴露图等，以清晰地展示市场趋势、波动性、资产间的关联性以及模型表现。 第二部分：量化分析的利器——Python Python凭借其简洁的语法、丰富的库和活跃的社区，已成为量化金融领域的首选语言。本部分将聚焦Python在金融分析中的具体应用： NumPy与Pandas：高效的数据处理基石： 深入讲解NumPy在数值计算方面的强大能力，以及Pandas在表格数据处理上的核心地位。你将学会如何高效地进行数据索引、切片、分组、聚合、合并等操作，掌握处理大规模金融数据集的技巧。 Matplotlib与Seaborn：揭示数据背后的故事： 学习如何运用这些可视化库，创作出专业、美观的金融图表，将复杂的数据洞察以最直观的方式呈现出来。 SciPy与Statsmodels：统计建模与推断： 掌握使用SciPy进行科学计算，以及Statsmodels进行统计建模的方法。我们将介绍回归分析、时间序列分析（ARIMA, GARCH等）、假设检验等统计学概念，并展示如何在Python中实现它们，以量化研究市场规律。 机器学习在金融中的应用（选讲）： 简要介绍一些常见的机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机）在金融预测（如股价预测、信用评分）中的应用，以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估。 第三部分：量化交易策略的构建与回测 将分析结果转化为可执行的交易策略，并进行严格的回测验证，是量化交易的核心环节。本部分将带领你实践： 经典量化交易策略解析： 深入剖析动量策略、均值回归策略、趋势跟随策略、乖离率策略等经典交易模型。我们将从策略逻辑、数学模型到实现细节进行详细讲解，让你理解不同策略的适用场景与优劣。 策略的Python实现： 教你如何将理论策略转化为可执行的Python代码，包括如何定义交易信号、买卖规则、止损止盈逻辑等。 量化回测框架搭建与使用： 详细介绍如何搭建一个简单但实用的回测框架，或讲解现有成熟的回测库（如Backtrader, PyAlgoTrade）的使用方法。我们将重点讲解回测中的关键要素：数据载入、信号生成、仓位管理、交易执行模拟、以及性能指标的计算（夏普比率、最大回撤、年化收益率等）。 策略优化与风险管理： 学习如何通过参数优化来提升策略表现，以及如何引入止损、止盈、仓位控制等风险管理机制，确保交易的稳健性。 第四部分：实战案例与进阶展望 理论结合实践，本书将通过多个精心设计的实战案例，让你在动手实践中巩固所学知识。 股票多因子模型构建示例： 从数据获取到因子选择、模型构建、收益分析，全程演示如何构建一个简单的因子投资组合。 基于技术指标的交易策略回测： 以MACD、RSI等常见技术指标为例，构建并回测交易策略，直观感受技术分析的应用。 期货日内交易策略的探索（选讲）： 简要介绍如何设计和回测适用于期货市场的日内交易策略。 本书内容紧扣实际操作，旨在帮助读者掌握一套完整的量化分析流程。无论你是金融领域的初学者，还是有一定经验的交易者，都将从中受益。通过本书的学习，你将能够更加自信地利用Python驾驭金融市场，探索属于自己的量化交易之路。

