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王小川 著

圖書標籤:

• Python
• 量化投資
• 量化交易
• 機器學習
• 大數據
• 金融
• 投資
• 實戰
• 入門
• Python編程

店鋪： 義博圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121338571

商品編碼：27354748568

Python與量化投資：從基礎到實戰

Python與量化投資：從基礎到實戰

王小川 (作者)  

 

書 號：978-7-121-33857-1

齣版日期：2018-04-01

頁 數：424

開 本：16(185*235)

齣版狀態：上市銷售

維護人：張國霞

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，並將重點介紹如何高效地利用Python解決投資策略問題。本書分為Python基礎篇和量化投資篇：Python基礎篇主要講解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；量化投資篇在Python基礎篇的基礎上，講解如何使用優礦（uqer.io）迴測平颱實現主流策略及高級定製策略等。

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

.....

6.11.3 隱含波動率微笑    401

 

7章 量化投資十問十答    405

量化交易之路：用Python做股票量化分析

內容簡介

量化交易之路：用Python做股票量化分析

定價：￥89.00

作者： 阿布   

齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111575214

上架時間：2017-8-25

齣版日期：2017 年8月

開本：16開

版次：1-1

所屬分類：計算機

 

目錄

前言 

第1部分 對量化交易的正確認識

第1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

1.3.1 避免短綫頻繁交易    4

1.3.2 避免逆勢操作    5

1.3.3 避免重倉交易    5

1.3.4 避免對勝率的盲目追求    6

1.3.5 確保交易策略的執行    6

1.3.6 獨立交易及對結果負責的信念    6

第3部分 量化交易係統的開發....................

量化投資：以Python為工具

內容簡介

本書主要講解量化投資的思想和策略，並藉助Python 語言進行實戰。本書一共分為5部分，第1部分是Python 入門，第2部分是統計學基礎，第3部分是金融理論、投資組閤與量化選股，第4部分是時間序列簡介與配對交易，第5部分是技術指標與量化投資。本書先對Python 編程語言進行介紹，通過學習，讀者可以迅速掌握用Python 語言處理數據的方法，並靈活運用Python 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和類型等方麵；後講述如何在Python語言中構建量化投資策略。

目       錄

第1 部分Python 入門 1 
第1 章Python 簡介與安裝使用 2 
1．1 Python 概述
1．2 Python 的安裝
1．2．1 下載安裝Python 執行文件
1．2．2 下載安裝Anaconda
1．2．3 多種Python 版本並存
1．3 Python 的簡單使用 
1．4 交互對話環境IPython 
1．4．1 IPython 的安裝
1．4．2 IPython 的使用
1．4．3 IPython 功能介紹 

第2 章Python 代碼的編寫與執行
2．1 創建Python 腳本文件
2．1．1 記事本
2．1．2 Python 默認的IDLE 環境
2．1．3 專門的程序編輯器
2．2 執行．py 文件
2．2．1 IDLE 環境自動執行
2．2．2 在控製颱cmd 中執行
2．2．3 在Annaconda Prompt 中執行
2．3 Python 編程小技巧
2．3．1 Python 行
2．3．2 Python 縮進

第3 章Python 對象類型初探 23 
3．1 Python 對象
3．2 變量命名規則
3．3 數值類型
3．3．1 整數
3．3．2 浮點數
3．3．3 布爾類型
3．3．4 復數
3．4 字符串
3．5 列錶
3．6 可變與不可變
3．7 元組
3．8 字典
3．9 集閤

第4 章Python 集成開發環境：Spyder 介紹 36 
4．1 代碼編輯器
4．2 代碼執行Console
4．3 變量查看與編輯
4．4 當前工作路徑與文件管理
4．5 幫助文檔與在綫幫助
4．6 其他功能

第5 章Python 運算符與使用 44 
5．1 常用運算符
5．1．1 算術運算符
5．1．2 賦值運算符
5．1．3 比較運算符
5．1．4 邏輯運算符
5．1．5 身份運算符
5．1．6 成員運算符 
5．1．7 運算符的優先級
5．2 具有運算功能的內置函數

