包郵 Python與量化投資：從基礎到實戰+量化投資：以Python為工具 2本 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Python
• 量化投資
• 金融
• 投資
• 編程
• 實戰
• 數據分析
• 算法
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店鋪： 蘭興達圖書專營店

齣版社： 電子工業

ISBN：YL14516

商品編碼：27147028119

開本：16

齣版時間：2017-02-01

YL14516  9787121338571 9787121305146

Python與量化投資：從基礎到實戰  

本書主要講解如何利用Python進行量化投資，包括對數據的獲取、整理、分析挖掘、信號構建、策略構建、迴測、策略分析等。本書也是利用Python進行數據分析的指南，有大量的關於數據處理分析的應用，並將重點介紹如何地利用Python解決投資策略問題。本書分為Python基礎和量化投資兩大部分：Python基礎部分主要講解Python軟件的基礎、各個重要模塊及如何解決常見的數據分析問題；量化投資部分在Python基礎部分的基礎上，講解如何使用優礦（uqer.io）迴測平颱實現主流策略及定製策略等。本書可作為專業金融從業者進行量化投資的工具書，也可作為金融領域的入門參考書。在本書中有大量的Python代碼、Python量化策略的實現代碼等，尤其是對於量化策略的實現代碼，讀者可直接自行修改並獲得策略的曆史迴測結果，甚至可將代碼直接實盤應用，進行投資。

1章 準備工作 1 1.1 Python的安裝與設置 1 1.2 常見的Python庫 2 2章 Python基礎介紹 7 2.1 Python學習準備 7 2.2 Python語法基礎 11 2.2.1 常量與變量 11 2.2.2 數與字符串 11 2.2.3 數據類 15 2.2.4 標識符 18 2.2.5 對象 19 2.2.6 行與縮進 20 2.2.7 注釋 22 2.3 Python運算符與錶達式 22 2.3.1 算數運算符 22 2.3.2 比較運算符 24 2.3.3 邏輯運算符 25 2.3.4 Python中的優先級 27 2.4 Python中的控製流 27 2.4.1 控製流的功能 28 2.4.2 Python的三種控製流 29 2.4.3 認識分支結構if 30 2.4.4 認識循環結構for…in 32 2.4.5 認識循環結構while 33 2.4.6 break語句與continue語句 35 2.5 Python函數 39 2.5.1 認識函數 39 2.5.2 形參與實參 40 2.5.3 全局變量與局部變量 44 2.5.4 對函數的調用與返迴值 45 2.5.5 文檔字符串 46 2.6 Python模塊 47 2.6.1 認識Python模塊 47 2.6.2 from…import詳解 49 2.6.3 認識__name__屬性 50 2.6.4 自定義模塊 50 2.6.5 dir()函數 51 2.7 Python異常處理與文件操作 52 2.7.1 Python異常處理 52 2.7.2 異常的發生 55 2.7.3 try…finally的使用 56 2.7.4 文件操作 57 3章 Python進階 59 3.1 NumPy的使用 59 3.1.1 多維數組ndarray 59 3.1.2 ndarray的數據類型 60 3.1.3 數組索引、切片和賦值 61 3.1.4 基本的數組運算 62 3.1.5 隨機數 63 3.2 Pandas的使用 67 3.2.1 Pandas的數據結構 68 3.2.2 Pandas輸齣設置 70 3.2.3 Pandas數據讀取與寫入 70 3.2.4 數據集快速描述性統計分析 71 3.2.5 根據已有的列建立新列 72 3.2.6 DataFrame按多列排序 73 3.2.7 DataFrame去重 73 3.2.8 刪除已有的列 74 3.2.9 Pandas替換數據 75 3.2.10 DataFrame重命名 75 3.2.11 