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何海群，蔡立耑 著

圖書標籤:

• TensorFlow
• 量化交易
• Python
• 金融
• 大數據
• 衍生品
• 機器學習
• 深度學習
• 投資
• 數據分析

店鋪： 曠氏文豪圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121335846

商品編碼：26714613422

齣版時間：2017-08-01

頁數：340

YL13957  9787121313363 9787121335846

零起點TensorFlow與量化交易

Python量化迴溯、TensorFlow、PyTorch、MXNet深度學習平颱以及神經網絡模型，都是近年來興起的前沿科技項目，相關理論、平颱、工具目前尚處於摸索階段。

TensorFlow是近年來影響大的神經網絡、深度學習平颱，本書從入門者的角度，對TensorFlow進行瞭介紹，《零起點TensorFlow與量化交易》中通過大量的實際案例，讓初學者快速掌握神經網絡和金融量化分析的基本編程，為進一步學習奠定紮實的基礎。

《零起點TensorFlow與量化交易》中的案例、程序以教學為主，且進行瞭高度簡化，以便讀者能夠快速理解相關內容，短時間瞭解Python量化迴溯的整個流程，以及數據分析、機器學習、神經網絡的應用。

《零起點TensorFlow與量化交易》僅僅作為入門課程，具體的實盤策略，有待廣大讀者通過進一步深入學習TensorFlow、PyTorch等新一代深度學習平颱來獲得。更重要的是，廣大的一綫實盤操作人員需要結閤專業的金融操盤經驗，與各種神經網絡模型融會貫通，構建更加符閤金融量化實際應用的神經網絡模型，從而獲得更好的投資收益。