第6 章Python 常用語句 55 
6．1 賦值語句
6．1．1 賦值含義與簡單賦值
6．1．2 多重賦值
6．1．3 多元賦值
6．1．4 增強賦值
6．2 條件語句
6．3 循環語句 
6．3．1 for 循環
6．3．2 while 循環
6．3．3 嵌套循環
6．3．4 break、continue 等語句

第7 章函數 
7．1 函數的定義與調用
7．2 函數的參數 
7．3 匿名函數
7．4 作用域 

第8 章麵嚮對象
8．1 類 
8．2 封裝
8．3 繼承（Inheritance）

第9 章Python 標準庫與數據操作 
9．1 模塊、包和庫
9．1．1 模塊
9．1．2 包
9．1．3 庫
9．2 Python 標準庫介紹
9．3 Python 內置數據類型與操作
9．3．1 序列類型數據操作
9．3．1．1 list 類型與操作
9．3．1．2 tuple 類型與操作
9．3．1．3 range 類型與操作
9．3．1．4 字符串操作
9．3．2 字典類型操作
9．3．3 集閤操作...................

零起點Python大數據與量化交易

內容簡介

本書是國內較早關於Python大數據與量化交易的原創圖書，配閤zwPython開發平颱和zwQuant開源量化軟件學習，是一套完整的大數據分析、量化交易的學習教材，可直接用於實盤交易。本書有三大特色：一，以實盤個案分析為主，全程配有Python代碼；二，包含大量的圖文案例和Python源碼，無須專業編程基礎，懂Excel即可開始學習；三，配有專業的zwPython集成開發平颱、zwQuant量化軟件和zwDat數據包。

本書內容源自筆者的原版教學課件，雖然限於篇幅和載體，省略瞭視頻和部分環節，但核心內容都有保留，配套的近百套Python教學程序沒有進行任何刪減。考慮到廣大入門讀者的需求，筆者在各個核心函數環節增添瞭函數流程圖。

