正版 量化交易之路 用Python做股票量化分析 阿布 量化交易入门书籍 python机器 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111575214

商品编码：21131289087

商品参数

书名：量化交易之路用Python做股票量化分析

作者：阿布

ISBN ：9787111575214

出版社：机械工业出版社

出版时间：2017年08月

印刷时间：2017年08月

字数：

页数：393

开本：16开

包装：平装

重量：621g

定价：89

编辑推荐

作者在百度互联网证券、百度金融等互联网金融公司多年从业经验的总结；

涵盖从传统的趋势跟踪技术及统计套利技术，到*的机器学习技术等各种量化技术；

树立对量化交易的正确认识，搭建交易技术与量化技术之间的稳固纽带；

给出完整的量化交易知识体系，所有实例均采用真实的交易进行讲解；

详解量化基础知识，以及Python、NumPy、pandas、可视化和数学等量化工具及实例；

详解量化择时、选股、资金管理、度量、*参数等技术及交易实例；

详解机器学习技术在量化交易领域的应用，并给出交易实例。

内容简介

本书从对量化交易的正确认识出发，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。书中特别穿插了大量的开发技巧与交易技巧，还提供了大量基于真实交易的实例，有很强的实用性。本书偏重于量化技术在实际交易中的应用，读者不需要有深厚的数学功底即可阅读。

本书共11章，分为4部分。 1部分讲解了对量化交易的正确认识； 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； 3部分讲解了量化交易系统的开发与使用，以及基础度量概念及*参数等问题； 4部分讲解了机器学习技术在量化交易中的实际应用。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等相关内容。