DataFrame切片與篩選 76 3.2.12 連續型變量分組 78 3.2.13 Pandas分組技術 79 3.3 SciPy的初步使用 83 3.3.1 迴歸分析 84 3.3.2 插值 87 3.3.3 正態性檢驗 89 3.3.4 凸優化 93 3.4 Matplotlib的使用 97 3.5 Seaborn的使用 97 3.5.1 主題管理 98 3.5.2 調色闆 101 3.5.3 分布圖 102 3.5.4 迴歸圖 104 3.5.5 矩陣圖 106 3.5.6 結構網格圖 108 3.6 Scikit-Learn的初步使用 109 3.6.1 Scikit-Learn學習準備 110 3.6.2 常見的機器學習模型 111 3.6.3 模型評價方法——metric模塊 120 3.6.4 深度學習 124 3.7 SQLAlchemy與常用數據庫的連接 124 3.7.1 連接數據庫 125 3.7.2 讀取數據 126 3.7.3 存儲數據 126 4章 常用數據的獲取與整理 129 4.1 金融數據類型 129 4.2 金融數據的獲取 131 4.3 數據整理 135 4.3.1 數據整閤 135 4.3.2 數據過濾 137 4.3.3 數據探索與數據清洗 138 4.3.4 數據轉化 140 5章 通聯數據迴測平颱介紹 143 5.1 迴測平颱函數與參數介紹 144 5.1.1 設置迴測參數 144 5.1.2 accounts賬戶配置 154 5.1.3 initialize（策略初始化環境） 160 5.1.4 handle_data（策略運行邏輯） 160 5.1.5 context（策略運行環境） 160 5.2 股票模闆實例 168 5.3 期貨模闆實例 173 5.4 策略迴測詳情 179 5.5 策略的風險評價指標 181 5.6 策略交易細節 184 6章 常用的量化策略及其實現 187 6.1 量化投資概述 187 6.1.1 量化投資簡介 187 6.1.2 量化投資策略的類型 188 6.1.3 量化研究的流程 189 6.2 行業輪動理論及其投資策略 192 6.2.1 行業輪動理論簡介 192 6.2.2 行業輪動的原因 192 6.2.3 行業輪動投資策略 194 6.3 市場中性Alpha策略 199 6.3.1 市場中性Alpha策略介紹 199 6.3.2 市場中性Alpha策略的思想和方法 200 6.3.3 實例展示 201 6.4 大師策略 206 6.4.1 麥剋·歐希金斯績優成分股投資法 207 6.4.2 傑拉爾丁·維斯藍籌股投資法 211 6.5 CTA策略 219 6.5.1 趨勢跟隨策略 219 6.5.2 均值迴復策略 241 6.5.3 CTA策略錶現分析 253 6.6 Smart Beta 258 6.6.1 基於權重優化的Smart Beta 258 6.6.2 基於風險因子的Smart Beta 268 6.7 技術指標類策略 281 6.7.1 AROON指標 281 6.7.2 BOLL指標 285 6.7.3 CCI指標 288 6.7.4 CMO指標 293 6.7.5 Chaikin Oscillator指標 295 6.7.6 DMI指標 299 6.7.7 優礦平颱因子匯總 302 6.8 資産配置 317 6.8.1 有效邊界 318 6.8.2 Black-Litterman模型 335 6.8.3 風險平價模型 349 6.9 時間序列分析 358 6.9.1 與時間序列分析相關的基礎知識 358 6.9.2 自迴歸（AR）模型 365 6.9.3 滑動平均（MA）模型 372 6.9.4 自迴歸滑動平均（ARMA）模型 376 6.9.5 自迴歸差分滑動平均（ARIMA）模型 379 6.10 組閤優化器的使用 384 6.10.1 優化器的概念 384 6.10.2 優化器的API接口 386 6.10.3 優化器實例 388 6.11 期權策略：Greeks和隱含波動率微笑計算 392 6.11.1 數據準備 392 6.11.2 Greeks和隱含波動率計算 394 6.11.3 隱含波動率微笑 401 7章 量化投資十問十答 405

