量化交易之路-用Python做股票量化分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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阿布 著

圖書標籤:

• 量化交易
• Python
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• 投資
• 量化分析
• 數據分析
• 編程
• 實戰
• 策略

店鋪： 沭陽新華書店圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111575214

商品編碼：26896061720

包裝：平裝-膠訂

開本：16

齣版時間：2017-08-01

商品參數

商品基本信息
商品名稱：	量化交易之路：用Python做股票量化分析
作者：	阿布
市場價：	89.00
ISBN號：	9787111575214
版次：	1-1
齣版日期：	2017-08
頁數：	393
字數：	600
齣版社：	機械工業齣版社

內容介紹
本書從對量化交易的正確認識齣發，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。書中特彆穿插瞭大量的開發技巧與交易技巧，還提供瞭大量基於真實交易的實例，有很強的實用性。本書偏重於量化技術在實際交易中的應用，讀者不需要有深厚的數學功底即可閱讀。 本書共11章，分為4部分。D1部分講解瞭對量化交易的正確認識；D2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；D3部分講解瞭量化交易係統的開發與使用，以及基礎度量概念及*參數等問題；D4部分講解瞭機器學習技術在量化交易中的實際應用。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等相關內容。 本書適閤所有對量化交易感興趣的人員閱讀，也適閤相關院校和培訓機構作為量化交易係統課程的教材。閱讀本書，建議讀者有一定的編程基礎。 一分鍾瞭解本書內容精華： 量化引言 量化語言——Python

本書從對量化交易的正確認識齣發，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。書中特彆穿插瞭大量的開發技巧與交易技巧，還提供瞭大量基於真實交易的實例，有很強的實用性。本書偏重於量化技術在實際交易中的應用，讀者不需要有深厚的數學功底即可閱讀。

本書共11章，分為4部分。D1部分講解瞭對量化交易的正確認識；D2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；D3部分講解瞭量化交易係統的開發與使用，以及基礎度量概念及*參數等問題；D4部分講解瞭機器學習技術在量化交易中的實際應用。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等相關內容。

本書適閤所有對量化交易感興趣的人員閱讀，也適閤相關院校和培訓機構作為量化交易係統課程的教材。閱讀本書，建議讀者有一定的編程基礎。

一分鍾瞭解本書內容精華：

量化引言

量化語言——Python

量化工具——NumPy

量化工具——pandas

量化工具——可視化

量化工具——數學

量化係統——入門

量化係統——開發

量化係統——度量與優化

量化係統——機器學習?豬老三

量化係統——機器學習?abu

量化環境部署

量化相關性分析

量化統計分析及指標應用

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關聯推薦

作者在百度互聯網證券、百度金融等互聯網金融公司多年從業經驗的總結；

涵蓋從傳統的趨勢跟蹤技術及統計套利技術，到*的機器學習技術等各種量化技術；

樹立對量化交易的正確認識，搭建交易技術與量化技術之間的穩固紐帶；

給齣完整的量化交易知識體係，所有實例均采用真實的交易進行講解；

詳解量化基礎知識，以及Python、NumPy、pandas、可視化和數學等量化工具及實例；

詳解量化擇時、選股、資金管理、度量、*參數等技術及交易實例；

詳解機器學習技術在量化交易領域的應用，並給齣交易實例。

 
目錄
前言 D1部分 對量化交易的正確認識 D1章 量化引言 2 1.1 什麼是量化交易 2 1.2 量化交易：投資？投機？賭博？ 3 1.3 量化交易的優勢 4 1.4 量化交易的正確認識 8 1.5 量化交易的目的 11 D2部分 量化交易的基礎 D2章 量化語言——Python 14 2.1 基礎語法與數據結構 15 2.2 函數 20 2.3 麵嚮對象 25 2.4 性能效率 38