本书适合所有对量化交易感兴趣的人员阅读，也适合相关院校和培训机构作为量化交易系统课程的教材。阅读本书，建议读者有一定的编程基础。

一分钟了解本书内容精华：

量化引言

量化语言——Python

《量化交易实战：Python策略开发与实盘部署》 引领你进入真实市场，将量化理论转化为可执行的交易系统。 这是一本为渴望在金融市场中运用技术和编程力量实现智能交易的投资者量身打造的实操指南。本书并非泛泛而谈的理论堆砌，而是聚焦于如何将复杂的量化交易概念落地，通过 Python 语言构建出强大、高效且真正可用于实盘交易的量化策略。 内容概述： 本书将带领你从零开始，一步步构建一个完整的量化交易框架。我们将深入浅出地讲解量化交易的核心要素，并重点突出 Python 在其中的强大作用。 第一部分：量化交易基础与 Python 工具链 深入理解量化交易： 我们将从量化交易的本质出发，解析其优势与挑战，帮助你建立正确的认知。这包括对市场微观结构、交易成本、滑点等实际因素的考量，让你明白理论与实践的差距，并学会如何弥合它。 Python 赋能量化： 熟悉量化交易常用的 Python 库，包括数据获取（如 `yfinance`, `akshare`）、数据处理与分析（`pandas`, `numpy`）、图表绘制（`matplotlib`, `seaborn`）以及策略回测框架（如 `backtrader`, `pyalgotrade`）。我们将通过实例演示，让你快速掌握这些工具的强大功能。 数据预处理与特征工程： 真实世界的金融数据往往充斥着噪音和不规则性。本书将教你如何进行有效的数据清洗、缺失值处理、异常值检测，并探索多种有效的特征工程技术，从原始数据中提取对交易决策有价值的信息。我们将介绍包括技术指标（移动平均线、RSI、MACD 等）的计算方法，以及如何构建更复杂的因子，例如波动率、动量、价值等。 第二部分：策略开发与回测验证 经典交易策略解析与 Python 实现： 本书将详细讲解多种经典的量化交易策略，并提供完整的 Python 代码实现。这些策略涵盖： 趋势跟踪策略： 如均线交叉、通道突破等，让你理解如何捕捉市场的主要趋势。 均值回归策略： 如统计套利、配对交易等，教你如何在市场震荡中寻找交易机会。 动量反转策略： 探索短期内可能出现的反转信号。 多因子模型： 介绍如何构建结合多个因子信号的复杂策略，提升策略的稳健性。 策略回测与优化： 深入理解回测的原理与方法，掌握如何使用 Python 构建一个公平、准确的回测引擎。我们将重点讲解回测中的常见陷阱，如过拟合、前视偏差、数据穿越等，并提供避免这些问题的实用技巧。学习如何利用参数优化技术，在不导致过拟合的前提下，找到策略的最佳参数组合。 风险管理与资金管理： 任何交易策略都离不开有效的风险控制。本书将详细介绍止损、止盈、仓位管理、最大回撤控制等核心风险管理技术，并提供相应的 Python 实现。学习如何根据市场状况和策略特性，制定合理的资金分配方案，保护你的本金。 第三部分：实盘交易与进阶应用 交易接口对接与信号生成： 学习如何通过主流的券商交易接口（如国内的 Tushare, yfintrading, 国外的 Interactive Brokers, Alpaca 等）实现策略的自动化交易。我们将讲解如何解析交易接口返回的数据，并将其转化为交易信号。 策略监控与调优： 实盘交易并非一劳永逸。本书将指导你如何搭建策略监控系统，实时跟踪策略的表现，及时发现潜在问题。学习如何在市场变化中对策略进行动态调优，使其适应新的市场环境。 分布式与高性能量化系统： 对于追求极致性能和处理大规模数据的用户，本书将初步探讨构建分布式量化交易系统的思路，以及如何优化代码性能，缩短回测和执行时间。 机器学习在量化交易中的应用（入门）： 简要介绍机器学习在量化交易领域的应用前景，例如使用机器学习模型进行价格预测、情绪分析、因子挖掘等，为读者提供进一步学习的方向。 本书特色： 强调实操性： 每一章都配有完整的 Python 代码示例，可以直接运行，并鼓励读者动手实践。 循序渐进： 从基础概念到高级应用，逻辑清晰，适合不同水平的读者。 聚焦 Python： 充分利用 Python 强大的生态系统，打造高效的量化交易工具。 注重风险控制： 将风险管理贯穿始终，帮助读者建立稳健的交易思维。 前瞻性： 介绍机器学习在量化交易中的应用，引领读者探索未来趋势。 适合读者： 对量化交易感兴趣，希望学习如何用编程实现交易的个人投资者。 希望将现有交易策略进行系统化、自动化升级的交易者。 金融工程、计算机科学等相关专业的学生和研究人员。 有一定 Python 编程基础，想要进入金融量化领域的开发者。 