量化投資：以Python為工具  

主要講解量化投資的思想和策略，並藉助Python語言進行實戰。由三部分組成：首先，對Python編程語言的介紹，通過學習，讀者可以迅速掌握用Python語言處理數據的方法，靈活運用Python語言解決實際金融問題；其次，嚮讀者介紹量化投資的理論知識，主要講解量化投資所需的數量基礎與量化投資的類型等方麵；將以上兩部分內容結閤起來，講述如何在Python語言中構建量化投資策略。

1 部分Python 入門 1 1 章Python 簡介與安裝使用 2 1.1 Python 概述. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.2 Python 的安裝. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.2.1 下載安裝Python 執行文件. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.2.2 下載安裝Anaconda . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2.3 多種Python 版本並存. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.3 Python 的簡單使用. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.4 交互對話環境IPython . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.4.1 IPython 的安裝. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.4.2 IPython 的使用. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.4.3 IPython 功能介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2 章Python 代碼的編寫與執行 14 2.1 創建Python 腳本文件. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.1.1 記事本. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.1.2 Python 默認的IDLE 環境. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.1.3 專門的程序編輯器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.2 執行.py 文件. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.2.1 IDLE 環境自動執行. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.2.2 在控製颱cmd 中執行. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2.3 在Annaconda Prompt 中執行. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.3 Python 編程小技巧. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.3.1 Python 行. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.3.2 Python 縮進. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 3 章Python 對象類型初探 23 3.1 Python 對象. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 3.2 變量命名規則. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3.3 數值類型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 3.3.1 整數. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 3.3.2 浮點數. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.3.3 布爾類型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.3.4 復數. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 3.4 字符串. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.5 列錶. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.6 可變與不可變. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 3.7 元組. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 3.8 字典. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 3.9 集閤. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 4 章Python 集成開發環境：Spyder 介紹 36 4.1 代碼編輯器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 4.2 代碼執行Console . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 4.3 變量查看與編輯. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 4.4 當前工作路徑與文件管理. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 4.5 幫助文檔與在綫幫助. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 4.6 其他功能. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 5 章Python 運算符與使用 44 5.1 常用運算符. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 5.1.1 算術運算符. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 5.1.2 賦值運算符. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 5.1.3 比較運算符. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 5.1.4 邏輯運算符. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 5.1.5 身份運算符. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 5.1.6 成員運算符. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 5.1.7 運算符的優先級. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 5.2 具有運算功能的內置函數. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 6 章Python 常用語句 55 6.1 賦值語句. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 6.1.1 賦值含義與簡單賦值. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 6.1.2 多重賦值. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 6.1.3 多元賦值. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 6.1.4 增強賦值. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 6.2 條件語句. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 6.3 循環語句. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 6.3.1 for 循環. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 6.3.2 while 循環. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 6.3.3 嵌套循環. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 6.3.4 break、continue 等語句. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 7 章函數 66 7.1 函數的定義與調用. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 7.2 函數的參數. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 7.3 匿名函數. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 7.4 作用域. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 8 章麵嚮對象75 8.1 類. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 8.2 封裝. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 8.3 繼承（Inheritance） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 9 章Python 標準庫與數據操作 82 9.1 模塊、包和庫. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 9.1.1 模塊. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 9.1.2 包. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 9.1.3 庫. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 9.2 Python 標準庫介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 9.3 Python 內置數據類型與操作. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 9.3.1 序列類型數據操作. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 9.3.1.1 list 類型與操作. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 9.3.1.2 tuple 類型與操作. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 9.3.1.3 range 類型與操作. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 9.3.1.4 字符串操作. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 9.3.2 字典類型操作. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 9.3.3 集閤操作. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 10 章常用三方庫：Numpy 庫與多維數組 111 10.1 NumPy 庫. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 10.2 創建數組. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 10.3 數組元素索引與切片. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 10.4 數組運算. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 11 章常用三方庫：Pandas 與數據處理 120 11.1 Series 類型數據. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 11.1.1 Series 對象的創建. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 11.1.2 Series 對象的元素提取與切片. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122 11.1.2.1 調用方法提取元素. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122 11.1.2.2 利用位置或標簽提取元素與切片. . . . . . . . . . . . . . . 123 11.1.3 時間序列. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 11.2 DataFrame 類型數據. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 11.2.1 創建DataFrame 對象. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 11.2.2 查看DataFrame 對象. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130 11.2.3 DataFrame 對象的索引與切片. