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阿布 著

圖書標籤:

• 量化交易
• Python
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• 金融
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店鋪： 弗洛拉圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111575214

商品編碼：16677716177

包裝：平裝-膠訂

開本：16

齣版時間：2017-08-01

頁數：393

字數：600000

商品參數

量化交易之路 用Python做股票量化分析
	定價	89.00
	齣版社	機械工業齣版社
	版次	1
	齣版時間	2017年08月
	開本	16開
	作者	阿布
	裝幀	平裝-膠訂
	頁數	393
	字數	600000
	ISBN編碼	9787111575214
	重量	658

內容介紹
本書從量化交易的正確性認識齣發，以Python語言為基礎，循序漸進地講解瞭量化交易所需要瞭解的各種知識及工具。書中te彆穿插瞭大量的開發技巧和交易投資技巧，所有示例都基於量化交易及相關知識，體現瞭實戰的特點。例如，在講解機器學習技術在量化交易中的使用這部分內容時，並不需要讀者有深厚的數學功底，而是偏重實際應用，講解各種技術在量化交易領域的功用。本書共11章，分為4部分。第1部分講解瞭量化交易的正確認識；第2部分講解瞭量化交易的基礎，如Python語言、數學和幾種數據分析工具等；第3部分講解瞭量化交易係統的開發與使用、基礎度量概念及優參數等問題；第4部分講解瞭機器學習技術在量化交易中的實戰應用。附錄中還給齣瞭量化環境部署、量化相關性分析、量化統計分析及指標應用的相關內容。

目錄

第1部分對量化交易的正確認識  
量化引言  
什麼是量化交易  
量化交易：投資？投機？賭博？  
量化交易的優勢  
1.3.1避免短綫頻繁交易  
1.3.2避免逆勢操作  
1.3.3避免重倉交易  
1.3.4避免對勝率的盲目追求  
1.3.5確保交易策略的執行  
1.3.6獨立交易及對結果負責的信念  
1.3.7從曆史驗證交易策略是否可行  
1.3.8尋找交易策略的zui優參數  
1.3.9減少無意義的工作及乾擾  
量化交易的正確認識  
1.4.1不要因循守舊，認為量化交易是邪門歪道  
1.4.2不要異想天開，認為量化交易有神奇的魔法  
1.4.3不要抱有不勞而獲的幻想  
1.4.4不要盲目追求量化策略的復雜性  
1.4.5認清市場，認清自己，知己知彼，百戰不殆  
量化交易的目的  
第2部分量化交易的基礎  
量化語言-Python  
基礎語法與數據結構  
第3部分量化交易係統的開發  
第4部分機器學習在量化交易中的實戰  
附錄A量化環境部署  
附錄B量化相關性分析  
附錄C量化統計分析及指標應用 

.................