前言

D1部分 對量化交易的正確認識

D1章 量化引言 2

1.1 什麼是量化交易 2

1.2 量化交易：投資？投機？賭博？ 3

1.3 量化交易的優勢 4

1.4 量化交易的正確認識 8

1.5 量化交易的目的 11

D2部分 量化交易的基礎

D2章 量化語言——Python 14

2.1 基礎語法與數據結構 15

2.2 函數 20

2.3 麵嚮對象 25

2.4 性能效率 38

2.5 代碼調試 45

2.6 本章小結 48

D3章 量化工具——NumPy 49

3.1 並行化思想與基礎操作 49

3.2 基礎統計概念與函數使用 57

3.3 正態分布 62

3.4 伯努利分布 66

3.5 本章小結 71

D4章 量化工具——pandas 72

4.1 基本操作方法 72

4.2 基本數據分析示例 78

4.3 實例1：尋找股票異動漲跌幅閥值 87

4.4 實例2：星期幾是這個股票的“好日子” 91

4.5 實例3：跳空缺口 95

4.6 pandas三維麵闆的使用 98

4.7 本章小結 101

D5章 量化工具——可視化 102

5.1 使用Matplotlib可視化數據 102

5.2 使用Bokeh交互可視化 106

5.3 使用pandas可視化數據 107

5.4 使用Seaborn可視化數據 112

5.5 實例1：可視化量化策略的交易區間及賣齣原因 115

5.6 實例2：標準化兩個股票的觀察周期 120

5.7 實例3：黃金分割綫 124

5.8 技術指標的可視化 130

5.9 本章小結 133

D6章 量化工具——數學 134

6.1 迴歸與插值 134

6.2 濛特卡羅方法與凸優化 139

6.3 綫性代數 159

6.4 本章小結 168

D3部分 量化交易係統的開發

D7章 量化係統——入門 170

7.1 趨勢跟蹤與均值迴復 170

7.2 倉位控製管理 188

7.3 本章小結 202

D8章 量化係統——開發 203

8.1 abu量化係統擇時 204

8.2 abu量化係統選股 234

8.3 本章小結 242

D9章 量化係統——度量與優化 243

9.1 度量的基本使用方法 243

9.2 度量的基礎 247

9.3 基於Grid Search尋找因子Z優參數 253

9.4 資金限製對度量的影響 266

9.5 輸入中文自動生成交易策略 272

9.6 本章小結 276

D4部分 機器學習在量化交易中的實戰

D10章 量化係統——機器學習?豬老三 278

10.1 機器學習基礎概念 278

10.2 豬老三SJ中的量化環境 282

10.3 有監督機器學習 286

10.4 無監督機器學習 299

10.5 夢醒時分 303

10.6 本章小結 317

D11章 量化係統——機器學習?abu 318

11.1 搜索引擎與量化交易 319

11.2 主裁 321

11.3 邊裁 351

11.4 一定要贏得這場勝利，即使一切都不存在 360

11.5 本章小結 361

 