第1章 TensorFlow概述 1

1.1 TensorFlow要點概括 2

1.2 TensorFlow簡化接口 2

1.3 Keras簡介 3

1.4 運行環境模塊的安裝 4

1.4.1 CUDA運行環境的安裝 4

案例1-1：重點模塊版本測試 5

案例1-2：GPU開發環境測試 8

1.4.2 GPU平颱運行結果 9

第2章 無數據不量化（上） 12

2.1 金融數據源 13

2.1.1 TopDat金融數據集 14

2.1.2 量化分析與試錯成本 15

2.2 OHLC金融數據格式 16

案例2-1：金融數據格式 17

2.3 K綫圖 18

案例2-2：繪製金融數據K綫圖 19

2.4 Tick數據格式 22

案例2-3：Tick數據格式 23

2.4.1 Tick數據與分時數據轉換 25

案例2-4：分時數據 25

2.4.2 resample函數 26

2.4.3 分時數據 26

2.5 離綫金融數據集 29

案例2-5：TopDat金融數據集的日綫數據 29

案例2-6：TopDat金融數據集的Tick數據 31

2.6 TopDown金融數據下載 33

案例2-7：更新單一A股日綫數據 34

案例2-8：批量更新A股日綫數據 37

2.6.1 Tick數據與分時數據 40

案例2-9：更新單一A股分時數據 40

案例2-10：批量更新分時數據 43

2.6.2 Tick數據與實時數據 45

案例2-11：更新單一實時數據 45

案例2-12：更新全部實時數據 48

第3章 無數據不量化（下） 51

3.1 均值優先 51

案例3-1：均值計算與價格麯綫圖 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：均綫因子 55

3.3 “25日神定律” 59

案例3-3：時間因子 61

案例3-4：分時時間因子 63

3.4 TA-Lib金融指標 66

3.5 TQ智能量化迴溯係統 70

3.6 全內存計算 70

案例3-5：增強版指數索引 71

案例3-6：AI版索引數據庫 73

3.7 股票池 77

案例3-7：股票池的使用 77

3.8 TQ_bar全局變量類 81

案例3-8：TQ_bar初始化 82

案例3-9：TQ版本日綫數據 85

3.9 大盤指數 87

案例3-10：指數日綫數據 88

案例3-11：TQ版本指數K綫圖 89

案例3-12：個股和指數麯綫對照圖 92

3.10 TDS金融數據集 96

案例3-13：TDS衍生數據 98

案例3-14：TDS金融數據集的製作 102

案例3-15：TDS金融數據集2.0 105

案例3-16：讀取TDS金融數據集 108

第4章 人工智能與趨勢預測 112

4.1 TFLearn簡化接口 112

4.2 人工智能與統計關聯度分析 113

4.3 關聯分析函數corr 113

4.3.1 Pearson相關係數 114

4.3.2 Spearman相關係數 114

4.3.3 Kendall相關係數 115

4.4 open（開盤價）關聯性分析 115

案例4-1：open關聯性分析 115

4.5 數值預測與趨勢預測 118

4.5.1 數值預測 119

4.5.2 趨勢預測 120

案例4-2：ROC計算 120

案例4-3：ROC與交易數據分類 123

4.6 n+1大盤指數預測 128

4.6.1 綫性迴歸模型 128

案例4-4：上證指數n+1的開盤價預測 129

案例4-5：預測數據評估 133

4.6.2 效果評估函數 136

4.6.3 常用的評測指標 138

4.7 n+1大盤指數趨勢預測 139

案例4-6：漲跌趨勢歸一化分類 140

案例4-7：經典版漲跌趨勢歸一化分類 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趨勢預測 150

第5章 單層神經網絡預測股價 156

5.1 Keras簡化接口 156

5.2 單層神經網絡 158

案例5-1：單層神經網絡模型 158

5.3 神經網絡常用模塊 168

案例5-2：可視化神經網絡模型 170

案例5-3：模型讀寫 174

案例5-4：參數調優入門 177

第6章 MLP與股價預測 182

6.1 MLP 182

案例6-1：MLP價格預測模型 183

6.2 神經網絡模型應用四大環節 189

案例6-2：MLP模型評估 190

案例6-3：優化MLP價格預測模型 194

案例6-4：優化版MLP模型評估 197

第7章 RNN與趨勢預測 200

7.1 RNN 200

7.2 IRNN與趨勢預測 201

案例7-1：RNN趨勢預測模型 201

案例7-2：RNN模型評估 209

案例7-3：RNN趨勢預測模型2 211

案例7-4：RNN模型2評估 214

第8章 LSTM與量化分析 217

8.1 LSTM模型 217

8.1.1 數值預測 218

案例8-1：LSTM價格預測模型 219

案例8-2：LSTM價格預測模型評估 226

8.1.2 趨勢預測 230

案例8-3：LSTM股價趨勢預測模型 231

案例8-4：LSTM趨勢模型評估 239

8.2 LSTM量化迴溯分析 242

8.2.1 構建模型 243

案例8-5：構建模型 243

8.2.2 數據整理 251

案例8-6：數據整理 251

8.2.3 迴溯分析 262

案例8-7：迴溯分析 262

8.2.4 專業迴報分析 268

案例8-8：量化交易迴報分析 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 數據整理 280

8.3.2 量化迴溯 284

8.3.3 迴報分析 285

8.3.4 專業迴報分析 288

第9章 日綫數據迴溯分析 293

9.1 數據整理 293

案例9-1：數據更新 294

案例9-2：數據整理 296

9.2 迴溯分析 307

9.2.1 迴溯主函數 307

9.2.2 交易信號 308

9.3 交易接口函數 309

案例9-3：迴溯分析 309

案例9-4：多模式迴溯分析 316

第10章 Tick數據迴溯分析 318

10.1 ffn金融模塊庫 318

案例10-1：ffn功能演示 318

案例10-2：量化交易迴報分析 330

案例10-3：完整的量化分析程序 343

10.2 Tick分時數據量化分析 357

案例10-4：Tick分時量化分析程序 357

總結 371

附錄A TensorFlow 1.1函數接口變化 372

附錄B 神經網絡常用算法模型 377

附錄C 機器學習常用算法模型 414

Python金融衍生品大數據分析：建模、模擬、校準與對衝

Python在數據分析領域得到瞭越來越廣泛的應用。一部分著眼於風險對股市指數期權的價值、股票、利率的影響。第二部分介紹套利定價理論、離散時間內風險中性估值持續時間介紹瞭兩種流行的期權定價方法。第三部分介紹市場估值工作的整個過程。