目       錄

第1章 從故事開始學量化 1

1.1 億萬富翁的“神奇公式” 2

1.1.1 案例1-1：億萬富翁的“神奇公式” 2

1.1.2 案例分析：Python圖錶 5

1.1.3 matplotlib繪圖模塊庫 7

1.1.4 案例分析：style繪圖風格 10

1.1.5 案例分析：colormap顔色錶 12

1.1.6 案例分析：顔色錶關鍵詞 14

1.1.7 深入淺齣 17

1.2 股市“一月效應” 18

1.2.1 案例1-2：股市“一月效應” 18

1.2.2 案例分析：“一月效應”計算 19

1.2.3 案例分析：“一月效應”圖錶分析 24

1.2.4 案例分析：顔色錶效果圖 26

1.2.5 “一月效應”全文注解版Python源碼 27

1.2.6 大數據?宏分析 34

1.3 量化交易流程與概念 36

1.3.1 數據分析I2O流程 36

1.3.2 量化交易不是高頻交易、自動交易 37

1.3.3 小資、小白、韭菜 38

1.3.4 專業與業餘 38

1.4 用戶運行環境配置 42

1.4.1 程序目錄結構 43

1.4.2 金融股票數據包 44

1.5 Python實戰操作技巧 46

1.5.1 模塊檢測 46

1.5.2 Spyder編輯器界麵設置 47

1.5.3 代碼配色技巧 48

1.5.4 圖像顯示配置 50

1.5.5 Python2、Python 3雙版本雙開模式 51

1.5.6 單版本雙開、多開模式 52

1.5.7 實戰勝於一切 54

1.6 量化、中醫與西醫 54

第2章 常用量化技術指標與框架 56

2.1 案例2-1：SMA均綫策略 56

2.1.1 案例要點與事件編程 58

2.1.2 量化程序結構 61

2.1.3 main程序主入口 61

2.1.4 KISS法則 63

2.2 Python量化係統框架 64

2.2.1 量化行業關鍵詞 64

2.2.2 國外主流Python量化網站 65

2.2.3 我國主流Python量化網站 67

2.2.4 主流Python量化框架 70

2.3 常用量化軟件包 78

2.3.1 常用量化軟件包簡介 79

2.3.2 案例2-2：模塊庫列錶 80

2.4 常用量化技術指標 82

2.4.1 TA-Lib金融軟件包 83

2.4.2 案例2-3：MA均綫函數調用 84

2.4.3 TA-Lib函數調用 86

2.4.4 量化分析常用指標 88

2.5 經典量化策略 90

2.5.1 阿爾法（Alpha）策略 90

2.5.2 Beta策略 92

2.5.3 海龜交易法則 93

2.5.4 ETF套利策略 95

2.6 常用量化策略 95

2.6.1 動量交易策略 96

2.6.2 均值迴歸策略 97

2.6.3 其他常用量化策略 98

2.7 起點與終點 100

第3章 金融數據采集整理 101

3.1 常用數據源API與模塊庫 102

3.1.1 大數據綜閤API 102

3.1.2 專業財經數據API 103

3.1.3 專業數據模塊庫 104

3.2 案例3-1：zwDatX數據類 104

3.3 美股數據源模塊庫 108

3.4 開源文檔庫Read the Docs 109

3.5 案例3-2：下載美股數據 110

3.6 財經數據源模塊庫TuShare 113

3.6.1 滬深股票列錶 115

3.6.2 案例3-3：下載股票代碼數據 116

3.6.3 CSV文件處理 119

3.7 曆史數據 121

3.7.1 曆史行情 121

3.7.2 案例3-4：下載近期股票數據 124

3.7.3 曆史復權數據 130

3.7.4 案例3-5：下載曆史復權數據 131

3.8 其他交易數據 134

3.9 zwDat大股票數據源與數據更新 143

3.9.1 案例3-6：A股基本概況數據下載 144

3.9.2 案例3-7：A股交易數據下載 146

3.9.3 案例3-8：A股指數行情數據下載 150

3.9.4 案例3-9：美股交易數據下載 151

3.10 數據歸一化處理 153

3.10.1 中美股票數據格式差異 153

3.10.2 案例3-10：數據格式轉化 154

3.10.3 案例3-11：A股策略PAT實盤分析 156

3.10.4 案例3-12：數據歸一化 158

3.11 為有源頭活水來 160

第4章 PAT案例匯編 162

4.1 投資組閤與迴報率 163

4.1.1 案例4-1：下載多組美股數據 163

4.1.2 案例4-2：投資組閤收益計算 165

4.2 SMA均綫策略 168

4.2.1 SMA簡單移動平均綫 168

4.2.2 案例4-3：原版SMA均綫策略 169

4.2.3 案例4-4：增強版SMA均綫策略 173

4.2.4 案例4-5：A股版SMA均綫策略 174

4.3 均綫交叉策略 175

4.3.1 案例4-6：均綫交叉策略 176

4.3.2 案例4-7：A股版均綫交叉策略 178

4.4 VWAP動量策略 181

4.4.1 案例4-8：VWAP動量策略 182

4.4.2 案例4-9：A股版VWAP動量策略 183

4.5 布林帶策略 183