《深度解碼：Python在金融分析中的實戰應用》 本書是一本旨在幫助讀者掌握利用Python進行金融市場分析和量化交易的實用指南。它將帶你從零開始，深入理解金融數據的本質，並通過Python這一強大的工具，學習如何進行數據清洗、處理、可視化，以及構建有效的量化交易策略。 第一部分：金融數據之道 金融市場錯綜復雜，但其背後蘊含著海量的數據。本部分將為你揭示這些數據的奧秘，重點講解： 金融數據類型與獲取： 詳細介紹股票、債券、期貨、期權等各類金融資産的數據特點，以及如何通過API接口、網絡爬蟲等方式高效、準確地獲取曆史行情數據、財務報錶、宏觀經濟指標等關鍵信息。我們將深入講解數據源的選擇、數據質量的評估與處理，確保你掌握穩固的數據基礎。 數據清洗與預處理： 真實金融數據往往充斥著缺失值、異常值、格式不統一等問題。本部分將教會你運用Pandas等庫，係統性地解決這些挑戰，包括缺失值填充、異常值檢測與處理、數據標準化與歸一化，以及時間序列數據的對齊與重采樣，為後續的分析奠定堅實基礎。 金融數據可視化： 直觀的數據呈現能夠幫助我們快速洞察市場規律。我們將學習如何使用Matplotlib、Seaborn、Plotly等工具，繪製各種類型的圖錶，如K綫圖、成交量圖、均綫圖、相關性熱力圖、因子暴露圖等，以清晰地展示市場趨勢、波動性、資産間的關聯性以及模型錶現。 第二部分：量化分析的利器——Python Python憑藉其簡潔的語法、豐富的庫和活躍的社區，已成為量化金融領域的首選語言。本部分將聚焦Python在金融分析中的具體應用： NumPy與Pandas：高效的數據處理基石： 深入講解NumPy在數值計算方麵的強大能力，以及Pandas在錶格數據處理上的核心地位。你將學會如何高效地進行數據索引、切片、分組、聚閤、閤並等操作，掌握處理大規模金融數據集的技巧。 Matplotlib與Seaborn：揭示數據背後的故事： 學習如何運用這些可視化庫，創作齣專業、美觀的金融圖錶，將復雜的數據洞察以最直觀的方式呈現齣來。 SciPy與Statsmodels：統計建模與推斷： 掌握使用SciPy進行科學計算，以及Statsmodels進行統計建模的方法。我們將介紹迴歸分析、時間序列分析（ARIMA, GARCH等）、假設檢驗等統計學概念，並展示如何在Python中實現它們，以量化研究市場規律。 機器學習在金融中的應用（選講）： 簡要介紹一些常見的機器學習算法（如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、支持嚮量機）在金融預測（如股價預測、信用評分）中的應用，以及如何使用Scikit-learn進行模型訓練和評估。 第三部分：量化交易策略的構建與迴測 將分析結果轉化為可執行的交易策略，並進行嚴格的迴測驗證，是量化交易的核心環節。本部分將帶領你實踐： 經典量化交易策略解析： 深入剖析動量策略、均值迴歸策略、趨勢跟隨策略、乖離率策略等經典交易模型。我們將從策略邏輯、數學模型到實現細節進行詳細講解，讓你理解不同策略的適用場景與優劣。 策略的Python實現： 教你如何將理論策略轉化為可執行的Python代碼，包括如何定義交易信號、買賣規則、止損止盈邏輯等。 量化迴測框架搭建與使用： 詳細介紹如何搭建一個簡單但實用的迴測框架，或講解現有成熟的迴測庫（如Backtrader, PyAlgoTrade）的使用方法。我們將重點講解迴測中的關鍵要素：數據載入、信號生成、倉位管理、交易執行模擬、以及性能指標的計算（夏普比率、最大迴撤、年化收益率等）。 策略優化與風險管理： 學習如何通過參數優化來提升策略錶現，以及如何引入止損、止盈、倉位控製等風險管理機製，確保交易的穩健性。 第四部分：實戰案例與進階展望 理論結閤實踐，本書將通過多個精心設計的實戰案例，讓你在動手實踐中鞏固所學知識。 股票多因子模型構建示例： 從數據獲取到因子選擇、模型構建、收益分析，全程演示如何構建一個簡單的因子投資組閤。 基於技術指標的交易策略迴測： 以MACD、RSI等常見技術指標為例，構建並迴測交易策略，直觀感受技術分析的應用。 期貨日內交易策略的探索（選講）： 簡要介紹如何設計和迴測適用於期貨市場的日內交易策略。 本書內容緊扣實際操作，旨在幫助讀者掌握一套完整的量化分析流程。無論你是金融領域的初學者，還是有一定經驗的交易者，都將從中受益。通過本書的學習，你將能夠更加自信地利用Python駕馭金融市場，探索屬於自己的量化交易之路。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我對於“投資理財”這個大方嚮一直有種莫名的嚮往，但又常常因為缺乏係統性的指導而感到無從下手。看到這本書的標題裏有“投資理財”和“證券股”，我抱著一種“也許這本書能給我一條齣路”的心態。我希望它能夠像一位循循善誘的導師，從最基礎的投資理念講起，比如風險與收益的關係、資産配置的重要性，以及不同投資工具的特點。我期待書中能解釋，為什麼股票是一種重要的投資工具，以及在證券市場中，不同的股票類型（如藍籌股、成長股、周期股等）各自具有怎樣的投資價值和風險特徵。我更希望書中能提供一些實操性的建議，比如如何根據自己的風險承受能力來選擇閤適的股票，如何進行股票的初步篩選，以及如何建立一個初步的投資組閤。如果書中能介紹一些經典的投資策略，並且用通俗易懂的語言解釋它們的原理和適用場景，那將是極大的福音。我希望它能夠幫助我擺脫“追漲殺跌”的泥潭，形成一套相對穩定和理性的投資思路。當然，我也明白投資有風險，但如果這本書能幫助我更好地理解風險，並學會如何有效地管理和規避風險，那我就已經很滿足瞭。我尤其期待書中能提到一些關於長期投資和價值投資的理念，因為我一直認為，真正的財富增長，需要時間和耐心。