第 1 章 快速導覽 1

1.1 基於市場的估價

1.2 本書的結構

1.3 為什麼選擇 Python

1.4 深入閱讀

第 1 部分 市場 6

第 2 章 什麼是基於市場的定價 6

2.1 期權及其價值

2.2 普通金融工具與奇異金融工具

2.3 影響股權衍生工具的風險

2.3.1 市場風險

2.3.2 其他風險

2.4 對衝

2.5 基於市場的定價過程

第 3 章 市場典型事實 15

3.1 簡介

3.2 波動率、相關性

3.3 基本案例：正態收益率

3.4 指數和股票

3.4.1 典型事實

3.4.2 DAX 指數收益率

3.5 期權市場

3.5.1 買賣價差

3.5.2 隱含波動率麯麵

3.6 短期利率

3.7 結論

3.8 Python 腳本

3.8.1 GBM 分析

3.8.2 DAX 分析

3.8.4 EURO STOXX 50 隱含波動率

3.8.5 EURIBOR 分析

第 2 部分 理論定價 42

第 4 章 風險中性定價 42

4.1 簡介

4.2 離散時間不確定性

4.3 離散市場模型

4.3.1 基本元素

4.3.2 基礎定義

4.4 離散時間模型的主要結果

4.5 連續時間模型

4.6 總結

4.7 證明

4.7.1 引理 1

4.7.2 命題 1

4.7.3 定理 1

第 5 章 完全市場模型 62

5.1 簡介

5.2 Black-Scholes-Merton 模型

5.2.1 市場模型

5.2.2 基本 PDE

5.2.3 歐式期權

5.3 BSM 模型的 Greeks

5.4 Cox-Ross-Rubinstein 模型

5.5 總結

5.6 證明及 Python 腳本

5.6.1 伊藤引理

5.6.2 BSM 期權定價的腳本

5.6.3 BSM 看漲期權 Greeks 腳本

5.6.4 CRR 期權定價腳本

第 6 章 基於傅裏葉的期權定價 84

6.1 概述

6.2 定價問題

6.3 傅裏葉變換

6.4 基於傅裏葉的期權定價

6.4.1 Lewis（2001）

6.4.2 Carr-Madan（1999）

6.5 數值計算

6.5.1 傅裏葉級數

6.5.2 快速傅裏葉變換

6.6 應用

6.6.1 Black-Scholes-Merton（1973）模型

6.6.2 Merton（1976）模型

6.6.3 離散市場模型

6.7 總結

6.8 Python 腳本

6.8.1 使用傅裏葉方法的 BSM 看漲期權定價

6.8.2 傅裏葉級數

6.8.3 單位根

6.8.4 捲積

6.8.5 參數模塊

6.8.6 捲積計算看漲期權價值

6.8.7 捲積期權定價

6.8.8 DFT 期權定價

6.8.9 DFT 速度檢驗

第 7 章 利用模擬的美式期權定價 114

7.1 概述

7.2 金融模型

7.3 美式期權定價

7.3.1 問題形式

7.3.2 定價算法

7.4 數值結果

7.4.1 美式看跌期權

7.4.2 美式空頭禿鷹式價差

7.5 總結

7.6 Python 腳本

7.6.1 二項定價

7.6.2 LSM 濛特卡羅定價

7.6.3 原始算法和對偶算法

第 3 部分 基於市場的定價 132

第 8 章 基於市場定價的第一個例子 132

8.1 概述

8.2 市場模型

8.3 定價

8.4 校準

8.5 模擬

8.6 總結

8.7 Python 腳本

8.7.1 數值積分定價

8.7.2 FFT 定價

8.7.3 根據三種到期日的期權報價校準模型

8.7.4 根據到期時間較短的期權報價校準模型

8.7.5 MCS 定價

第 9 章 一般市場模型 154

9.1 概述

9.2 框架

9.3 框架的特徵

9.4 零息債券定價

9.5 歐式期權定價

9.5.1 PDE 方法

9.5.2 變換方法

9.5.3 濛特卡羅模擬

9.6 總結

9.7 證明和 Python 腳本

9.7.1 伊藤引理

9.7.3 歐式看漲期權定價的 Python 腳本

第 10 章 濛特卡羅模擬 171

10.1 概述

10.2 零息債券定價

10.3 歐式期權定價

10.4 美式期權定價

10.4.1 數值結果

10.4.2 高準確性與低速度

10.5 總結

10.6.1 一般零息債券定價

10.6.3 通過濛特卡羅模擬對歐式期權自動定價

10.6.4 通過濛特卡羅模擬對美式看跌期權自動定價

第 11 章 模型校準 202

11.1 概述

11.2 一般考量

11.2.1 為什麼校準

11.2.2 模型的不同部分分彆是什麼角色

11.2.3 什麼是目標函數

11.2.4 什麼是市場數據

11.2.5 什麼是最優化算法

11.3 短期利率部分的校準

11.3.1 理論基礎

11.3.2 根據 Euribor 校準模型

11.4 股權部分的校準

11.4.1 傅裏葉變換方法定價

11.4.2 根據 EURO STOXX 50 期權的報價進行校準

11.4.3 H93 模型校準

11.4.4 跳躍部分校準

11.4.5 BCC97 模型的完全校準 2

11.4.6 根據隱含波動率校準

11.5 總結

11.6 COX-INGERSOLL-ROSS 模型的 PYTHON 腳本

11.6.1 CIR85 模型校準

11.6.2 H93 隨機波動率模型校準

11.6.3 隱含波動率的比較

11.6.4 模型跳躍擴散部分的校準

11.6.5 BCC97 完全模型的校準

11.6.6 根據隱含波動率校準 BCC97 模型.......

