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何海群，蔡立耑 著

图书标签:

• TensorFlow
• 量化交易
• Python
• 金融
• 大数据
• 衍生品
• 机器学习
• 深度学习
• 投资
• 数据分析

店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121335846

商品编码：26714613422

出版时间：2017-08-01

页数：340

YL13957  9787121313363 9787121335846

零起点TensorFlow与量化交易

Python量化回溯、TensorFlow、PyTorch、MXNet深度学习平台以及神经网络模型，都是近年来兴起的前沿科技项目，相关理论、平台、工具目前尚处于摸索阶段。

TensorFlow是近年来影响大的神经网络、深度学习平台，本书从入门者的角度，对TensorFlow进行了介绍，《零起点TensorFlow与量化交易》中通过大量的实际案例，让初学者快速掌握神经网络和金融量化分析的基本编程，为进一步学习奠定扎实的基础。

《零起点TensorFlow与量化交易》中的案例、程序以教学为主，且进行了高度简化，以便读者能够快速理解相关内容，短时间了解Python量化回溯的整个流程，以及数据分析、机器学习、神经网络的应用。

《零起点TensorFlow与量化交易》仅仅作为入门课程，具体的实盘策略，有待广大读者通过进一步深入学习TensorFlow、PyTorch等新一代深度学习平台来获得。更重要的是，广大的一线实盘操作人员需要结合专业的金融操盘经验，与各种神经网络模型融会贯通，构建更加符合金融量化实际应用的神经网络模型，从而获得更好的投资收益。