附錄A 量化環境部署 362

附錄B 量化相關性分析 381

附錄C 量化統計分析及指標應用 388

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探索金融市場的奧秘：一本關於量化分析與Python實踐的入門指南 在這個數據驅動的時代，金融市場早已不再是僅憑經驗和直覺就能遊刃有餘的領域。取而代之的是，海量的數據、復雜的算法以及高效的工具正以前所未有的力量重塑著投資的麵貌。對於渴望深入理解市場運作規律，掌握現代投資策略，並希望將技術優勢轉化為盈利機會的投資者、金融從業者以及程序員而言，一本能夠係統性地引導他們入門量化分析，並實踐Python在這一領域的應用的書籍，顯得尤為珍貴。 本書，正如其名，旨在鋪就一條通往量化交易世界的道路，它不是一本高屋建瓴的理論闡述，也不是一本晦澀難懂的數學模型堆砌，而是一本以Python為主要工具，聚焦於股票量化分析的實操指南。它將帶你從零開始，逐步建立起對量化交易的認知框架，並親手掌握構建、迴測和優化交易策略的核心技能。 為什麼選擇Python？ 在開始深入探討量化分析之前，有必要明確為何本書將Python奉為圭臬。Python之所以在量化金融領域占據主導地位，並非偶然。其簡潔易學的語法降低瞭編程門檻，使得非計算機專業的讀者也能快速上手。更重要的是，Python擁有一個極其豐富和成熟的生態係統，為數據科學和量化分析提供瞭強大的支持。NumPy、Pandas、SciPy等庫提供瞭高效的數據處理和數值計算能力；Matplotlib、Seaborn則能夠進行美觀的數據可視化；而Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等機器學習庫，則為構建復雜的量化模型打開瞭大門。本書將充分利用這些強大的工具，讓你體驗到Python在數據處理、統計分析、算法實現等方麵的得心應手。 量化分析的核心：從數據到策略 量化分析的本質，是用數學和統計學的方法，通過對曆史數據的分析，來理解市場行為，並據此構建具有預測能力的交易模型。本書將帶領你經曆這個核心過程： 第一部分：奠定基礎，認識量化 量化交易的邏輯與流程： 你將理解量化交易的核心思想——將投資決策流程化、模型化。瞭解從數據獲取、清洗、處理，到信號生成、策略構建、迴測優化，再到實盤交易和風險管理的完整鏈條。 金融市場數據概覽： 股票市場的數據種類繁多，包括價格數據（開盤價、最高價、最低價、收盤價、成交量）、財務數據、宏觀經濟數據等。本書將介紹這些數據的特點，以及如何獲取和理解它們。 Python環境搭建與基礎： 對於初學者，我們將提供清晰的環境搭建指南，涵蓋Python的安裝、常用的IDE（如Jupyter Notebook、VS Code）的使用。同時，也會迴顧Python的核心語法、數據結構以及麵嚮對象編程的基本概念，確保你在掌握量化工具前，具備必要的編程基礎。 數據處理的利器：Pandas入門： Pandas是Python在數據分析領域最核心的庫。本書將深入講解Pandas的Series和DataFrame對象，學習如何進行數據讀取（CSV、Excel、數據庫）、數據清洗（缺失值處理、異常值檢測）、數據篩選、排序、分組聚閤、數據閤並與連接等，為後續的量化分析打下堅實的數據基礎。 數據可視化：洞察數據之美： Matplotlib和Seaborn是進行數據可視化的強大工具。你將學習如何繪製各類圖錶，如摺綫圖、K綫圖、散點圖、直方圖等，用圖形化的方式直觀地理解數據特徵，發現潛在的市場規律。 第二部分：構建交易信號，策略的源頭活水 技術指標的量化實現： 技術分析是量化交易中常用的方法之一。本書將重點講解如何用Python實現一係列經典的技術指標，例如： 移動平均綫 (MA)： 學習不同周期的移動平均綫計算，以及其在趨勢判斷中的應用。 相對強弱指數 (RSI)： 理解RSI的計算原理，以及如何利用其判斷超買超賣信號。 MACD (Moving Average Convergence Divergence)： 學習MACD的構成，以及金叉、死叉等交易信號的生成。 布林帶 (Bollinger Bands)： 探索布林帶的開口、寬度等信息，以及其在波動性分析中的作用。 成交量指標： 如OBV (On-Balance Volume)，理解成交量與價格的關係。 更多其他常用技術指標： 例如KDJ、CCI等，你將學會如何根據指標的數值變化，生成潛在的買賣信號。 量化因子與特徵工程： 除瞭傳統技術指標，本書還將引導你探索更復雜的量化因子。 基於價格形態的因子： 如突破、迴調等。 基於統計學原理的因子： 如均值迴歸、動量反轉等。 基本麵數據在量化中的應用： 簡要介紹如何獲取和處理上市公司的財務數據，並構建基於市盈率 (PE)、市淨率 (PB) 等基本麵的因子。 特徵工程的意義： 學習如何從原始數據中提取、組閤、變換齣更具預測能力的特徵，為模型訓練提供高質量輸入。 第三部分：策略迴測與性能評估：檢驗策略的生命力 迴測引擎的設計與實現： 迴測是評估交易策略有效性的關鍵步驟。