告别猜测与情绪化交易，用代码和逻辑武装自己，在波诡云谲的金融市场中，开启你的量化交易之路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容，我还没来得及深入研读，所以无法对具体的章节、公式或代码实现发表任何看法。我目前最关注的是它能否为我揭示量化交易的神秘面纱。我之前尝试过一些其他的入门书籍，但总感觉它们要么过于理论化，要么代码示例晦涩难懂，未能真正建立起一个清晰的认知框架。我希望这本《正版 量化交易之路 用Python做股票量化分析 阿布 量化交易入门书籍 python机器》能够填补这方面的空白，让我理解量化交易的核心逻辑，比如如何识别市场规律、如何构建交易模型，以及如何通过Python将这些想法落地。我尤其好奇书中关于“阿布”这个名字的解读，它是否代表某种独特的交易哲学，或者仅仅是作者的一个笔名。我对具体的算法细节不甚了解，但对它所介绍的分析方法和工具很感兴趣。能否用更直观的方式解释诸如均线、MACD、布林带等技术指标在量化策略中的应用？它们是如何被转化为可执行的交易信号的？我希望书中能有详实的案例分析，展示如何从数据中提取有价值的信息，并将其转化为可盈利的交易策略。另外，Python在量化交易中的作用至关重要，我希望书中能够详细讲解如何在Python环境中搭建量化交易系统，包括数据获取、策略回测、模拟交易以及实盘交易等环节。对于初学者来说，熟悉这些流程至关重要。我希望作者能够分享一些他在量化交易实践中的心得体会，例如如何克服情绪化交易、如何进行风险管理，以及如何不断优化自己的交易策略。这些实用的经验，往往比纯粹的技术讲解更有价值。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对量化交易的认识还非常模糊，仅仅停留在“用电脑炒股”这个大概的概念上。我是在网上看到这本书的推荐，加上标题里提到了“Python”和“股票量化分析”，觉得这可能是我进入这个领域的一个不错的敲门砖。我希望这本书能够像一位耐心的老师，一点一点地教我。我最想了解的是，量化交易到底是怎么一回事？它和我们普通人手动买卖股票有什么本质区别？这本书会不会从最基础的概念讲起，比如量化交易的定义、发展历程、核心思想等等。我很担心一些入门书籍会直接跳到复杂的模型和代码，让我完全跟不上。所以我希望这本书的结构是循序渐进的，先讲理论，再讲实践。在理论方面，我希望能够了解一些量化交易的常用术语和概念，比如交易信号、策略、回测、风险控制等等。我希望作者能够用通俗易懂的语言解释这些术语，而不是使用大量晦涩难懂的专业术语。在实践方面，我对Python的应用非常感兴趣。我希望书中能够提供一些具体的Python代码示例，展示如何利用Python来获取股票数据、计算技术指标、构建交易策略，以及如何进行策略的回测。我希望这些代码是清晰、简洁、易于理解的，并且能够直接在我的电脑上运行。此外，书中提到的“阿布”这个名字，我很好奇它的来源和意义。它是否与作者的交易风格、理念或者某种特定的交易方法有关？我希望书中能够有所解释。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷，完全是出于对量化交易这个领域的好奇和探索。最近股票市场的波动性让我想寻找更科学、更理性的投资方式，摆脱依靠直觉和情绪的困扰。我听说Python在量化分析领域非常流行，所以看到这本书的名字，就觉得找到了一个不错的切入点。我目前对量化交易的理解还停留在非常浅显的层面，大概知道是通过计算机程序来执行交易，但具体的操作方法、涉及到的技术和理论，我一无所知。我希望这本书能够像一位经验丰富的向导，带我循序渐进地了解这个领域。我尤其关注书中关于“量化交易入门”的部分，它是否能够用最简洁、最易懂的方式解释量化交易的基本概念，例如什么是阿尔法、什么是贝塔、什么是夏普比率等等。我希望它能为我建立起一个坚实的理论基础。然后，关于Python的部分，我虽然有一些基础，但对于如何将其应用于股票量化分析，我完全没有概念。我希望能看到书中提供清晰的代码示例，讲解如何使用Python库（比如Pandas、NumPy、Matplotlib等）来处理股票数据、进行技术指标计算、实现策略逻辑，以及进行回测。我非常期待能够亲手跑通一些简单的量化策略，从而获得成就感，并加深理解。此外，这本书的名字中带有“阿布”这个词，我很好奇它是否有什么特殊的含义，或者与作者的交易理念有关。如果书中能分享一些作者在量化交易实践中的经验教训，例如如何规避常见的错误，或者如何选择适合自己的交易品种和策略，那将对我非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