第1章 TensorFlow概述 1

1.1 TensorFlow要点概括 2

1.2 TensorFlow简化接口 2

1.3 Keras简介 3

1.4 运行环境模块的安装 4

1.4.1 CUDA运行环境的安装 4

案例1-1：重点模块版本测试 5

案例1-2：GPU开发环境测试 8

1.4.2 GPU平台运行结果 9

第2章 无数据不量化（上） 12

2.1 金融数据源 13

2.1.1 TopDat金融数据集 14

2.1.2 量化分析与试错成本 15

2.2 OHLC金融数据格式 16

案例2-1：金融数据格式 17

2.3 K线图 18

案例2-2：绘制金融数据K线图 19

2.4 Tick数据格式 22

案例2-3：Tick数据格式 23

2.4.1 Tick数据与分时数据转换 25

案例2-4：分时数据 25

2.4.2 resample函数 26

2.4.3 分时数据 26

2.5 离线金融数据集 29

案例2-5：TopDat金融数据集的日线数据 29

案例2-6：TopDat金融数据集的Tick数据 31

2.6 TopDown金融数据下载 33

案例2-7：更新单一A股日线数据 34

案例2-8：批量更新A股日线数据 37

2.6.1 Tick数据与分时数据 40

案例2-9：更新单一A股分时数据 40

案例2-10：批量更新分时数据 43

2.6.2 Tick数据与实时数据 45

案例2-11：更新单一实时数据 45

案例2-12：更新全部实时数据 48

第3章 无数据不量化（下） 51

3.1 均值优先 51

案例3-1：均值计算与价格曲线图 52

3.2 多因子策略和泛因子策略 54

3.2.1 多因子策略 54

3.2.2 泛因子策略 55

案例3-2：均线因子 55

3.3 “25日神定律” 59

案例3-3：时间因子 61

案例3-4：分时时间因子 63

3.4 TA-Lib金融指标 66

3.5 TQ智能量化回溯系统 70

3.6 全内存计算 70

案例3-5：增强版指数索引 71

案例3-6：AI版索引数据库 73

3.7 股票池 77

案例3-7：股票池的使用 77

3.8 TQ_bar全局变量类 81

案例3-8：TQ_bar初始化 82

案例3-9：TQ版本日线数据 85

3.9 大盘指数 87

案例3-10：指数日线数据 88

案例3-11：TQ版本指数K线图 89

案例3-12：个股和指数曲线对照图 92

3.10 TDS金融数据集 96

案例3-13：TDS衍生数据 98

案例3-14：TDS金融数据集的制作 102

案例3-15：TDS金融数据集2.0 105

案例3-16：读取TDS金融数据集 108

第4章 人工智能与趋势预测 112

4.1 TFLearn简化接口 112

4.2 人工智能与统计关联度分析 113

4.3 关联分析函数corr 113

4.3.1 Pearson相关系数 114

4.3.2 Spearman相关系数 114

4.3.3 Kendall相关系数 115

4.4 open（开盘价）关联性分析 115

案例4-1：open关联性分析 115

4.5 数值预测与趋势预测 118

4.5.1 数值预测 119

4.5.2 趋势预测 120

案例4-2：ROC计算 120

案例4-3：ROC与交易数据分类 123

4.6 n+1大盘指数预测 128

4.6.1 线性回归模型 128

案例4-4：上证指数n+1的开盘价预测 129

案例4-5：预测数据评估 133

4.6.2 效果评估函数 136

4.6.3 常用的评测指标 138

4.7 n+1大盘指数趋势预测 139

案例4-6：涨跌趋势归一化分类 140

案例4-7：经典版涨跌趋势归一化分类 143

4.8 One-Hot 145

案例4-8：One-Hot格式 146

4.9 DNN模型 149

案例4-9：DNN趋势预测 150

第5章 单层神经网络预测股价 156

5.1 Keras简化接口 156

5.2 单层神经网络 158

案例5-1：单层神经网络模型 158

5.3 神经网络常用模块 168

案例5-2：可视化神经网络模型 170

案例5-3：模型读写 174

案例5-4：参数调优入门 177

第6章 MLP与股价预测 182

6.1 MLP 182

案例6-1：MLP价格预测模型 183

6.2 神经网络模型应用四大环节 189

案例6-2：MLP模型评估 190

案例6-3：优化MLP价格预测模型 194

案例6-4：优化版MLP模型评估 197

第7章 RNN与趋势预测 200

7.1 RNN 200

7.2 IRNN与趋势预测 201

案例7-1：RNN趋势预测模型 201

案例7-2：RNN模型评估 209

案例7-3：RNN趋势预测模型2 211

案例7-4：RNN模型2评估 214

第8章 LSTM与量化分析 217

8.1 LSTM模型 217

8.1.1 数值预测 218

案例8-1：LSTM价格预测模型 219

案例8-2：LSTM价格预测模型评估 226

8.1.2 趋势预测 230

案例8-3：LSTM股价趋势预测模型 231

案例8-4：LSTM趋势模型评估 239

8.2 LSTM量化回溯分析 242

8.2.1 构建模型 243

案例8-5：构建模型 243

8.2.2 数据整理 251

案例8-6：数据整理 251

8.2.3 回溯分析 262

案例8-7：回溯分析 262

8.2.4 专业回报分析 268

案例8-8：量化交易回报分析 268

8.3 完整的LSTM量化分析程序 279

案例8-9：LSTM量化分析程序 280

8.3.1 数据整理 280

8.3.2 量化回溯 284

8.3.3 回报分析 285

8.3.4 专业回报分析 288

第9章 日线数据回溯分析 293

9.1 数据整理 293

案例9-1：数据更新 294

案例9-2：数据整理 296

9.2 回溯分析 307

9.2.1 回溯主函数 307

9.2.2 交易信号 308

9.3 交易接口函数 309

案例9-3：回溯分析 309

案例9-4：多模式回溯分析 316

第10章 Tick数据回溯分析 318

10.1 ffn金融模块库 318

案例10-1：ffn功能演示 318

案例10-2：量化交易回报分析 330

案例10-3：完整的量化分析程序 343

10.2 Tick分时数据量化分析 357

案例10-4：Tick分时量化分析程序 357

总结 371

附录A TensorFlow 1.1函数接口变化 372

附录B 神经网络常用算法模型 377

附录C 机器学习常用算法模型 414

Python金融衍生品大数据分析：建模、模拟、校准与对冲

Python在数据分析领域得到了越来越广泛的应用。一部分着眼于风险对股市指数期权的价值、股票、利率的影响。第二部分介绍套利定价理论、离散时间内风险中性估值持续时间介绍了两种流行的期权定价方法。第三部分介绍市场估值工作的整个过程。