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 11.2.4 DataFrame 的操作. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 11.2.5 DataFrame 的運算. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139 11.3 數據規整化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142 11.3.1 缺失值的處理. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142 11.3.1.1 缺失值的判斷. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142 11.3.1.2 選齣不是缺失值的數據. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 11.3.2 缺失值的填充. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 11.3.3 缺失值的選擇刪除. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145 11.3.4 刪除重復數據. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146 12 章常用三方庫：Matplotlib 庫與數據可視化 149 12.1 Matplotlib 簡介. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149 12.2 修改圖像屬性. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 12.2.1 坐標. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 12.2.1.1 更改坐標軸範圍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 12.2.1.2 設定坐標標簽與顯示角度. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153 12.2.2 添加文本. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155 12.2.2.1 添加標題. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155 12.2.2.2 中文顯示問題. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157 12.2.2.3 設定坐標軸標簽. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159 12.2.2.4 增加圖形背景grid . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160 12.2.2.5 增加圖例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161 12.2.3 多種綫條屬性. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162 12.2.3.1 綫條的類型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162 12.2.3.2 圖形的顔色. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 12.2.3.3 點的形狀類型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164 12.2.3.4 綫條寬度. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166 12.3 常見圖形的繪製. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167 12.3.1 柱狀圖（Bar charts） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167 12.3.2 直方圖. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170 12.3.3 餅圖. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172 12.3.4 箱綫圖. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172 12.4 Figure、Axes 對象與多圖繪製. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173 12.4.1 Figure、Axes 對象. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174 12.4.2 多圖繪製. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176 12.4.2.1 多個子圖繪製. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176 12.4.2.2 一個圖中多條麯綫繪製. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178 2 部分統計學基礎 180 13 章描述性統計 181 13.1 數據類型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182 13.2 圖錶. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182 13.2.1 頻數分布錶. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182 13.2.2 直方圖. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183 13.3 數據的位置. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184 13.4 數據的離散度. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 186 14 章隨機變量簡介 190 14.1 概率與概率分布. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190 14.1.1 離散型隨機變量. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190 14.1.2 連續型隨機變量. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192 14.2 期望值與方差. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193 14.3 二項分布. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194 14.4 正態分布. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197 14.5 其他連續分布. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199 14.5.1 卡方分布. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199 14.5.2 t 分布. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199 14.5.3 F 分布. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 200 14.6 變量的關係. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202 14.6.1 聯閤概率分布. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202 14.6.2 變量的獨立性. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203 14.6.3 變量的相關性. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203 14.6.4 上證綜指與深證綜指的相關性分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205 15 章推斷統計 208 15.1 參數估計. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 208 15.1.1 點估計. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209 15.1.2 區間估計. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209 15.2 案例分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212 15.3 假設檢驗. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213 15.3.1 兩類錯誤. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214 15.3.2 顯著性水平與p 值. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215 15.3.3 確定小概率事件. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215 15.4 t 檢驗. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216 15.4.1 單樣本t 檢驗. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216 15.4.2 獨立樣本t 檢驗. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217 15.4.3 配對樣本t 統計量的構造. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218 16 章方差分析 221 16.1 方差分析之思想. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221 16.2 方差分析之原理. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222 16.2.1 離差平方和. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223 16.2.2 自由度. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224 16.2.3 顯著性檢驗. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225 16.3 方差分析之Python 實現. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226 16.3.1 單因素方差分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227 16.3.2 多因素方差分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228 16.3.3 析因方差分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228 17 章迴歸分析 231 17.1 一元綫性迴歸模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231 17.1.1 一元綫性迴歸模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231 17.1.2 小平方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232 17.2 模型擬閤度. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233 17.3 古典假設條件下^_、^ _ 之統計性質. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234 17.4 顯著性檢驗. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235 17.5 上證綜指與深證成指的迴歸分析與Python 實踐. . . . . . . . . . . . . . . . 236 17.5.1 Python 擬閤迴歸函數. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 236 17.5.2 繪製迴歸診斷圖. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238 17.6 多元綫性迴歸模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240 17.7 多元綫性迴歸案例分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241 17.7.1 價格水平對GDP 的影響. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241 17.7.2 考量自變量共綫性因素的新模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243 3 部分金融理論、投資組閤與量化選股246 18 章資産收益率和風險 247 18.1 單期與多期簡單收益率. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 248 18.1.1 單期簡單收益率. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 248 18.1.2 多期簡單收益率. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249 18.1.3 Python 函數計算簡單收益率. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252 18.1.4 單期與多期簡單收益率的關係. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252 18.1.5 年化收益率. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254 18.1.6 考慮股利分紅的簡單收益率. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256 18.2 連續復利收益率. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 259 18.2.1 多期連續復利收益率. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260 18.2.2 單期與多期連續復利收益率的關係. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262 18.3 繪製收益圖. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263 18.4 資産風險的來源. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 264 18.4.1 市場風險. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 264 18.4.2 利率風險. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 264 18.4.3 匯率風險. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265 18.4.4 流動性風險. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265 18.4.5 信用風險. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265 18.4.6 通貨膨脹風險. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266 18.4.7 營運風險. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266 18.5 資産風險的測度. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266 18.5.1 方差. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266 18.5.2 下行風險. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 268 18.5.3 風險價值. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 269 18.5.4 期望虧空. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271 18.5.5 大迴撤. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271 19 章投資組閤理論及其拓展 276 19.1 投資組閤的收益率與風險. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 276 19.2 Markowitz 均值-方差模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 280 19.3 Markowitz 模型之Python 實現. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 285 19.4 Black-Litterman 模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 289 20 章資本資産定價模型（CAPM） 298 20.1 資本資産定價模型的核心思想. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 298 20.2 CAPM 模型的應用. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 299 20.3 Python 計算單資産CAPM 實例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 301 20.4 CAPM 模型的評價. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305 21 章Fama-French 三因子模型 308 21.1 Fama-French 三因子模型的基本思想. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 308 21.2 三因子模型之Python 實現. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 310 21.3 三因子模型的評價. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 315 4 部分時間序列簡介與配對交易 317 22 章時間序列基本概念 318 22.1 認識時間序列. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 318 22.2 Python 中的時間序列數據. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 320 22.3 選取特定日期的時間序列數據. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 321 22.4 時間序列數據描述性統計. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323 23 章時間序列的基本性質 326 23.1 自相關性. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 326 23.1.1 自協方差. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 327 23.1.2 自相關係數. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 327 23.1.3 偏自相關係數. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 327 23.1.4 acf( ) 函數與pacf( ) 函數. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 328 23.1.5 上證綜指的收益率指數的自相關性判斷. . . . . . . . . . . . . . . . . 328 23.2 平穩性. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 331 23.2.1 強平穩. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 331 23.2.2 弱平穩. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332 23.2.3 強平穩與弱平穩的區彆. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332 23.3 上證綜指的平穩性檢驗. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333 23.3.1 觀察時間序列圖. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333 23.3.2 觀察序列的自相關圖和偏自相關圖. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333 23.3.3 單位根檢驗. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 336 23.4 白噪聲. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 340 23.4.1 白噪聲. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 340 23.4.2 白噪聲檢驗——Ljung-Box 檢驗. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 341 23.4.3 上證綜閤指數的白噪聲檢驗. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 343 24 章時間序列預測 345 24.1 移動平均預測. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 345 24.1.1 簡單移動平均. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 345 24.1.2 加權移動平均. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 346 24.1.3 指數加權移動平均. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 346 24.2 ARMA 模型預測. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 347 24.2.1 自迴歸模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 348 24.2.2 移動平均模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 350 24.3 自迴歸移動平均模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 350 24.4 ARMA 模型的建模過程. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 351 24.5 CPI 數據的ARMA 短期預測. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 351 24.5.1 序列識彆. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 351 24.5.2 模型識彆與估計. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 354 24.5.3 模型診斷. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 356 24.5.4 運用模型進行預測. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 359 24.6 股票收益率的平穩時間序列建模. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 359 25 章GARCH 模型 364 25.1 資産收益率的波動率與ARCH 效應. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 364 25.2 ARCH 模型和GARCH 模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365 25.2.1 ARCH 模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365 25.2.2 GARCH 模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 366 25.3 ARCH 效應檢驗. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 368 25.4 GARCH 模型構建. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 370 26 章配對交易策略 372 26.1 什麼是配對交易. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 372 26.2 配對交易的思想. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 373 26.3 配對交易的步驟. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 374 26.3.1 股票對的選擇. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 374 26.3.2 配對交易策略的製定. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 383 26.4 構建PairTrading 類. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 387 26.5 Python 實測配對交易交易策略. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 391 5 部分技術指標與量化投資399 27 章K 綫圖 400 27.1 K 綫圖簡介. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 400 27.2 Python 繪製上證綜指K 綫圖. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 403 27.3 Python 捕捉K 綫圖的形態. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 405 27.3.1 Python 捕捉“早晨之星” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 406 27.3.2 Python 語言捕捉“烏雲蓋頂”形態. . .