我目前对量化交易的理解还处于一个非常初步的阶段，大概知道它是一种利用计算机程序来分析市场数据并执行交易的方式。我购买这本书的初衷，是希望能够系统地了解量化交易的整个流程，并且学会如何用Python来实现。我对书中关于“量化交易入门”的部分抱有很高的期望，希望它能够从最基础的概念开始讲解，例如什么是量化交易、它的发展历史、核心的交易理念等等，并且能够用通俗易懂的语言来解释，让我这个初学者能够轻松理解。我特别关注书中关于Python的应用部分，希望它能够详细介绍如何使用Python来处理股票数据，例如数据的获取、清洗、整理，以及如何利用Python来计算各种技术指标，比如移动平均线、MACD、KDJ等等。我希望书中能够提供清晰的代码示例，并且这些代码是可执行的，能够让我动手实践，从而加深对知识的理解。书中提到的“阿布”这个名字，让我很好奇它是否代表着作者在量化交易领域的一种独特的方法论或者实战经验。我希望作者能够在此书中分享一些他独到的见解和实操技巧，例如如何构建一个有效的交易策略，如何进行有效的策略回测，以及如何进行风险控制。这些实用的内容，对我这个新手来说，将是无价之宝。

评分☆☆☆☆☆

这本书我才刚拿到手，还没有来得及细细品味，不过仅从书名来看，我觉得它很有可能是我一直以来寻找的入门书籍。我一直对量化交易这个概念很感兴趣，但之前尝试过的几本书都过于理论化，让我感觉难以入手，甚至有些望而却步。这次看到《正版 量化交易之路 用Python做股票量化分析 阿布 量化交易入门书籍 python机器》，觉得它结合了“量化交易”、“Python”和“入门”，这正是我所需要的。我最期待的是，这本书能够真正地“入门”，而不是直接抛出复杂的模型和算法。我希望它能从最基础的概念讲起，比如什么是量化交易，它的优势和劣势是什么，以及为什么需要用Python来做量化分析。我希望作者能够用清晰易懂的语言解释这些概念，避免使用过多的专业术语。其次，我对Python在量化分析中的应用非常期待。我希望书中能够提供详细的代码示例，展示如何使用Python来获取股票数据、进行数据处理、计算技术指标，以及构建简单的交易策略。我希望这些代码能够直接运行，并且能够让我理解每一行代码的作用。另外，书中提到的“阿布”，我很好奇它是否代表着作者的某种交易哲学或者一种特定的交易模型。我希望书中能够对此有所解释，并分享一些作者的实战经验。我希望这本书能够为我打开量化交易的大门，让我能够真正地掌握用Python进行股票量化分析的技能。

评分☆☆☆☆☆

这本书我已经入手一段时间了，还没来得及深入研究，但从它的名字《正版 量化交易之路 用Python做股票量化分析 阿布 量化交易入门书籍 python机器》来看，我觉得它很有可能是我一直在寻找的那本能够让我真正入门的量化交易书籍。我之前尝试过几本关于量化交易的书籍，但要么过于偏重理论，让我觉得难以理解，要么代码示例晦涩难懂，让我无法上手。这本书的名字里包含了“入门”和“Python”，这正是我所需要的。我希望这本书能够为我勾勒出量化交易的清晰全貌，从最基础的概念开始，循序渐进地引导我。我希望它能够解释清楚量化交易的核心逻辑，比如如何从海量数据中发现交易信号，如何构建有效的交易模型，以及如何进行策略的回测和优化。我尤其期待书中关于Python的应用部分。我希望能够学习到如何使用Python来获取股票数据，如何进行数据清洗和预处理，如何利用Python编写代码来计算各种技术指标，例如均线、MACD、RSI等等，并且能够看到清晰的代码示例，让我能够亲自实践。书中提到的“阿布”这个名字，我很好奇它是否与作者的交易风格、理念或者某种特定的交易策略有关。我希望作者能够分享一些他在量化交易实践中的经验和教训，例如如何克服交易中的情绪干扰，如何进行有效的风险管理，以及如何不断提升自己的交易能力。

评分☆☆☆☆☆

我刚收到这本书，还没有来得及深入研读，不过从书名《正版 量化交易之路 用Python做股票量化分析 阿布 量化交易入门书籍 python机器》来看，我感觉它很有可能是我一直在寻找的那本入门级的量化交易书籍。我之前尝试过几本关于量化交易的书，但都感觉不太适合我，要么过于理论化，让我难以理解，要么代码示例非常晦涩，让我望而却步。这本书的标题里强调了“入门”，并且提到了“Python”，这正是我目前最需要的。我希望这本书能够为我打开量化交易的大门，让我能够清晰地理解量化交易的基本概念和原理。我希望它能从最基础的内容讲起，比如什么是量化交易，为什么需要用Python来进行量化分析，以及量化交易的整个流程是怎样的。我尤其期待书中关于Python的应用部分。我希望能够学习到如何使用Python来处理股票数据，例如如何获取历史行情数据，如何进行数据清洗和整理，以及如何利用Python来计算各种技术指标，比如移动平均线、MACD、KDJ等等。我希望书中能够提供清晰、可执行的代码示例，让我能够跟着动手实践，从而加深理解。书中提到的“阿布”这个名字，让我很好奇它是否与作者的交易理念或者某种特定的交易策略有关。我希望作者能够在书中分享一些他在量化交易实战中的经验和心得，例如如何构建一个有效的交易策略，如何进行策略的回测和优化，以及如何进行风险管理。这些实用的内容，对一个初学者来说，将是无价之宝。