第 1 章 快速导览 1

1.1 基于市场的估价

1.2 本书的结构

1.3 为什么选择 Python

1.4 深入阅读

第 1 部分 市场 6

第 2 章 什么是基于市场的定价 6

2.1 期权及其价值

2.2 普通金融工具与奇异金融工具

2.3 影响股权衍生工具的风险

2.3.1 市场风险

2.3.2 其他风险

2.4 对冲

2.5 基于市场的定价过程

第 3 章 市场典型事实 15

3.1 简介

3.2 波动率、相关性

3.3 基本案例：正态收益率

3.4 指数和股票

3.4.1 典型事实

3.4.2 DAX 指数收益率

3.5 期权市场

3.5.1 买卖价差

3.5.2 隐含波动率曲面

3.6 短期利率

3.7 结论

3.8 Python 脚本

3.8.1 GBM 分析

3.8.2 DAX 分析

3.8.4 EURO STOXX 50 隐含波动率

3.8.5 EURIBOR 分析

第 2 部分 理论定价 42

第 4 章 风险中性定价 42

4.1 简介

4.2 离散时间不确定性

4.3 离散市场模型

4.3.1 基本元素

4.3.2 基础定义

4.4 离散时间模型的主要结果

4.5 连续时间模型

4.6 总结

4.7 证明

4.7.1 引理 1

4.7.2 命题 1

4.7.3 定理 1

第 5 章 完全市场模型 62

5.1 简介

5.2 Black-Scholes-Merton 模型

5.2.1 市场模型

5.2.2 基本 PDE

5.2.3 欧式期权

5.3 BSM 模型的 Greeks

5.4 Cox-Ross-Rubinstein 模型

5.5 总结

5.6 证明及 Python 脚本

5.6.1 伊藤引理

5.6.2 BSM 期权定价的脚本

5.6.3 BSM 看涨期权 Greeks 脚本

5.6.4 CRR 期权定价脚本

第 6 章 基于傅里叶的期权定价 84

6.1 概述

6.2 定价问题

6.3 傅里叶变换

6.4 基于傅里叶的期权定价

6.4.1 Lewis（2001）

6.4.2 Carr-Madan（1999）

6.5 数值计算

6.5.1 傅里叶级数

6.5.2 快速傅里叶变换

6.6 应用

6.6.1 Black-Scholes-Merton（1973）模型

6.6.2 Merton（1976）模型

6.6.3 离散市场模型

6.7 总结

6.8 Python 脚本

6.8.1 使用傅里叶方法的 BSM 看涨期权定价

6.8.2 傅里叶级数

6.8.3 单位根

6.8.4 卷积

6.8.5 参数模块

6.8.6 卷积计算看涨期权价值

6.8.7 卷积期权定价

6.8.8 DFT 期权定价

6.8.9 DFT 速度检验

第 7 章 利用模拟的美式期权定价 114

7.1 概述

7.2 金融模型

7.3 美式期权定价

7.3.1 问题形式

7.3.2 定价算法

7.4 数值结果

7.4.1 美式看跌期权

7.4.2 美式空头秃鹰式价差

7.5 总结

7.6 Python 脚本

7.6.1 二项定价

7.6.2 LSM 蒙特卡罗定价

7.6.3 原始算法和对偶算法

第 3 部分 基于市场的定价 132

第 8 章 基于市场定价的第一个例子 132

8.1 概述

8.2 市场模型

8.3 定价

8.4 校准

8.5 模拟

8.6 总结

8.7 Python 脚本

8.7.1 数值积分定价

8.7.2 FFT 定价

8.7.3 根据三种到期日的期权报价校准模型

8.7.4 根据到期时间较短的期权报价校准模型

8.7.5 MCS 定价

第 9 章 一般市场模型 154

9.1 概述

9.2 框架

9.3 框架的特征

9.4 零息债券定价

9.5 欧式期权定价

9.5.1 PDE 方法

9.5.2 变换方法

9.5.3 蒙特卡罗模拟

9.6 总结

9.7 证明和 Python 脚本

9.7.1 伊藤引理

9.7.3 欧式看涨期权定价的 Python 脚本

第 10 章 蒙特卡罗模拟 171

10.1 概述

10.2 零息债券定价

10.3 欧式期权定价

10.4 美式期权定价

10.4.1 数值结果

10.4.2 高准确性与低速度

10.5 总结

10.6.1 一般零息债券定价

10.6.3 通过蒙特卡罗模拟对欧式期权自动定价

10.6.4 通过蒙特卡罗模拟对美式看跌期权自动定价

第 11 章 模型校准 202

11.1 概述

11.2 一般考量

11.2.1 为什么校准

11.2.2 模型的不同部分分别是什么角色

11.2.3 什么是目标函数

11.2.4 什么是市场数据

11.2.5 什么是最优化算法

11.3 短期利率部分的校准

11.3.1 理论基础

11.3.2 根据 Euribor 校准模型

11.4 股权部分的校准

11.4.1 傅里叶变换方法定价

11.4.2 根据 EURO STOXX 50 期权的报价进行校准

11.4.3 H93 模型校准

11.4.4 跳跃部分校准

11.4.5 BCC97 模型的完全校准 2

11.4.6 根据隐含波动率校准

11.5 总结

11.6 COX-INGERSOLL-ROSS 模型的 PYTHON 脚本

11.6.1 CIR85 模型校准

11.6.2 H93 随机波动率模型校准

11.6.3 隐含波动率的比较

11.6.4 模型跳跃扩散部分的校准

11.6.5 BCC97 完全模型的校准

11.6.6 根据隐含波动率校准 BCC97 模型.......