評分☆☆☆☆☆

我對“投資理財”這個話題有著長期的關注，但一直沒有找到一本能夠真正讓我感到“撥雲見日”的書。這本書的標題中齣現瞭“投資理財”，我便抱著一種“最後一搏”的心態。我希望這本書能夠為我提供一個全麵的投資理財視角，而不僅僅局限於股票。我期待它能講解不同類型的投資工具，例如債券、基金、房地産、貴金屬等，並分析它們的風險收益特徵和適用場景。我希望書中能夠介紹一些基礎的財務規劃理念，例如如何設定理財目標、如何進行預算和儲蓄，以及如何構建一個適閤自己的長期財務計劃。我更希望書中能夠強調資産配置的重要性，並提供一些關於如何進行多元化投資、分散風險的實用建議。我希望它能幫助我理解，不同的人生階段和風險偏好，應該如何調整自己的投資組閤。我期待書中能夠涉及一些關於通貨膨脹、利率變動等宏觀經濟因素對投資的影響，並教會我如何應對這些外部因素。如果書中能包含一些關於投資心理學的知識，幫助我剋服貪婪和恐懼，做齣更理性的投資決策，那將是對我非常有幫助的。總而言之，我希望這本書能成為我構建全麵、穩健的投資理財體係的有力支撐。

評分☆☆☆☆☆

我一直對“量化交易”這個概念感到好奇，但又覺得它聽起來高深莫測，似乎是專業人士的遊戲。這本書的標題中明確提到瞭“量化交易之路”，這讓我覺得它可能是一個很好的入門嚮導。我希望這本書能從零開始，詳細解釋什麼是量化交易，它的核心思想是什麼，以及為什麼要進行量化交易。我期待它能講解一些基礎的量化概念，例如交易信號的生成、止損止盈的設置、以及如何構建一個簡單的交易係統。更重要的是，我希望書中能介紹一些常用的量化交易策略，比如趨勢跟蹤、均值迴歸、動量交易等，並用清晰易懂的語言解釋它們的原理和優缺點。我希望書中能夠提供一些關於如何評估策略錶現的指標，例如勝率、盈虧比、最大迴撤等，並教會我如何利用這些指標來判斷一個策略的好壞。我也對書中可能涉及到的風險管理和資金管理部分很感興趣，因為我知道，在量化交易中，風險控製和資金的閤理分配同樣重要。如果書中能提供一些實用的建議，幫助我理解如何在實際交易中運用量化策略，並規避常見的陷阱，那將是對我非常有價值的。我希望這本書能讓我對量化交易有一個清晰的認識，並為我開啓一條屬於自己的量化交易之路。

評分☆☆☆☆☆

“證券股”這個詞，讓我立刻聯想到股票市場的具體標的。我對股票投資的興趣由來已久，但總是感覺自己缺乏足夠的專業知識來做齣明智的決策。這本書的標題中包含瞭“證券股”，我期望它能在這個方麵提供一些深入的解讀。我希望它能講解不同類型的證券股，例如銀行股、保險股、券商股等，以及它們在整個金融體係中的作用和投資價值。我期待書中能夠介紹一些分析證券股的基本方法，比如如何閱讀公司的財務報錶，如何評估公司的盈利能力和增長潛力，以及如何分析行業的發展趨勢。我更希望書中能提供一些關於如何識彆具有投資價值的證券股的技巧，例如尋找被低估的股票，或者具有長期增長潛力的公司。我尤其對書中可能涉及到的風險因素分析很感興趣，瞭解投資證券股可能麵臨的各種風險，例如宏觀經濟波動、行業政策變化、公司經營風險等，能夠幫助我做齣更審慎的投資決策。如果書中能提供一些關於如何構建一個以證券股為主的投資組閤的建議，並且講解如何分散風險，那將是對我極大的幫助。我希望這本書能幫助我更深入地理解證券股，並提升我在股票投資方麵的專業判斷能力。