评分☆☆☆☆☆

我一直对计算机科学的底层逻辑很感兴趣，尤其是在涉及到数据处理和算法应用时。这本书的标题中包含了“计算机网络”和“程序设计”，这让我觉得它可能不仅仅停留在金融分析的表面。我猜想，在进行股票量化分析的过程中，必然会涉及到数据的获取、存储和传输，而这些都离不开计算机网络的知识。我希望书中能够解释，在进行高频交易或者大规模数据分析时，网络延迟、带宽等因素会如何影响交易的执行和结果，以及有哪些技术手段可以优化这些问题。另外，“程序设计”这个部分，我期望它能深入讲解Python在处理复杂金融数据时的效率优化方法，比如如何使用numpy、pandas等库进行高效的数据清洗和特征工程。我更关注的是，书中会不会涉及一些并发编程或者分布式计算的思路，以应对海量数据的处理需求。毕竟，一个成熟的量化交易系统，其底层架构的稳定性和高效性至关重要。我也希望书中能够讲解一些与API接口交互相关的编程技巧，这样我就可以自己动手从各大金融数据源获取数据，而不是依赖现有的工具。我对于书中可能包含的算法设计和数据结构的应用也很感兴趣，尤其是在处理时间序列数据、构建预测模型等方面。如果书中能够穿插一些讲解，比如如何选择合适的排序算法、查找算法，或者如何设计高效的数据存储结构，来加速量化模型的计算过程，那无疑会大大提升这本书的实用价值。总的来说，我希望这本书能在量化分析的技术层面，给我带来一些启发，让我能更好地理解和构建自己的量化交易系统。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对技术细节充满好奇的人，因此“计算机网络”和“程序设计”这两个词组，让我在看到这本书的标题时，就产生了浓厚的兴趣。我认为，在进行任何一项复杂的数据分析，特别是量化交易这种对实时性、准确性要求极高的领域，底层技术的重要性不容忽视。我希望这本书能够深入探讨，在股票量化分析的过程中，计算机网络是如何扮演关键角色的。例如，数据源的获取、交易指令的传递，这些环节的网络延迟和稳定性，直接关系到交易的成败。我期待书中能够介绍一些常见的金融数据接口，以及如何通过网络协议来高效地访问这些数据。同时，“程序设计”部分，我希望它能不仅仅停留在语言的语法层面，而是能够讲解如何设计出高效、可扩展、可维护的量化交易程序。我尤其关注那些能够提升程序性能的技巧，比如如何优化算法、如何利用多线程或多进程来加速计算，甚至是对分布式计算架构的初步介绍。我希望书中能提供一些关于如何构建一个健壮的量化交易系统的架构思路，包括数据存储、策略执行、风险控制等模块的设计。如果书中能展示一些实际的应用案例，比如如何使用Python构建一个能够自动执行交易的系统，并且讲解其中的技术挑战和解决方案，那将是对我非常有启发性的。

评分☆☆☆☆☆

我是一名编程爱好者，对Python的应用场景非常感兴趣。当看到这本书的标题中“用Python做股票量化分析”时，我的眼睛一下子就亮了。我一直在思考，Python这么强大的语言，在金融领域能发挥多大的作用。我希望这本书能够详细介绍如何利用Python来获取股票的历史数据，包括日线、周线、分钟线等不同粒度的数据。我期望它能讲解如何使用Python库，比如`pandas`和`numpy`，来进行数据的清洗、整理和特征提取，比如计算各种技术指标，如均线、MACD、RSI等。更重要的是，我希望书中能展示如何使用Python来构建和回测量化交易策略。我希望它能提供一些具体的代码示例，让我能够理解如何将交易逻辑转化为程序代码，以及如何进行策略的有效性评估，例如收益率、最大回撤、夏普比率等。我也对书中可能涉及到的数据可视化部分很感兴趣，能够用图表直观地展示股票价格走势、交易信号和策略表现，这将大大提升我的理解效率。如果书中能讲解一些关于如何利用Python进行模型训练和优化的内容，例如使用scikit-learn来构建预测模型，或者使用一些深度学习框架来进行更复杂的分析，那将是我意想不到的惊喜。总之，我期待这本书能成为我学习Python在金融领域应用的实操指南，帮助我从编程的角度，更深入地理解股票市场和量化交易。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题实在有些“包罗万象”，让我这个对量化交易和股票分析抱有极大兴趣的读者，在选择前有些犹豫。首先，“量化交易之路”这个词，立刻勾起了我对自动化交易策略的遐想，我一直在寻找能够系统化、科学化地指导我进行股票投资的工具和方法。特别是Python在量化金融领域的广泛应用，让我觉得这本书可能包含了宝贵的实践经验。我希望它能从基础的量化概念讲起，比如如何定义交易信号、如何回测策略的有效性，以及如何处理股票数据中的各种噪声。更重要的是，如果书中能提供一些具体的Python代码示例，哪怕是简单的策略，让我能够亲手操作，感受量化交易的魅力，那将是极大的收获。我对书中关于“投资理财”和“证券股”部分的期望值也同样很高，我希望它能深入浅出地讲解不同类型的股票、它们的估值方法，以及一些经典的投资理论，比如价值投资、成长投资等。了解这些基础知识，对于构建稳健的量化策略至关重要。毕竟，再精密的量化模型，也离不开对标的资产的深刻理解。同时，我也期待书中能够提及一些实际的交易场景，例如如何应对市场波动、如何管理仓位，以及如何规避常见的投资陷阱。如果书中能提供一些实用的建议，帮助我建立一个清晰的投资框架，那将是非常有价值的。总而言之，我对这本书的期待是，它能够成为我进入量化交易领域的一块敲门砖，并为我未来的投资理财之路提供坚实的基础和清晰的方向。我希望它能帮助我从一个对股票市场感到迷茫的散户，逐渐成长为一个有策略、有方法的理性投资者。