探索金融数据的奥秘，掌握量化交易的未来——从零开始的Python深度学习实战 在信息爆炸的时代，金融市场如同一个庞大而复杂的生态系统，蕴藏着无限的机遇与挑战。如何在这瞬息万变的交易环境中洞察先机，实现稳健的投资增长？答案正日益聚焦于数据与智能。当金融分析与前沿的机器学习技术相结合，一个全新的世界便徐徐展开。本书正是为此而生，它将带领您踏上一段激动人心的旅程，从零开始，深入理解并实践如何运用强大的Python语言，结合深度学习框架TensorFlow，去解析金融衍生品大数据，构建属于您自己的量化交易系统。 第一部分：零起点TensorFlow——构建智能分析的基石 您是否曾对人工智能的神奇力量感到好奇，却又因技术门槛而望而却步？本书的第一部分将彻底打破这一隔阂。我们深知，学习新技术的关键在于循序渐进，以及理论与实践的完美结合。因此，我们将从最基础的概念讲起，确保即便您是一名完全的编程新手，也能轻松入门。 TensorFlow基础概念与核心组件： 我们将从TensorFlow的诞生背景、设计理念入手，详细介绍其核心概念，如张量（Tensor）、计算图（Computational Graph）、变量（Variable）和占位符（Placeholder）等。通过通俗易懂的语言和清晰的图示，您将迅速理解这些抽象概念的实际意义。我们将一步步指导您完成TensorFlow的安装配置，确保您的开发环境顺利搭建。 构建第一个神经网络： 理论的讲解离不开实践。我们将从最简单的感知器（Perceptron）模型开始，逐步过渡到多层感知器（Multi-Layer Perceptron, MLP），以及更复杂的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的入门概念。每个模型都会伴随有简洁明了的代码示例，让您亲手编写、运行并观察模型的效果。 数据预处理与特征工程： 金融数据的特性复杂多变，原始数据往往需要经过精细的清洗和转换才能用于模型训练。本部分将详细介绍如何使用Python的强大库（如NumPy、Pandas）进行数据加载、缺失值处理、异常值检测、数据标准化与归一化等关键步骤。同时，您还将学习如何从原始数据中提取有意义的特征，这是提升模型性能的重要环节。 模型训练与评估： 掌握模型的构建只是第一步，如何有效地训练模型并评估其性能同样至关重要。我们将深入讲解损失函数（Loss Function）、优化器（Optimizer）和反向传播算法（Backpropagation）的工作原理。您将学会如何设置合适的超参数（Hyperparameters），如学习率（Learning Rate）、批次大小（Batch Size）、迭代次数（Epochs）等，并通过准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-Score）以及均方误差（Mean Squared Error, MSE）等指标来全面评估模型的表现，识别模型的过拟合（Overfitting）与欠拟合（Underfitting）问题，并掌握相应的解决方案。 进阶模型探索： 除了基础的神经网络，我们还将触及一些在金融领域表现突出的模型，例如用于序列数据分析的LSTM（Long Short-Term Memory）和GRU（Gated Recurrent Unit），它们能够有效地捕捉金融时间序列中的长期依赖关系。您将学习如何构建和训练这些模型，为后续的量化交易策略打下坚实的基础。 第二部分：Python金融衍生品大数据分析——洞察市场的智慧之眼 如果说TensorFlow是构建智能分析的大脑，那么Python金融衍生品大数据分析则是赋予这个大脑感知市场、理解数据的能力。