探索數據驅動的投資世界：算法交易、策略開發與實盤應用 在瞬息萬變的金融市場中，憑藉直覺和經驗進行投資早已顯得力不從心。如今，數據正以前所未有的速度和廣度重塑著投資的格局。那些能夠深度挖掘數據、構建量化模型、並將其轉化為盈利策略的投資者，正逐漸成為市場的主導力量。 本書旨在為你揭示數據驅動投資的奧秘，帶領你踏入一個充滿機遇與挑戰的量化投資領域。我們將從基礎概念入手，逐步深入到復雜的模型構建、策略開發以及最終的實盤應用，讓你能夠係統地掌握量化投資的核心技能。無論你是金融行業的從業者，希望提升自己的專業能力；還是對投資充滿熱情，渴望掌握更科學的投資方法；抑或是程序員齣身，希望將編程技術應用於金融領域，本書都將為你提供一條清晰的學習路徑。 第一部分：量化投資的基石——理論與實踐的融閤 我們將從量化投資的起源與發展講起，理解其核心理念——通過數學、統計學和計算機科學的方法來分析市場、尋找交易機會。你將瞭解到，量化投資並非神秘莫測的“黑箱”，而是建立在一係列嚴謹的理論基礎之上，例如： 金融市場微觀結構： 深入剖析訂單簿、價差、流動性等關鍵要素，理解它們如何影響資産價格的波動，為量化交易的執行提供理論支撐。 統計套利與配對交易： 學習如何識彆和利用資産之間的統計關係，通過建立多頭空頭組閤來對衝市場風險，捕捉短期套利機會。 資産定價模型： 掌握如CAPM（資本資産定價模型）、Fama-French三因子模型等經典模型，理解它們如何解釋資産的風險與收益關係，為投資組閤的構建和風險管理提供理論指導。 投資組閤優化： 學習如何運用均值-方差模型、Black-Litterman模型等工具，在風險可控的前提下，最大化投資組閤的預期收益，實現資産的有效配置。 風險管理： 深入探討VaR（在險價值）、CVaR（條件在險價值）等風險度量指標，以及止損、止盈、倉位管理等實用的風險控製技術，確保投資的穩健性。 在本部分，我們也將結閤實際案例，展示量化投資在不同市場（股票、期貨、外匯、加密貨幣等）的應用。你將看到，量化策略如何幫助投資者在復雜多變的市場環境中做齣更理性的決策，規避情緒化交易帶來的損失。 第二部分：Python——量化投資的強大引擎 作為當今最流行、最強大的編程語言之一，Python以其簡潔易讀的語法、豐富的科學計算庫和活躍的社區生態，成為瞭量化投資領域的首選工具。本書將帶領你逐步掌握使用Python進行量化投資所需的各項技能： Python基礎迴顧與進階： 即使你已有一定的Python基礎，我們也會迴顧核心概念，並深入講解數據類型、控製流、函數、麵嚮對象編程等，確保你能夠熟練運用Python進行復雜的數據處理和算法實現。 數據科學核心庫： NumPy： 掌握其強大的多維數組對象和數學函數，進行高效的數值計算，為金融數據處理奠定基礎。 Pandas： 學習其強大的數據結構（Series和DataFrame），以及數據讀取、清洗、轉換、閤並、分組、聚閤等一係列數據處理功能，這是量化分析的基石。 Matplotlib與Seaborn： 學習如何利用這兩個庫繪製各種金融圖錶，直觀地展示數據特徵、模型錶現和策略迴測結果，幫助你更好地理解數據和模型。 金融數據獲取與處理： API接口： 學習如何通過各種金融數據API（例如：Tushare、AkShare、Yahoo Finance等）獲取曆史行情數據、財務數據、宏觀經濟數據等，構建你的專屬金融數據庫。 數據清洗與預處理： 掌握處理缺失值、異常值、數據對齊、頻率轉換等常見數據問題的技巧，確保數據的質量，避免因數據問題導緻模型失效。 統計分析與機器學習基礎： SciPy： 學習其在科學計算、優化、統計和信號處理等方麵的強大功能，應用於金融數據的統計分析。 Statsmodels： 深入學習其在統計建模、計量經濟學和時間序列分析方麵的應用，構建和檢驗統計模型。 Scikit-learn： 掌握其在機器學習領域的廣泛應用，包括分類、迴歸、聚類、降維等算法，為構建預測模型和交易信號提供工具。 我們將通過大量的代碼示例，讓你在實踐中學習和鞏固這些知識。你將親手編寫代碼，完成數據獲取、清洗、可視化以及初步的統計分析，為後續的策略開發打下堅實的基礎。 第三部分：量化交易策略的開發與迴測 掌握瞭Python及其相關庫後，我們將進入量化投資的核心環節——策略的開發與迴測。這一部分將是你將理論知識轉化為實際交易能力的關鍵： 技術指標分析： 動量指標： RSI、MACD、KDJ等，學習如何理解和計算這些指標，並將其應用於構建趨勢跟蹤和超買超賣策略。 波動率指標： Bollinger Bands、ATR等，學習如何利用它們來衡量市場波動性，並構建基於波動率的交易策略。 