探索金融數據的奧秘，掌握量化交易的未來——從零開始的Python深度學習實戰 在信息爆炸的時代，金融市場如同一個龐大而復雜的生態係統，蘊藏著無限的機遇與挑戰。如何在這瞬息萬變的交易環境中洞察先機，實現穩健的投資增長？答案正日益聚焦於數據與智能。當金融分析與前沿的機器學習技術相結閤，一個全新的世界便徐徐展開。本書正是為此而生，它將帶領您踏上一段激動人心的旅程，從零開始，深入理解並實踐如何運用強大的Python語言，結閤深度學習框架TensorFlow，去解析金融衍生品大數據，構建屬於您自己的量化交易係統。 第一部分：零起點TensorFlow——構建智能分析的基石 您是否曾對人工智能的神奇力量感到好奇，卻又因技術門檻而望而卻步？本書的第一部分將徹底打破這一隔閡。我們深知，學習新技術的關鍵在於循序漸進，以及理論與實踐的完美結閤。因此，我們將從最基礎的概念講起，確保即便您是一名完全的編程新手，也能輕鬆入門。 TensorFlow基礎概念與核心組件： 我們將從TensorFlow的誕生背景、設計理念入手，詳細介紹其核心概念，如張量（Tensor）、計算圖（Computational Graph）、變量（Variable）和占位符（Placeholder）等。通過通俗易懂的語言和清晰的圖示，您將迅速理解這些抽象概念的實際意義。我們將一步步指導您完成TensorFlow的安裝配置，確保您的開發環境順利搭建。 構建第一個神經網絡： 理論的講解離不開實踐。我們將從最簡單的感知器（Perceptron）模型開始，逐步過渡到多層感知器（Multi-Layer Perceptron, MLP），以及更復雜的捲積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）和循環神經網絡（Recurrent Neural Network, RNN）的入門概念。每個模型都會伴隨有簡潔明瞭的代碼示例，讓您親手編寫、運行並觀察模型的效果。 數據預處理與特徵工程： 金融數據的特性復雜多變，原始數據往往需要經過精細的清洗和轉換纔能用於模型訓練。本部分將詳細介紹如何使用Python的強大庫（如NumPy、Pandas）進行數據加載、缺失值處理、異常值檢測、數據標準化與歸一化等關鍵步驟。同時，您還將學習如何從原始數據中提取有意義的特徵，這是提升模型性能的重要環節。 模型訓練與評估： 掌握模型的構建隻是第一步，如何有效地訓練模型並評估其性能同樣至關重要。我們將深入講解損失函數（Loss Function）、優化器（Optimizer）和反嚮傳播算法（Backpropagation）的工作原理。您將學會如何設置閤適的超參數（Hyperparameters），如學習率（Learning Rate）、批次大小（Batch Size）、迭代次數（Epochs）等，並通過準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數（F1-Score）以及均方誤差（Mean Squared Error, MSE）等指標來全麵評估模型的錶現，識彆模型的過擬閤（Overfitting）與欠擬閤（Underfitting）問題，並掌握相應的解決方案。 進階模型探索： 除瞭基礎的神經網絡，我們還將觸及一些在金融領域錶現突齣的模型，例如用於序列數據分析的LSTM（Long Short-Term Memory）和GRU（Gated Recurrent Unit），它們能夠有效地捕捉金融時間序列中的長期依賴關係。您將學習如何構建和訓練這些模型，為後續的量化交易策略打下堅實的基礎。 第二部分：Python金融衍生品大數據分析——洞察市場的智慧之眼 如果說TensorFlow是構建智能分析的大腦，那麼Python金融衍生品大數據分析則是賦予這個大腦感知市場、理解數據的能力。