本部分将聚焦于金融衍生品领域，教您如何利用Python强大的数据分析工具，从海量数据中挖掘有价值的信息，并将其转化为可操作的交易洞察。 金融衍生品市场概览： 我们将首先对各类金融衍生品进行系统性的介绍，包括期货（Futures）、期权（Options）、掉期（Swaps）等。理解这些产品的特性、定价机制及其在投资组合中的作用，是进行有效分析的前提。 Python数据分析利器： 您将全面掌握Python在金融数据分析中的核心库： Pandas： 学习如何使用DataFrame和Series高效地处理和操纵结构化数据，包括数据读取、清洗、合并、分组、聚合等操作。您将学会如何从各种数据源（如CSV、Excel、数据库）导入金融数据，并进行初步的探索性数据分析（EDA）。 NumPy： 深入理解NumPy在数值计算方面的强大能力，包括数组操作、线性代数计算等，这些都是进行金融模型计算的基础。 Matplotlib & Seaborn： 学习如何利用这些可视化库，将复杂的金融数据转化为直观易懂的图表，如K线图、交易量图、相关性热力图等，从而快速发现数据中的趋势和异常。 金融时间序列数据处理： 金融衍生品数据本质上是时间序列数据，其内在的顺序性和时间依赖性至关重要。您将学习如何处理和分析时间序列数据，包括日期和时间戳的处理、数据的重采样（Resampling）、移动平均（Moving Average）、滞后（Lagging）和差分（Differencing）等。 衍生品数据获取与清洗： 实践中，获取高质量的金融数据是关键。我们将介绍常用的金融数据API接口（如Yahoo Finance, Alpha Vantage等），并指导您如何通过Python代码批量下载历史价格、交易量、财务报表等数据。同时，我们将深入讲解金融数据特有的清洗技巧，例如处理交易中断、复权（Adjusted Prices）等问题。 特征工程在衍生品分析中的应用： 结合金融衍生品的特性，我们将探讨如何构建更具代表性的特征，例如技术指标（如RSI、MACD、布林带）、波动率指标（如历史波动率、隐含波动率）、量价关系指标等。这些特征将成为您后续构建量化交易模型的重要输入。 因子模型与基本面分析： 我们将介绍经典的因子模型（如Fama-French三因子模型）以及如何利用Python进行基本面数据的挖掘与分析，理解宏观经济指标、行业报告等信息如何影响衍生品市场。 风险管理基础： 在量化交易中，风险管理与盈利同等重要。本部分将引入 VaR (Value at Risk) 等风险度量指标，并演示如何使用Python进行风险暴露的计算和分析，帮助您建立更稳健的交易策略。 本书的独特价值： 本书最大的亮点在于将TensorFlow的强大深度学习能力与Python在金融数据分析领域的精湛技艺融为一体。您将不仅仅是学习理论知识，而是通过大量的实战案例，亲手构建一个完整的量化分析流程。从数据的获取、清洗、特征工程，到利用TensorFlow构建预测模型，再到基于模型进行交易信号的生成，每一个环节都力求详细、可执行。 我们坚信，理论知识的学习需要与实际应用相结合才能真正发挥价值。因此，本书的每一章都配有精心设计的代码示例和练习题，鼓励您动手实践，加深理解。通过解决实际问题，您将逐渐培养出独立分析金融数据、构建量化交易策略的能力。 无论您是金融领域的初学者，希望借助新技术提升分析水平；还是有一定编程基础，渴望将AI应用于量化交易；亦或是对金融衍生品市场充满好奇，想要深入探索其运作规律，本书都将是您不可或缺的良师益友。加入我们，一同开启这场数据驱动的金融探索之旅，为您的投资之路注入智能的力量！