成交量指標： OBV、Volume Profile等，理解成交量在市場中的作用，並開發相應的交易信號。 因子投資： 價值因子、成長因子、動量因子、低波動因子等： 學習如何構建和使用這些經典的投資因子，並開發基於因子暴露的投資組閤。 多因子模型： 探索如何將多個因子組閤起來，構建更具魯棒性的量化策略。 機器學習在策略開發中的應用： 監督學習： 利用迴歸模型預測股票價格，利用分類模型預測價格漲跌方嚮。 無監督學習： 應用聚類算法發現相似的股票，應用降維技術提取市場關鍵特徵。 深度學習（初步）： 介紹循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）等在時間序列預測中的應用潛力。 策略迴測框架的構建與使用： 迴測引擎的設計理念： 理解迴測的原理，包括數據加載、信號生成、交易模擬、傭金與滑點處理等。 實用的迴測庫： 學習使用諸如`Backtrader`、`PyAlgoTrade`等成熟的迴測框架，快速搭建和運行你的交易策略。 迴測指標的解讀： 深入理解夏普比率、最大迴撤、年化收益率、卡瑪比率等關鍵迴測指標，科學地評估策略的優劣。 過擬閤的識彆與規避： 學習各種避免策略過擬閤的方法，確保迴測結果的可靠性，避免在實盤中遭遇“滑鐵盧”。 你將親手設計、實現並迴測多種經典的量化交易策略，例如：均綫交叉策略、MACD背離策略、布林帶突破策略、因子輪動策略等。通過對迴測結果的分析，你將學會如何優化策略參數，提升策略的錶現，並對策略的風險有深刻的認識。 第四部分：從模擬到實盤——量化交易的落地 經過充分的迴測和優化，你將準備好將你的量化交易策略推嚮實盤。這一部分將聚焦於實盤交易的挑戰與實踐： 交易接口與委托執行： 券商API： 學習如何對接主流券商提供的交易API，實現策略自動下單、撤單、查詢等功能。 訂單類型： 理解市價單、限價單、止損單等不同訂單類型的特性，並學習如何在不同市場環境下選擇閤適的訂單類型。 高頻交易的初步探討： 簡要介紹高頻交易的基本概念、技術要求和麵臨的挑戰，讓你對這一前沿領域有所瞭解。 實盤交易的風險控製： 實時監控： 學習如何設計和實現交易係統的實時監控機製，包括資金狀況、持倉情況、策略運行狀態等。 異常處理與應急預案： 製定應對突發情況（如網絡中斷、API故障、價格劇烈波動等）的應急預案，確保交易係統的穩定運行。 持續的策略優化與調整： 理解市場環境的不斷變化，學習如何定期評估策略錶現，並根據實際情況對策略進行必要的調整或迭代。 交易心理與紀律： 剋服情緒影響： 量化交易的核心在於理性，但人的心理在實盤中仍會受到影響。我們將探討如何保持紀律，嚴格執行交易計劃，避免貪婪與恐懼。 復盤與總結： 強調定期復盤交易日誌、分析盈虧原因的重要性，從中學習經驗教訓，不斷進步。 搭建自己的量化交易係統（基礎）： 從簡單開始： 逐步指導你如何將策略代碼、數據獲取模塊、交易執行模塊整閤起來，構建一個基本的量化交易係統。 部署與運行： 瞭解如何在本地服務器或雲服務器上部署你的交易係統，並實現自動化運行。 我們將通過詳細的步驟和代碼示例，幫助你構建一個能夠進行自動化交易的係統。你將學習如何處理實盤交易中的各種細節，以及如何建立一套科學的交易流程，以應對真實市場的復雜性。 本書的特色與價值： 理論與實踐的緊密結閤： 我們不僅會講解量化投資的理論知識，更注重如何將其轉化為實際的代碼實現和交易策略。 以Python為核心工具： 充分利用Python強大的生態係統，讓你在掌握量化投資方法的同時，也能精通數據科學和編程技術。 循序漸進的學習路徑： 從基礎概念到高級應用，層層遞進，確保不同背景的學習者都能理解和掌握。 豐富的代碼示例與案例分析： 大量的代碼片段和真實的交易案例，幫助你快速上手，理解知識點。 前瞻性的視野： 涵蓋瞭當前量化投資領域的熱點和發展趨勢，為你未來的學習和發展提供方嚮。 通過本書的學習，你將能夠： 建立科學的投資理念： 擺脫主觀臆斷，以數據為驅動，做齣理性的投資決策。 掌握核心的量化工具： 熟練運用Python及其相關庫，進行金融數據的分析和建模。 開發自己的交易策略： 能夠獨立設計、實現並迴測各種量化交易策略。 理解實盤交易的挑戰： 掌握自動化交易係統的構建和風險管理的關鍵技術。 開啓量化投資的職業生涯： 為你在量化分析師、交易員、對衝基金等金融領域的發展奠定堅實的基礎。 量化投資的時代已經到來，掌握數據驅動的投資方法，將是你在這個時代立於不敗之地的關鍵。本書將是你探索這個激動人心的領域的最佳起點。讓我們一起，用代碼和數據，在金融市場中乘風破浪！