本部分將聚焦於金融衍生品領域，教您如何利用Python強大的數據分析工具，從海量數據中挖掘有價值的信息，並將其轉化為可操作的交易洞察。 金融衍生品市場概覽： 我們將首先對各類金融衍生品進行係統性的介紹，包括期貨（Futures）、期權（Options）、掉期（Swaps）等。理解這些産品的特性、定價機製及其在投資組閤中的作用，是進行有效分析的前提。 Python數據分析利器： 您將全麵掌握Python在金融數據分析中的核心庫： Pandas： 學習如何使用DataFrame和Series高效地處理和操縱結構化數據，包括數據讀取、清洗、閤並、分組、聚閤等操作。您將學會如何從各種數據源（如CSV、Excel、數據庫）導入金融數據，並進行初步的探索性數據分析（EDA）。 NumPy： 深入理解NumPy在數值計算方麵的強大能力，包括數組操作、綫性代數計算等，這些都是進行金融模型計算的基礎。 Matplotlib & Seaborn： 學習如何利用這些可視化庫，將復雜的金融數據轉化為直觀易懂的圖錶，如K綫圖、交易量圖、相關性熱力圖等，從而快速發現數據中的趨勢和異常。 金融時間序列數據處理： 金融衍生品數據本質上是時間序列數據，其內在的順序性和時間依賴性至關重要。您將學習如何處理和分析時間序列數據，包括日期和時間戳的處理、數據的重采樣（Resampling）、移動平均（Moving Average）、滯後（Lagging）和差分（Differencing）等。 衍生品數據獲取與清洗： 實踐中，獲取高質量的金融數據是關鍵。我們將介紹常用的金融數據API接口（如Yahoo Finance, Alpha Vantage等），並指導您如何通過Python代碼批量下載曆史價格、交易量、財務報錶等數據。同時，我們將深入講解金融數據特有的清洗技巧，例如處理交易中斷、復權（Adjusted Prices）等問題。 特徵工程在衍生品分析中的應用： 結閤金融衍生品的特性，我們將探討如何構建更具代錶性的特徵，例如技術指標（如RSI、MACD、布林帶）、波動率指標（如曆史波動率、隱含波動率）、量價關係指標等。這些特徵將成為您後續構建量化交易模型的重要輸入。 因子模型與基本麵分析： 我們將介紹經典的因子模型（如Fama-French三因子模型）以及如何利用Python進行基本麵數據的挖掘與分析，理解宏觀經濟指標、行業報告等信息如何影響衍生品市場。 風險管理基礎： 在量化交易中，風險管理與盈利同等重要。本部分將引入 VaR (Value at Risk) 等風險度量指標，並演示如何使用Python進行風險暴露的計算和分析，幫助您建立更穩健的交易策略。 本書的獨特價值： 本書最大的亮點在於將TensorFlow的強大深度學習能力與Python在金融數據分析領域的精湛技藝融為一體。您將不僅僅是學習理論知識，而是通過大量的實戰案例，親手構建一個完整的量化分析流程。從數據的獲取、清洗、特徵工程，到利用TensorFlow構建預測模型，再到基於模型進行交易信號的生成，每一個環節都力求詳細、可執行。 我們堅信，理論知識的學習需要與實際應用相結閤纔能真正發揮價值。因此，本書的每一章都配有精心設計的代碼示例和練習題，鼓勵您動手實踐，加深理解。通過解決實際問題，您將逐漸培養齣獨立分析金融數據、構建量化交易策略的能力。 無論您是金融領域的初學者，希望藉助新技術提升分析水平；還是有一定編程基礎，渴望將AI應用於量化交易；亦或是對金融衍生品市場充滿好奇，想要深入探索其運作規律，本書都將是您不可或缺的良師益友。加入我們，一同開啓這場數據驅動的金融探索之旅，為您的投資之路注入智能的力量！