评分☆☆☆☆☆

我刚收到这本书，迫不及待地翻开了第一页，虽然还没深入阅读，但书名《正版 量化交易之路 用Python做股票量化分析 阿布 量化交易入门书籍 python机器》已经让我充满了期待。我对量化交易这个领域一直抱有浓厚的兴趣，但总觉得它高深莫测，难以窥探。我之前也零星地接触过一些相关的资料，但总感觉缺乏一个系统性的、易于理解的入门指导。这本书的出现，仿佛给我指明了一个方向。我最希望这本书能够为我解答的是，量化交易究竟是如何运作的？它是否真的能够帮助我更理性、更有效地进行股票投资？我希望书中能够清晰地解释量化交易的基本原理，例如如何将金融市场的复杂性转化为可量化的模型，以及如何通过数据分析来识别交易机会。同时，我也对Python在量化交易中的角色感到好奇。我希望书中能够详细讲解如何使用Python来处理股票数据、进行回测、甚至进行自动化交易。我希望它能提供一些具体的代码示例，并且这些代码是易于理解和修改的，能够让我亲手实践。书中提到的“阿布”这个名字，让我联想到它可能与某种特定的交易策略或者作者的个人经验有关。我非常希望作者能在书中分享一些他的实战心得，例如如何选择合适的交易策略，如何进行风险管理，以及如何克服交易中的心理障碍。这些实践性的内容，对于一个初学者来说，往往比理论知识更具启发性。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书主要是被“量化交易”和“Python”这两个关键词所吸引。作为一个对金融市场和技术结合感兴趣的初学者，我一直想深入了解如何利用编程技术进行股票投资。我目前对量化交易的理解非常有限，仅限于它是一种通过数据分析和算法来指导交易的策略。我希望这本书能够为我提供一个清晰的入门路径。我尤其期待书中能够解释清楚量化交易的核心逻辑是什么，它与传统的股票分析方法有什么不同，以及它能够解决哪些传统方法难以解决的问题。在Python的应用方面，我希望书中能够详细介绍如何使用Python来处理股票数据，例如如何获取历史行情数据、如何清洗和整理数据。同时，我也希望能学习到如何利用Python来计算各种技术指标，并构建简单的交易策略。我希望书中提供的代码示例是可执行的，并且能够让我理解代码背后的逻辑。我还有一个疑问，就是书中提到的“阿布”是什么意思？它是否与某种特定的量化交易方法或者模型有关？我希望作者能够在此书中有所阐述，并分享一些相关的经验。此外，对于一个新手来说，如何进行量化交易的回测和模拟交易是非常重要的。我希望书中能够详细讲解这两个环节，并提供相应的代码示例，让我能够亲自验证策略的有效性。最后，我也期待书中能够分享一些关于量化交易的风险管理和实盘交易的注意事项，这些都是非常实用的内容。

评分☆☆☆☆☆

我刚刚拿到这本《正版 量化交易之路 用Python做股票量化分析 阿布 量化交易入门书籍 python机器》，还没来得及细读，但光看书名，就充满了期待。我一直对量化交易这个概念很感兴趣，但又觉得它比较高深，不敢轻易尝试。之前也接触过一些相关的书籍，但总感觉它们要么太偏理论，要么代码难以理解。这本书的标题非常吸引我，特别是“入门”和“Python”这两个词，让我觉得它可能是为我这样零基础的初学者量身打造的。我希望这本书能够清晰地解释量化交易到底是什么，它的基本原理是什么，以及它与我们日常的股票交易有什么不同。我希望作者能够用最通俗易懂的语言来讲解，避免使用过多的专业术语。同时，我也很期待书中关于Python的应用部分。我希望能够学习到如何使用Python来处理股票数据，例如获取历史行情数据，如何进行数据清洗和整理，如何利用Python来计算各种技术指标，并且能够看到详细的代码示例，让我能够跟着一步步地实践。书中提到的“阿布”，我很好奇它是否与作者的交易理念或者某种特定的交易策略有关。我希望作者能够在书中分享一些他在量化交易实践中的经验，例如如何构建一个成功的交易策略，如何进行有效的策略回测，以及如何控制交易风险。这些实用的内容，对于我这个新手来说，将是非常宝贵的。