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這套書，我最先關注的是《Python與量化投資：從基礎到實戰》的部分。我之前對量化投資一直很感興趣，但又覺得門檻很高，不知道從何下手。這本書就完美解決瞭我的痛點。它從最基礎的Python編程講起，一步步引導我學習如何使用Python來處理和分析金融數據。我印象特彆深刻的是書中關於數據可視化的一部分，通過清晰的圖錶，我能直觀地看到數據之間的關係，這對於理解市場趨勢和發現投資機會非常有幫助。書中的案例也都非常貼近實際，我跟著書中的代碼，自己動手實踐，慢慢地就建立起瞭一套初步的量化分析思路。雖然我還沒有完全掌握書中的所有內容，但已經能夠感受到，這本書為我打開瞭量化投資的大門，讓我不再覺得這個領域是遙不可及的。它是一本非常適閤入門者的實踐指南。

評分☆☆☆☆☆

收到書的時候，我首先被《量化投資：以Python為工具》的厚度給震撼瞭一下，感覺內容肯定非常紮實。閱讀體驗嘛，一開始我抱著學習怎麼用Python炒股的心態，但翻開之後發現，這本書的視野比我想象的要更廣闊。它不僅僅是講如何用Python寫交易程序，更多的是在探討量化投資背後的思維方式和方法論。比如，書中對不同類型投資策略的分類和解讀，對我理解市場的運作邏輯很有幫助。它並沒有直接給齣“賺錢秘籍”，而是教會我如何去思考一個交易策略的可行性，如何去評估它的優劣。而且，書中穿插的案例分析，讓我看到瞭理論知識是如何在實際市場中應用的，這些例子很有啓發性。當然，裏麵涉及到一些數學和統計的知識，對於我這樣非科班齣身的讀者來說，需要多花點時間去理解，但感覺這種深入的講解，纔能真正打下堅實的基礎，而不是停留在淺嘗輒止的層麵。

評分☆☆☆☆☆

這套書，我剛入手不久，還在慢慢啃。說實話，最吸引我的是“包郵”這兩個字，誰讓咱是精打細算的普通讀者呢！不過，拿到手之後，翻開來看，就覺得這不單單是“撿漏”瞭。尤其是《Python與量化投資：從基礎到實戰》這本書，感覺它真的把量化投資這個聽起來高大上的東西，一點一點地拆解開來。我之前對量化投資瞭解不多，隻覺得是那些金融大佬玩的遊戲，但這本書從Python的基礎語法開始講起，一步步帶你接觸數據分析、圖錶繪製，然後纔涉及到一些量化投資的核心概念，比如策略的迴測、風險的評估等等。我個人對編程一竅不通，但跟著書中的例子，敲敲代碼，看看輸齣，真的能體會到那種“原來如此”的感覺。它沒有上來就甩一堆復雜的公式和模型，而是循序漸進，就像帶一個完全不懂的小白入門一樣，這點我很贊賞。雖然書中的實戰部分，我還隻是處於模仿階段，但已經能感受到它在引導讀者構建自己的交易邏輯和係統。

評分☆☆☆☆☆

拿到這套書，我最大的感受就是“乾貨十足”。《Python與量化投資：從基礎到實戰》這本書，我剛開始看的時候，就覺得它很接地氣。它沒有那些故弄玄虛的理論，而是實實在在地從Python的基本操作講起，告訴你怎麼用Python來處理金融數據。比如，書中關於數據清洗、特徵工程的章節，對於我這種剛接觸量化投資的人來說，簡直是雪中送炭。我之前嘗試過自己寫一些簡單的分析腳本，但總是覺得數據處理起來很麻煩，效率不高。這本書裏提供的代碼示例，很多可以直接拿來用，而且講解得很透徹，讓你明白每一行代碼的作用。後麵關於策略迴測的部分，更是讓我大開眼界，原來真的可以量化地去驗證一個策略是否有效。我還沒有完全實踐完書中的所有例子，但已經能感受到，通過這本書，我離構建一個屬於自己的量化交易係統又近瞭一步。

評分☆☆☆☆☆

這套書，尤其是《量化投資：以Python為工具》這一本，給我最直觀的感受是它的係統性和深度。它不僅僅是將Python作為一種工具來介紹，而是將Python置於整個量化投資的體係中進行講解。我之前對量化投資的認知比較零散，這本書就像一個優秀的嚮導，把我帶入瞭一個更清晰的框架。它對量化投資的各個環節，從數據獲取、清洗、因子構建，到策略開發、迴測、風控，都進行瞭詳細的論述。書中對一些經典量化模型的解釋，雖然有些地方需要反復琢磨，但確實能讓我理解這些模型背後的邏輯和適用場景。我特彆喜歡書中那種嚴謹的學術探討風格，雖然對於初學者來說，可能有些門檻，但長遠來看，這種深度理解對於形成自己獨立的投資思考至關重要。它教會我的，不是如何去“套用”彆人的方法，而是如何去“理解”和“創造”。