评分☆☆☆☆☆

当我看到“量化交易之路”和“用Python做股票量化分析”这些关键词时，我立刻就联想到了一种更具科学性和系统性的投资方式。我一直对金融市场的运作机制感到好奇，并且相信通过数据和算法，能够更有效地理解和预测市场。我希望这本书能够带领我踏上这条“量化交易之路”，从最基础的概念开始，循序渐进地介绍量化交易的理论和实践。我期望它能讲解如何使用Python来收集、处理和分析海量的股票数据，如何构建各种技术指标和基本面指标，以及如何利用这些数据来生成交易信号。我尤其关注书中可能提供的关于策略回测和优化的内容，我希望它能教会我如何严谨地评估一个交易策略的有效性，并如何通过不断地调整和优化来提高策略的稳健性。我也对书中可能涉及到的风险管理和资金管理策略很感兴趣，因为我知道，在量化交易中，对风险的控制和资金的合理分配是至关重要的。如果书中能够提供一些关于如何将量化交易应用于实际市场，并且分享一些成功的经验和失败的教训，那将是对我极大的启发。我希望这本书能帮助我建立一套完整的量化交易体系，并为我开启一个全新的投资视角。

评分☆☆☆☆☆

我一直对“量化交易”这个概念感到好奇，但又觉得它听起来高深莫测，似乎是专业人士的游戏。这本书的标题中明确提到了“量化交易之路”，这让我觉得它可能是一个很好的入门向导。我希望这本书能从零开始，详细解释什么是量化交易，它的核心思想是什么，以及为什么要进行量化交易。我期待它能讲解一些基础的量化概念，例如交易信号的生成、止损止盈的设置、以及如何构建一个简单的交易系统。更重要的是，我希望书中能介绍一些常用的量化交易策略，比如趋势跟踪、均值回归、动量交易等，并用清晰易懂的语言解释它们的原理和优缺点。我希望书中能够提供一些关于如何评估策略表现的指标，例如胜率、盈亏比、最大回撤等，并教会我如何利用这些指标来判断一个策略的好坏。我也对书中可能涉及到的风险管理和资金管理部分很感兴趣，因为我知道，在量化交易中，风险控制和资金的合理分配同样重要。如果书中能提供一些实用的建议，帮助我理解如何在实际交易中运用量化策略，并规避常见的陷阱，那将是对我非常有价值的。我希望这本书能让我对量化交易有一个清晰的认识，并为我开启一条属于自己的量化交易之路。

评分☆☆☆☆☆

“证券股”这个词，让我立刻联想到股票市场的具体标的。我对股票投资的兴趣由来已久，但总是感觉自己缺乏足够的专业知识来做出明智的决策。这本书的标题中包含了“证券股”，我期望它能在这个方面提供一些深入的解读。我希望它能讲解不同类型的证券股，例如银行股、保险股、券商股等，以及它们在整个金融体系中的作用和投资价值。我期待书中能够介绍一些分析证券股的基本方法，比如如何阅读公司的财务报表，如何评估公司的盈利能力和增长潜力，以及如何分析行业的发展趋势。我更希望书中能提供一些关于如何识别具有投资价值的证券股的技巧，例如寻找被低估的股票，或者具有长期增长潜力的公司。我尤其对书中可能涉及到的风险因素分析很感兴趣，了解投资证券股可能面临的各种风险，例如宏观经济波动、行业政策变化、公司经营风险等，能够帮助我做出更审慎的投资决策。如果书中能提供一些关于如何构建一个以证券股为主的投资组合的建议，并且讲解如何分散风险，那将是对我极大的帮助。我希望这本书能帮助我更深入地理解证券股，并提升我在股票投资方面的专业判断能力。