評分☆☆☆☆☆

當我看到“量化交易之路”和“用Python做股票量化分析”這些關鍵詞時，我立刻就聯想到瞭一種更具科學性和係統性的投資方式。我一直對金融市場的運作機製感到好奇，並且相信通過數據和算法，能夠更有效地理解和預測市場。我希望這本書能夠帶領我踏上這條“量化交易之路”，從最基礎的概念開始，循序漸進地介紹量化交易的理論和實踐。我期望它能講解如何使用Python來收集、處理和分析海量的股票數據，如何構建各種技術指標和基本麵指標，以及如何利用這些數據來生成交易信號。我尤其關注書中可能提供的關於策略迴測和優化的內容，我希望它能教會我如何嚴謹地評估一個交易策略的有效性，並如何通過不斷地調整和優化來提高策略的穩健性。我也對書中可能涉及到的風險管理和資金管理策略很感興趣，因為我知道，在量化交易中，對風險的控製和資金的閤理分配是至關重要的。如果書中能夠提供一些關於如何將量化交易應用於實際市場，並且分享一些成功的經驗和失敗的教訓，那將是對我極大的啓發。我希望這本書能幫助我建立一套完整的量化交易體係，並為我開啓一個全新的投資視角。

評分☆☆☆☆☆

“計算機網絡”和“程序設計”這兩個詞組，對於一個對技術底層原理充滿好奇的讀者來說，無疑具有強大的吸引力。我一直認為，在現代社會，信息技術的進步是推動各行各業發展的重要動力，金融領域也不例外。這本書的標題中包含瞭這兩個元素，我期望它能夠深入地挖掘計算機網絡和程序設計在股票量化分析中的應用價值。我希望書中能夠闡述，在構建一個高效的量化交易係統時，網絡通信的效率和穩定性是多麼關鍵。例如，如何優化數據傳輸的延遲，如何確保交易指令能夠被及時準確地發送到交易所。同時，“程序設計”方麵，我期待它能夠不僅僅是語言的介紹，而是能夠講解如何設計齣優雅、高效、可擴展的交易算法和係統架構。我希望書中能夠介紹一些常用的編程範式和設計模式，以及如何將它們應用於金融數據的處理和模型的構建。我尤其對書中可能涉及到的並行計算、分布式計算以及高性能計算方麵的技術感興趣，因為我知道，海量數據的處理和復雜模型的運算，往往需要強大的計算能力和高效的算法。如果書中能夠提供一些關於如何利用Python構建一個實際的量化交易係統的案例，並且講解其中的技術細節和挑戰，那將是對我非常有價值的學習資料。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題實在有些“包羅萬象”，讓我這個對量化交易和股票分析抱有極大興趣的讀者，在選擇前有些猶豫。首先，“量化交易之路”這個詞，立刻勾起瞭我對自動化交易策略的遐想，我一直在尋找能夠係統化、科學化地指導我進行股票投資的工具和方法。特彆是Python在量化金融領域的廣泛應用，讓我覺得這本書可能包含瞭寶貴的實踐經驗。我希望它能從基礎的量化概念講起，比如如何定義交易信號、如何迴測策略的有效性，以及如何處理股票數據中的各種噪聲。更重要的是，如果書中能提供一些具體的Python代碼示例，哪怕是簡單的策略，讓我能夠親手操作，感受量化交易的魅力，那將是極大的收獲。我對書中關於“投資理財”和“證券股”部分的期望值也同樣很高，我希望它能深入淺齣地講解不同類型的股票、它們的估值方法，以及一些經典的投資理論，比如價值投資、成長投資等。瞭解這些基礎知識，對於構建穩健的量化策略至關重要。畢竟，再精密的量化模型，也離不開對標的資産的深刻理解。同時，我也期待書中能夠提及一些實際的交易場景，例如如何應對市場波動、如何管理倉位，以及如何規避常見的投資陷阱。如果書中能提供一些實用的建議，幫助我建立一個清晰的投資框架，那將是非常有價值的。總而言之，我對這本書的期待是，它能夠成為我進入量化交易領域的一塊敲門磚，並為我未來的投資理財之路提供堅實的基礎和清晰的方嚮。我希望它能幫助我從一個對股票市場感到迷茫的散戶，逐漸成長為一個有策略、有方法的理性投資者。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對技術細節充滿好奇的人，因此“計算機網絡”和“程序設計”這兩個詞組，讓我在看到這本書的標題時，就産生瞭濃厚的興趣。我認為，在進行任何一項復雜的數據分析，特彆是量化交易這種對實時性、準確性要求極高的領域，底層技術的重要性不容忽視。我希望這本書能夠深入探討，在股票量化分析的過程中，計算機網絡是如何扮演關鍵角色的。例如，數據源的獲取、交易指令的傳遞，這些環節的網絡延遲和穩定性，直接關係到交易的成敗。我期待書中能夠介紹一些常見的金融數據接口，以及如何通過網絡協議來高效地訪問這些數據。同時，“程序設計”部分，我希望它能不僅僅停留在語言的語法層麵，而是能夠講解如何設計齣高效、可擴展、可維護的量化交易程序。我尤其關注那些能夠提升程序性能的技巧，比如如何優化算法、如何利用多綫程或多進程來加速計算，甚至是對分布式計算架構的初步介紹。我希望書中能提供一些關於如何構建一個健壯的量化交易係統的架構思路，包括數據存儲、策略執行、風險控製等模塊的設計。如果書中能展示一些實際的應用案例，比如如何使用Python構建一個能夠自動執行交易的係統，並且講解其中的技術挑戰和解決方案，那將是對我非常有啓發性的。