评分☆☆☆☆☆

终于收到这套书了！迫不及待地打开了第一本，名字叫《包邮 零起点TensorFlow与量化交易》。光看名字就知道，这套书是冲着我这种完全没接触过TensorFlow，但又对量化交易充满好奇的新手来的。书的包装很实在，拆开后感觉纸张质量也挺不错的，字迹清晰，排版舒服。 我一直觉得量化交易听起来很高大上，但又感觉离我很遥远，尤其是涉及到编程和模型。这本《零起点TensorFlow与量化交易》的开篇就给了我很大的信心。作者很耐心地从最基础的概念讲起，比如什么是量化交易，它和传统交易有什么区别，以及为什么TensorFlow在其中扮演着越来越重要的角色。让我惊喜的是，书中并没有直接丢给我一堆代码，而是先用通俗易懂的语言解释了背后的逻辑和原理。 我特别喜欢书中关于机器学习在量化交易中应用的讲解。它很细致地介绍了如何用TensorFlow构建预测模型，比如如何处理时间序列数据，如何选择合适的模型架构，以及如何进行模型训练和评估。书里还穿插了一些简单的Python代码示例，虽然我还不算精通Python，但结合着作者的讲解，也能大概理解代码的作用，感觉并没有想象中那么难。 最令我兴奋的是，书中还提到了一些具体的量化交易策略的实现思路，虽然不是完整的实盘代码，但给了我很多启发。比如如何利用技术指标构建因子，如何利用机器学习模型来寻找alpha信号，以及如何进行风险管理。这些内容让我觉得，量化交易似乎不再是遥不可及的梦想，而是可以通过学习和实践逐步掌握的技能。 总的来说，这本书真的非常适合零基础的读者。它没有回避技术细节，但又做到了循序渐进，让新手也能啃下来。我感觉自己离成为一名“量化小白”又近了一步，迫不及待地想继续深入学习，尝试着把书中的知识运用到实践中去。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到《Python金融衍生品大数据分析》这本大部头，沉甸甸的，感觉内容肯定非常丰富。一直以来，我对金融衍生品这个领域都很好奇，但又觉得它很复杂，尤其是涉及到数据分析和建模，更是让我望而却步。这本书的出现，感觉就像给我打开了一扇通往新世界的大门。 打开书页，首先映入眼帘的是对金融衍生品各种类型的介绍，比如期货、期权、掉期等等。作者非常细致地讲解了每一种衍生品的定义、特点、交易机制以及它们在金融市场中的作用。我觉得这一点非常重要，因为只有真正理解了这些基础概念，才能更好地进行后续的数据分析。 书中重点强调了Python在金融数据分析中的强大能力。它详细介绍了如何利用Python的各种库，比如Pandas、NumPy、Matplotlib等，来处理和可视化海量的金融数据。我印象特别深刻的是关于数据清洗和预处理的部分，作者提供了很多实用的技巧，比如如何处理缺失值、如何进行数据转换、如何合并多个数据集等等，这些都是我在实际数据分析中经常会遇到的问题。 更让我惊喜的是，这本书还深入探讨了金融衍生品的定价模型和风险管理。比如Black-Scholes期权定价模型，作者不仅解释了模型的数学原理，还提供了Python代码实现，让我能够亲手去计算期权的价格。此外，书中还讲到了VaR（风险价值）等风险度量指标的计算方法，以及如何利用Python进行蒙特卡洛模拟来评估衍生品组合的风险。 这本书的内容深度和广度都相当可观，对于想要深入了解金融衍生品和掌握Python金融数据分析技能的读者来说，绝对是一本不可多得的宝藏。我感觉自己的金融知识和编程能力都得到了很大的提升，对金融衍生品市场也有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

拿到这套书，特别是《Python金融衍生品大数据分析》这本书，我感觉非常契合我当前的学习需求。我一直对金融衍生品这个领域充满了好奇，但苦于缺乏系统性的入门指导，尤其是在大数据分析和Python的应用方面。这本书的出现，恰好解决了我的燃眉之急。 书中开篇就对各种金融衍生品的分类、特点和基本交易规则进行了详细的阐述。我特别喜欢作者以一种非常条理化的方式来介绍这些概念，从最基础的期货、期权，到更复杂的掉期、远期合约，都一一进行了清晰的讲解，并且穿插了一些简单的市场案例，帮助我更好地理解衍生品的应用场景。 让我眼前一亮的是，书中非常强调Python在金融数据分析中的作用。它详细介绍了如何使用Pandas库来处理和分析大量的金融时间序列数据，包括数据加载、清洗、重采样、以及如何进行数据合并和拆分。作者还提供了不少实用的代码片段，这些代码非常具有借鉴意义，我可以直接应用到我的实际工作中。 更令我兴奋的是，书中还深入探讨了金融衍生品的定价模型。作者不仅介绍了经典的Black-Scholes模型，还阐述了其他一些模型，并且提供了用Python实现这些模型的代码。通过实际运行代码，我不仅能够计算出期权的价格，还能更好地理解这些模型背后的数学原理和假设。 此外，书中关于风险管理的部分也写得非常精彩。作者详细介绍了如何使用Python来计算和分析衍生品组合的风险，比如VaR、CVaR等指标，并且探讨了如何利用Python进行情景分析和压力测试。这些内容对于我理解金融市场的风险具有重要的指导意义。 总而言之，《Python金融衍生品大数据分析》这本书内容丰富、结构清晰，非常适合想要系统学习金融衍生品知识并掌握Python数据分析技能的读者。我感觉自己的金融知识和数据分析能力都得到了显著的提升。