评分☆☆☆☆☆

“计算机网络”和“程序设计”这两个词组，对于一个对技术底层原理充满好奇的读者来说，无疑具有强大的吸引力。我一直认为，在现代社会，信息技术的进步是推动各行各业发展的重要动力，金融领域也不例外。这本书的标题中包含了这两个元素，我期望它能够深入地挖掘计算机网络和程序设计在股票量化分析中的应用价值。我希望书中能够阐述，在构建一个高效的量化交易系统时，网络通信的效率和稳定性是多么关键。例如，如何优化数据传输的延迟，如何确保交易指令能够被及时准确地发送到交易所。同时，“程序设计”方面，我期待它能够不仅仅是语言的介绍，而是能够讲解如何设计出优雅、高效、可扩展的交易算法和系统架构。我希望书中能够介绍一些常用的编程范式和设计模式，以及如何将它们应用于金融数据的处理和模型的构建。我尤其对书中可能涉及到的并行计算、分布式计算以及高性能计算方面的技术感兴趣，因为我知道，海量数据的处理和复杂模型的运算，往往需要强大的计算能力和高效的算法。如果书中能够提供一些关于如何利用Python构建一个实际的量化交易系统的案例，并且讲解其中的技术细节和挑战，那将是对我非常有价值的学习资料。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对于“投资理财”这个大方向一直有种莫名的向往，但又常常因为缺乏系统性的指导而感到无从下手。看到这本书的标题里有“投资理财”和“证券股”，我抱着一种“也许这本书能给我一条出路”的心态。我希望它能够像一位循循善诱的导师，从最基础的投资理念讲起，比如风险与收益的关系、资产配置的重要性，以及不同投资工具的特点。我期待书中能解释，为什么股票是一种重要的投资工具，以及在证券市场中，不同的股票类型（如蓝筹股、成长股、周期股等）各自具有怎样的投资价值和风险特征。我更希望书中能提供一些实操性的建议，比如如何根据自己的风险承受能力来选择合适的股票，如何进行股票的初步筛选，以及如何建立一个初步的投资组合。如果书中能介绍一些经典的投资策略，并且用通俗易懂的语言解释它们的原理和适用场景，那将是极大的福音。我希望它能够帮助我摆脱“追涨杀跌”的泥潭，形成一套相对稳定和理性的投资思路。当然，我也明白投资有风险，但如果这本书能帮助我更好地理解风险，并学会如何有效地管理和规避风险，那我就已经很满足了。我尤其期待书中能提到一些关于长期投资和价值投资的理念，因为我一直认为，真正的财富增长，需要时间和耐心。

评分☆☆☆☆☆

我对“投资理财”这个话题有着长期的关注，但一直没有找到一本能够真正让我感到“拨云见日”的书。这本书的标题中出现了“投资理财”，我便抱着一种“最后一搏”的心态。我希望这本书能够为我提供一个全面的投资理财视角，而不仅仅局限于股票。我期待它能讲解不同类型的投资工具，例如债券、基金、房地产、贵金属等，并分析它们的风险收益特征和适用场景。我希望书中能够介绍一些基础的财务规划理念，例如如何设定理财目标、如何进行预算和储蓄，以及如何构建一个适合自己的长期财务计划。我更希望书中能够强调资产配置的重要性，并提供一些关于如何进行多元化投资、分散风险的实用建议。我希望它能帮助我理解，不同的人生阶段和风险偏好，应该如何调整自己的投资组合。我期待书中能够涉及一些关于通货膨胀、利率变动等宏观经济因素对投资的影响，并教会我如何应对这些外部因素。如果书中能包含一些关于投资心理学的知识，帮助我克服贪婪和恐惧，做出更理性的投资决策，那将是对我非常有帮助的。总而言之，我希望这本书能成为我构建全面、稳健的投资理财体系的有力支撑。