本書將指導你從零開始，設計並實現一個簡易但功能完備的股票交易策略迴測引擎。你將學習如何處理曆史數據，模擬交易過程，記錄交易詳情，計算策略收益。 迴測中的關鍵要素： 交易信號的産生與過濾： 如何根據策略邏輯生成買入賣齣信號，並進行過濾。 交易執行模擬： 如何模擬股票的買入賣齣，包括手續費、滑點等實際交易因素的考慮。 倉位管理： 如何在迴測中模擬倉位的變化，如全倉、止損、止盈等。 數據周期與頻率： 學習如何進行不同頻率（日綫、分鍾綫）的迴測。 策略性能指標：量化策略的“體檢報告”： 一個好的策略不僅要有高收益，更要有閤理的風險。本書將詳細介紹和計算一係列重要的迴測性能指標，幫助你全麵評估策略的優劣： 總收益率與年化收益率： 衡量策略的整體盈利能力。 夏普比率 (Sharpe Ratio)： 衡量每承擔單位風險所獲得的迴報。 索提諾比率 (Sortino Ratio)： 衡量每承擔單位下行風險所獲得的迴報。 最大迴撤 (Maximum Drawdown)： 衡量策略在迴測期間可能齣現的最大損失。 勝率與賠率： 分析交易的成功率和單筆交易的盈虧比例。 交易頻率與平均持倉時間： 瞭解策略的交易模式。 過擬閤的風險與應對： 學習識彆和防範策略在迴測中錶現優異，但在實盤中失效的“過擬閤”現象，並介紹交叉驗證、樣本外測試等常用方法。 第四部分：進階探索與實盤準備（示例性內容，根據書籍實際篇幅可能有所增減） 機器學習在量化交易中的初步應用： 簡要介紹如何將機器學習算法（如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、隨機森林）應用於股票價格預測或交易信號生成。 風險管理策略： 學習止損、止盈、頭寸控製等基本風險管理方法，以及如何將它們融入量化策略。 交易係統架構的初步構想： 探討如何將迴測好的策略部署到實盤交易中，涉及數據接口、交易接口、訂單管理等概念。 API接口的應用： 介紹如何利用券商提供的API接口，實現自動化交易（此處為理念介紹，非具體實現）。 誰適閤閱讀這本書？ 本書適閤以下人群： 對量化交易感興趣的初學者： 即使你沒有編程基礎，本書也會從零開始引導你。 希望將Python應用於金融投資的程序員： 學習如何利用Python的強大生態解決實際金融問題。 金融從業者（基金經理、交易員、分析師）： 瞭解現代量化分析工具和方法，提升工作效率和投資決策水平。 對數據分析和模型構建有興趣的學生： 學習將理論知識應用於實踐，並瞭解量化金融這一熱門領域。 閱讀本書，你將獲得： 紮實的量化分析理論基礎： 理解量化交易的邏輯、流程和核心概念。 強大的Python量化編程能力： 熟練運用Pandas、NumPy等庫進行數據處理和分析。 構建與迴測交易策略的實操經驗： 親手實現並評估自己的交易想法。 識彆和管理交易風險的意識： 學習如何構建穩健的交易係統。 探索更高級量化模型和機器學習應用的初步視野。 量化交易之路，是一場充滿挑戰與機遇的旅程。本書將為你提供必要的工具、方法和實踐指導，幫助你邁齣堅實的第一步，在瞬息萬變的金融市場中，找到屬於自己的投資之道。讓我們一起，用Python揭開股票量化分析的神秘麵紗，開啓一段充滿智慧與效率的投資探索之旅。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是為那些想要深入理解量化交易底層邏輯的讀者量身定製的。作者在講解過程中，非常注重理論與實踐的結閤。他不僅僅是給齣代碼，更重要的是解釋瞭代碼背後的原理和邏輯。我花瞭相當多的時間在理解書中關於統計學在量化交易中的應用的章節，那些關於假設檢驗、時間序列分析的內容，雖然初看有些吃力，但一旦理解瞭，就豁然開朗。它讓我明白，量化交易不僅僅是“堆砌”算法，更需要紮實的數理統計基礎。而且，作者還討論瞭機器學習在量化交易中的一些前沿應用，比如特徵工程、模型評估等，這些內容非常有價值，為我後續進一步學習打下瞭堅實的基礎。我感覺這本書能夠幫助我從一個“使用者”轉變為一個“創造者”，讓我能夠自主地開發和優化交易策略。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是我近期閱讀過的技術類書籍中最令我驚喜的一本！從目錄就能看齣，作者對量化交易的理解非常深入，而且循序漸進地帶領讀者進入這個復雜的世界。我特彆欣賞的是，它並沒有一上來就拋齣晦澀難懂的數學公式或者高級算法，而是從Python的基礎知識講起，這對於像我這樣，雖然對量化交易充滿興趣，但Python功底相對薄弱的讀者來說，簡直是福音。每一章都緊密聯係實際應用，比如數據獲取、清洗、預處理，這些看似基礎卻至關重要的一步步，作者都講解得非常細緻，並給齣瞭可執行的代碼示例。我跟著書中的代碼，自己動手操作，一步步構建我的第一個數據分析框架，那種成就感無與倫比。而且，書中對一些常用技術指標的講解，也比我之前看過的很多資料都要清晰和透徹。作者並非簡單地羅列公式，而是深入淺齣地解釋瞭每個指標的背後邏輯和在實際交易中的意義。這本書讓我真正體會到，量化交易並非遙不可及的神秘領域，而是可以通過學習和實踐掌握的一門技術。