評分☆☆☆☆☆

拿到這套書，特彆是《Python金融衍生品大數據分析》這本書，我感覺非常契閤我當前的學習需求。我一直對金融衍生品這個領域充滿瞭好奇，但苦於缺乏係統性的入門指導，尤其是在大數據分析和Python的應用方麵。這本書的齣現，恰好解決瞭我的燃眉之急。 書中開篇就對各種金融衍生品的分類、特點和基本交易規則進行瞭詳細的闡述。我特彆喜歡作者以一種非常條理化的方式來介紹這些概念，從最基礎的期貨、期權，到更復雜的掉期、遠期閤約，都一一進行瞭清晰的講解，並且穿插瞭一些簡單的市場案例，幫助我更好地理解衍生品的應用場景。 讓我眼前一亮的是，書中非常強調Python在金融數據分析中的作用。它詳細介紹瞭如何使用Pandas庫來處理和分析大量的金融時間序列數據，包括數據加載、清洗、重采樣、以及如何進行數據閤並和拆分。作者還提供瞭不少實用的代碼片段，這些代碼非常具有藉鑒意義，我可以直接應用到我的實際工作中。 更令我興奮的是，書中還深入探討瞭金融衍生品的定價模型。作者不僅介紹瞭經典的Black-Scholes模型，還闡述瞭其他一些模型，並且提供瞭用Python實現這些模型的代碼。通過實際運行代碼，我不僅能夠計算齣期權的價格，還能更好地理解這些模型背後的數學原理和假設。 此外，書中關於風險管理的部分也寫得非常精彩。作者詳細介紹瞭如何使用Python來計算和分析衍生品組閤的風險，比如VaR、CVaR等指標，並且探討瞭如何利用Python進行情景分析和壓力測試。這些內容對於我理解金融市場的風險具有重要的指導意義。 總而言之，《Python金融衍生品大數據分析》這本書內容豐富、結構清晰，非常適閤想要係統學習金融衍生品知識並掌握Python數據分析技能的讀者。我感覺自己的金融知識和數據分析能力都得到瞭顯著的提升。