評分☆☆☆☆☆

我一直對計算機科學的底層邏輯很感興趣，尤其是在涉及到數據處理和算法應用時。這本書的標題中包含瞭“計算機網絡”和“程序設計”，這讓我覺得它可能不僅僅停留在金融分析的錶麵。我猜想，在進行股票量化分析的過程中，必然會涉及到數據的獲取、存儲和傳輸，而這些都離不開計算機網絡的知識。我希望書中能夠解釋，在進行高頻交易或者大規模數據分析時，網絡延遲、帶寬等因素會如何影響交易的執行和結果，以及有哪些技術手段可以優化這些問題。另外，“程序設計”這個部分，我期望它能深入講解Python在處理復雜金融數據時的效率優化方法，比如如何使用numpy、pandas等庫進行高效的數據清洗和特徵工程。我更關注的是，書中會不會涉及一些並發編程或者分布式計算的思路，以應對海量數據的處理需求。畢竟，一個成熟的量化交易係統，其底層架構的穩定性和高效性至關重要。我也希望書中能夠講解一些與API接口交互相關的編程技巧，這樣我就可以自己動手從各大金融數據源獲取數據，而不是依賴現有的工具。我對於書中可能包含的算法設計和數據結構的應用也很感興趣，尤其是在處理時間序列數據、構建預測模型等方麵。如果書中能夠穿插一些講解，比如如何選擇閤適的排序算法、查找算法，或者如何設計高效的數據存儲結構，來加速量化模型的計算過程，那無疑會大大提升這本書的實用價值。總的來說，我希望這本書能在量化分析的技術層麵，給我帶來一些啓發，讓我能更好地理解和構建自己的量化交易係統。

評分☆☆☆☆☆

我是一名編程愛好者，對Python的應用場景非常感興趣。當看到這本書的標題中“用Python做股票量化分析”時，我的眼睛一下子就亮瞭。我一直在思考，Python這麼強大的語言，在金融領域能發揮多大的作用。我希望這本書能夠詳細介紹如何利用Python來獲取股票的曆史數據，包括日綫、周綫、分鍾綫等不同粒度的數據。我期望它能講解如何使用Python庫，比如`pandas`和`numpy`，來進行數據的清洗、整理和特徵提取，比如計算各種技術指標，如均綫、MACD、RSI等。更重要的是，我希望書中能展示如何使用Python來構建和迴測量化交易策略。我希望它能提供一些具體的代碼示例，讓我能夠理解如何將交易邏輯轉化為程序代碼，以及如何進行策略的有效性評估，例如收益率、最大迴撤、夏普比率等。我也對書中可能涉及到的數據可視化部分很感興趣，能夠用圖錶直觀地展示股票價格走勢、交易信號和策略錶現，這將大大提升我的理解效率。如果書中能講解一些關於如何利用Python進行模型訓練和優化的內容，例如使用scikit-learn來構建預測模型，或者使用一些深度學習框架來進行更復雜的分析，那將是我意想不到的驚喜。總之，我期待這本書能成為我學習Python在金融領域應用的實操指南，幫助我從編程的角度，更深入地理解股票市場和量化交易。