評分☆☆☆☆☆

這本書的篇幅和深度，讓我感覺像是在與一位經驗豐富的量化交易導師對話。作者在內容的選擇上，可以說抓住瞭量化交易的核心要素。除瞭基礎的數據處理，書中對策略開發的部分更是精彩紛呈。它並沒有僅僅局限於介紹幾種現成的交易策略，而是教會讀者如何去思考、去構建自己的策略。從因子挖掘到模型選擇，再到迴測和優化的整個流程，作者都進行瞭詳盡的闡述。我尤其喜歡書中關於迴測部分的處理，它不僅僅告訴你如何編寫迴測代碼，更重要的是，它強調瞭迴測的局限性，以及如何避免過度擬閤。這些都是在實踐中非常容易被忽視，但卻能直接影響策略有效性的關鍵點。作者還花瞭大量篇幅講解瞭風險管理的重要性，以及如何在量化交易中融入風險控製的理念，這一點對於實盤交易者來說，簡直是必不可少的知識。我感覺這本書能夠幫助我建立起一個比較全麵的量化交易知識體係，讓我不再是東拼西湊地學習，而是能夠係統地理解和應用。

評分☆☆☆☆☆

對於想要將股票投資提升到新高度的愛好者來說，這本書的價值是不可估量的。它不僅僅是教授Python技巧，更是傳遞瞭一種全新的投資理念和分析方法。作者在書中對於不同類型交易信號的解讀，以及如何將這些信號整閤成有效的交易邏輯，讓我受益匪淺。我尤其欣賞的是，書中對一些交易陷阱的警示，比如過度依賴曆史數據、忽略市場變化等，這些都是實戰中非常容易遇到的問題。作者以一種非常負責任的態度，提醒讀者要保持清醒的頭腦。而且，書中還對不同交易品種的量化分析特點進行瞭探討，這讓我認識到，量化交易並非適用於所有市場，需要根據具體情況進行調整。這本書讓我對股票量化分析有瞭更全麵、更深入的認識，並且充滿瞭學習的動力，迫不及待地想將書中的知識應用到實際的投資實踐中去。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在金融行業摸爬滾打多年的從業者，我一直希望能夠將技術手段與金融分析更緊密地結閤起來，這本書給瞭我非常大的啓發。它讓我看到瞭Python在金融領域的強大潛力，也讓我認識到，量化分析並不是隻有高冷的算法工程師纔能玩轉。作者在書中對金融數據的解讀方式，以及如何利用Python進行可視化分析，讓我耳目一新。那些精美的圖錶，不僅僅是為瞭美觀，更是為瞭清晰地揭示數據的內在規律。我尤其喜歡書中關於市場微觀結構和行為金融學在量化交易中的應用的探討，這部分內容是我在其他書中很少見到的，它拓展瞭我的思路，讓我開始從更宏觀的視角去理解市場。這本書的價值在於，它不僅僅是一本技術手冊，更是一本能夠激發思考的書。它讓我開始重新審視一些傳統的金融分析方法，並思考如何用更科學、更有效的方式來解決實際問題。