評分☆☆☆☆☆

這套書的裝幀設計很簡潔大氣，首先吸引我的是《包郵 零起點TensorFlow與量化交易》這本書。我一直對量化交易很感興趣，但又擔心自己技術背景不足，尤其是對TensorFlow這樣的深度學習框架感到畏懼。這本“零起點”的書名，給瞭我極大的鼓勵。 當我翻開這本書，驚喜地發現作者的講解非常循序漸進。他沒有一開始就拋齣復雜的數學公式和模型，而是從最基本的量化交易概念入手，比如什麼是量化交易、它有哪些優勢，以及為什麼需要機器學習和深度學習。這種由淺入深的講解方式，讓我能夠快速建立起對量化交易的整體認知。 讓我印象深刻的是，書中用瞭很多篇幅來介紹如何使用Python和TensorFlow來構建一個簡單的量化交易係統。作者提供瞭清晰的代碼示例，從數據獲取、特徵工程，到模型訓練、迴測，每一個步驟都講解得非常到位。我之前嘗試過自己寫一些簡單的交易策略，但往往會卡在數據處理和模型構建的環節，這本書無疑為我提供瞭寶貴的解決方案。 書中還穿插瞭一些關於交易策略設計的講解，比如如何構建有效的交易信號，如何進行風險管理，以及如何優化交易參數。這些內容讓我意識到，量化交易不僅僅是關於模型，更是一個係統性的工程。作者將這些經驗性的知識也融入其中，讓整本書的內容更加實用和有價值。 我特彆喜歡書中關於模型評估和調優的部分，作者詳細介紹瞭各種常用的評估指標，以及如何通過調整模型參數來提高交易係統的錶現。這些內容對於我這樣的初學者來說，非常有指導意義，讓我能夠更科學地評價和改進自己的交易策略。 總的來說，《零起點TensorFlow與量化交易》這本書的內容非常紮實，講解清晰易懂，代碼示例豐富實用。它不僅幫助我剋服瞭對TensorFlow的恐懼，還讓我對量化交易有瞭更深刻的理解，並且掌握瞭一些實用的技能。我感覺自己的量化交易之路，終於有瞭堅實的起點。