评分☆☆☆☆☆

这套书的外包装非常扎实，拿在手里就有一种“干货满满”的感觉。我先翻阅了《零起点TensorFlow与量化交易》这本书，它的内容设计得非常巧妙，尤其是在引入TensorFlow这个概念的时候，作者并没有直接跳到复杂的模型，而是先从非常基础的机器学习概念讲起，比如监督学习、无监督学习，以及神经网络的基本原理。 我之前一直对机器学习和深度学习的“零起点”版本都比较犹豫，总担心会过于理论化或者晦涩难懂。但这本书的优点在于，它将这些抽象的概念与量化交易的实际场景紧密结合。例如，在讲解神经网络的时候，作者会举例说明如何用神经网络来预测股票价格的涨跌，或者识别交易信号。这种“接地气”的讲解方式，让我很快就理解了TensorFlow在量化交易中的核心作用。 书中关于数据预处理的章节也写得相当详细，包括如何获取金融数据，如何进行特征工程，以及如何将数据转化为TensorFlow可以理解的格式。作者提供了不少Python代码示例，虽然我需要花些时间去理解，但整体逻辑是清晰的，而且这些代码可以直接复制粘贴，稍加修改就能用于自己的项目，这一点对我这样的初学者来说非常有帮助。 令我印象深刻的是，书中还探讨了一些进阶的量化交易策略，比如基于深度学习的阿尔法因子挖掘，以及如何构建一个简单的交易机器人。虽然这些内容还需要进一步的学习和实践，但作者的讲解清晰明了，让我看到了将理论知识转化为实际交易系统的可能性。 总的来说，《零起点TensorFlow与量化交易》这本书为我打开了通往量化交易和深度学习世界的一扇大门。它既有扎实的理论基础，又不乏实用的代码示例，而且讲解方式非常适合零基础的读者，让我对这个领域充满了信心和期待。

评分☆☆☆☆☆

这套书的装帧设计很简洁大气，首先吸引我的是《包邮 零起点TensorFlow与量化交易》这本书。我一直对量化交易很感兴趣，但又担心自己技术背景不足，尤其是对TensorFlow这样的深度学习框架感到畏惧。这本“零起点”的书名，给了我极大的鼓励。 当我翻开这本书，惊喜地发现作者的讲解非常循序渐进。他没有一开始就抛出复杂的数学公式和模型，而是从最基本的量化交易概念入手，比如什么是量化交易、它有哪些优势，以及为什么需要机器学习和深度学习。这种由浅入深的讲解方式，让我能够快速建立起对量化交易的整体认知。 让我印象深刻的是，书中用了很多篇幅来介绍如何使用Python和TensorFlow来构建一个简单的量化交易系统。作者提供了清晰的代码示例，从数据获取、特征工程，到模型训练、回测，每一个步骤都讲解得非常到位。我之前尝试过自己写一些简单的交易策略，但往往会卡在数据处理和模型构建的环节，这本书无疑为我提供了宝贵的解决方案。 书中还穿插了一些关于交易策略设计的讲解，比如如何构建有效的交易信号，如何进行风险管理，以及如何优化交易参数。这些内容让我意识到，量化交易不仅仅是关于模型，更是一个系统性的工程。作者将这些经验性的知识也融入其中，让整本书的内容更加实用和有价值。 我特别喜欢书中关于模型评估和调优的部分，作者详细介绍了各种常用的评估指标，以及如何通过调整模型参数来提高交易系统的表现。这些内容对于我这样的初学者来说，非常有指导意义，让我能够更科学地评价和改进自己的交易策略。 总的来说，《零起点TensorFlow与量化交易》这本书的内容非常扎实，讲解清晰易懂，代码示例丰富实用。它不仅帮助我克服了对TensorFlow的恐惧，还让我对量化交易有了更深刻的理解，并且掌握了一些实用的技能。我感觉自己的量化交易之路，终于有了坚实的起点。