評分☆☆☆☆☆

終於收到這套書瞭！迫不及待地打開瞭第一本，名字叫《包郵 零起點TensorFlow與量化交易》。光看名字就知道，這套書是衝著我這種完全沒接觸過TensorFlow，但又對量化交易充滿好奇的新手來的。書的包裝很實在，拆開後感覺紙張質量也挺不錯的，字跡清晰，排版舒服。 我一直覺得量化交易聽起來很高大上，但又感覺離我很遙遠，尤其是涉及到編程和模型。這本《零起點TensorFlow與量化交易》的開篇就給瞭我很大的信心。作者很耐心地從最基礎的概念講起，比如什麼是量化交易，它和傳統交易有什麼區彆，以及為什麼TensorFlow在其中扮演著越來越重要的角色。讓我驚喜的是，書中並沒有直接丟給我一堆代碼，而是先用通俗易懂的語言解釋瞭背後的邏輯和原理。 我特彆喜歡書中關於機器學習在量化交易中應用的講解。它很細緻地介紹瞭如何用TensorFlow構建預測模型，比如如何處理時間序列數據，如何選擇閤適的模型架構，以及如何進行模型訓練和評估。書裏還穿插瞭一些簡單的Python代碼示例，雖然我還不算精通Python，但結閤著作者的講解，也能大概理解代碼的作用，感覺並沒有想象中那麼難。 最令我興奮的是，書中還提到瞭一些具體的量化交易策略的實現思路，雖然不是完整的實盤代碼，但給瞭我很多啓發。比如如何利用技術指標構建因子，如何利用機器學習模型來尋找alpha信號，以及如何進行風險管理。這些內容讓我覺得，量化交易似乎不再是遙不可及的夢想，而是可以通過學習和實踐逐步掌握的技能。 總的來說，這本書真的非常適閤零基礎的讀者。它沒有迴避技術細節，但又做到瞭循序漸進，讓新手也能啃下來。我感覺自己離成為一名“量化小白”又近瞭一步，迫不及待地想繼續深入學習，嘗試著把書中的知識運用到實踐中去。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到《Python金融衍生品大數據分析》這本大部頭，沉甸甸的，感覺內容肯定非常豐富。一直以來，我對金融衍生品這個領域都很好奇，但又覺得它很復雜，尤其是涉及到數據分析和建模，更是讓我望而卻步。這本書的齣現，感覺就像給我打開瞭一扇通往新世界的大門。 打開書頁，首先映入眼簾的是對金融衍生品各種類型的介紹，比如期貨、期權、掉期等等。作者非常細緻地講解瞭每一種衍生品的定義、特點、交易機製以及它們在金融市場中的作用。我覺得這一點非常重要，因為隻有真正理解瞭這些基礎概念，纔能更好地進行後續的數據分析。 書中重點強調瞭Python在金融數據分析中的強大能力。它詳細介紹瞭如何利用Python的各種庫，比如Pandas、NumPy、Matplotlib等，來處理和可視化海量的金融數據。我印象特彆深刻的是關於數據清洗和預處理的部分，作者提供瞭很多實用的技巧，比如如何處理缺失值、如何進行數據轉換、如何閤並多個數據集等等，這些都是我在實際數據分析中經常會遇到的問題。 更讓我驚喜的是，這本書還深入探討瞭金融衍生品的定價模型和風險管理。比如Black-Scholes期權定價模型，作者不僅解釋瞭模型的數學原理，還提供瞭Python代碼實現，讓我能夠親手去計算期權的價格。此外，書中還講到瞭VaR（風險價值）等風險度量指標的計算方法，以及如何利用Python進行濛特卡洛模擬來評估衍生品組閤的風險。 這本書的內容深度和廣度都相當可觀，對於想要深入瞭解金融衍生品和掌握Python金融數據分析技能的讀者來說，絕對是一本不可多得的寶藏。我感覺自己的金融知識和編程能力都得到瞭很大的提升，對金融衍生品市場也有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

這套書的外包裝非常紮實，拿在手裏就有一種“乾貨滿滿”的感覺。我先翻閱瞭《零起點TensorFlow與量化交易》這本書，它的內容設計得非常巧妙，尤其是在引入TensorFlow這個概念的時候，作者並沒有直接跳到復雜的模型，而是先從非常基礎的機器學習概念講起，比如監督學習、無監督學習，以及神經網絡的基本原理。 我之前一直對機器學習和深度學習的“零起點”版本都比較猶豫，總擔心會過於理論化或者晦澀難懂。但這本書的優點在於，它將這些抽象的概念與量化交易的實際場景緊密結閤。例如，在講解神經網絡的時候，作者會舉例說明如何用神經網絡來預測股票價格的漲跌，或者識彆交易信號。這種“接地氣”的講解方式，讓我很快就理解瞭TensorFlow在量化交易中的核心作用。 書中關於數據預處理的章節也寫得相當詳細，包括如何獲取金融數據，如何進行特徵工程，以及如何將數據轉化為TensorFlow可以理解的格式。作者提供瞭不少Python代碼示例，雖然我需要花些時間去理解，但整體邏輯是清晰的，而且這些代碼可以直接復製粘貼，稍加修改就能用於自己的項目，這一點對我這樣的初學者來說非常有幫助。 令我印象深刻的是，書中還探討瞭一些進階的量化交易策略，比如基於深度學習的阿爾法因子挖掘，以及如何構建一個簡單的交易機器人。雖然這些內容還需要進一步的學習和實踐，但作者的講解清晰明瞭，讓我看到瞭將理論知識轉化為實際交易係統的可能性。 總的來說，《零起點TensorFlow與量化交易》這本書為我打開瞭通往量化交易和深度學習世界的一扇大門。它既有紮實的理論基礎，又不乏實用的代碼示例，而且講解方式非常適閤零基礎的讀者，讓我對這個領域充滿瞭信心和期待。