4.5.1 案例4-10：布林帶策略 185

4.5.2 案例4-11：A股版布林帶策略 186

4.6 RSI2策略 188

4.6.1 案例4-12：RSI2策略 190

4.6.2 案例4-13：A股版RSI2策略 190

4.7 案例與傳承 194

第5章 zwQuant整體架構 196

5.1 發布前言 196

5.2 功能簡介 197

5.2.1 目錄結構 197

5.2.2 安裝與更新 198

5.2.3 模塊說明 199

5.2.4 zwSys模塊：係統變量與類定義 200

5.2.5 zwTools模塊：常用（非量化）工具函數 201

5.2.6 zwQTBox：常用“量化”工具函數集 201

5.2.7 zwQTDraw.py：量化繪圖工具函數 203

5.2.8 zwBacktest：迴溯測試工具函數 203

5.2.9 zwStrategy：策略工具函數 203

5.2.10 zw_TA-Lib：金融函數模塊 204

5.3 示例程序 207

5.4 常用量化分析參數 208

5.5 迴溯案例：對標測試 209

5.5.1 對標測試1：投資迴報參數 209

5.5.2 對標測試2：VWAP策略 211

5.6 迴報參數計算 214

5.7 主體框架 220

5.7.1 stkLib內存數據庫 220

5.7.2 Bars數據包 221

5.7.3 案例：內存數據庫＆數據包 222

5.7.4 qxLib、xtrdLib 227

5.7.5 案例5-1：qxLib數據 228

5.7.6 量化係統的價格體係 230

5.7.7 數據預處理 231

5.7.8 繪圖模闆 234

5.8 新的起點 236

第6章 模塊詳解與實盤數據 237

6.1 迴溯流程 238

6.1.1 案例6-1：投資迴報率 238

6.1.2 代碼構成 242

6.1.3 運行總流程 243

6.2 運行流程詳解 244

6.2.1 設置股票數據源 244

6.2.2 設置策略參數 247

6.2.3 dataPre數據預處理 249

6.2.4 綁定策略函數 253

6.2.5 迴溯測試：zwBackTest 253

6.2.6 輸齣迴溯結果數據、圖錶 258

6.3 零點策略 260

6.3.1 mul多個時間點的交易＆數據 263

6.3.2 案例6-2：多個時間點交易 264

6.4 不同數據源與格式修改 270

6.4.1 案例6-3：數據源修改 272

6.4.2 數據源格式修改 274

6.5 金融數據包與實盤數據更新 275

6.5.1 大盤指數文件升級 276

6.5.2 實盤數據更新 277

6.5.3 案例6-4：A股實盤數據更新 277

6.5.4 案例6-5：大盤指數更新 279

6.6 穩定 281

第7章 量化策略庫 282

7.1 量化策略庫簡介 282

7.1.1 量化係統的三代目 283

7.1.2 通用數據預處理函數 283

7.2 SMA均綫策略 286

7.2.1 案例7-1：SMA均綫策略 286

7.2.2 實盤下單時機與推薦 289

7.2.3 案例7-2：實盤SMA均綫策略 290

7.3 CMA均綫交叉策略 294

7.3.1 案例7-3：均綫交叉策略 294

7.3.2 對標測試誤差分析 296

7.3.3 案例7-4：CMA均綫交叉策略修改版 299

7.3.4 人工優化參數 300

7.4 VWAP策略 301

7.4.1 案例7-5：VWAP策略 301

7.4.2 案例7-6：實盤VWAP策略 303

7.5 BBands布林帶策略 304

7.5.1 案例7-7：BBands布林帶策略 305

7.5.2 案例7-8：實盤BBands布林帶策略 306

7.6 大道至簡1 1 307................

零起點Python機器學習快速入門

內容簡介

本書采用獨創的黑箱模式，MBA案例教學機製，結閤一綫實戰案例，介紹Sklearn人工智能模塊庫和常用的機器學習算法。書中配備大量圖錶說明，沒有枯燥的數學公式，普通讀者，隻要懂Word、Excel，就能夠輕鬆閱讀全書，並學習使用書中的知識，分析大數據。本書具有以下特色：獨創的黑箱教學模式，全書無任何抽象理論和深奧的數學公式。次係統化融閤Sklearn人工智能軟件和Pandas數據分析軟件，不用再直接使用復雜的Numpy數學矩陣模塊。係統化的Sklearn函數和API中文文檔，可作為案頭工具書隨時查閱。基於Sklearn+Pandas模式，無須任何理論基礎，全程采用MBA案例模式，懂Excel就可看懂。

目       錄

第 1 章 從阿爾法狗開始說起1
1．1 阿爾法狗的前世今生．．．．．．．1
1．2 機器學習是什麼．．．．．2
1．3 機器學習大史記．．．．．3
1．4 機器學習經典案例．．．．．．．．． 11

第 2 章 開發環境．．．．．．13
2．1 數據分析 Python．．．．．13
2．2 用戶運行平颱．．．．．．．18
2．3 程序目錄結構．．．．．．．19
2．4 Spyder 編輯器界麵設置．20
2．5 Python 命令行模式．．．．．．．．．26
2．6 Notebook 模式．．．．．．27
2．7 模塊庫控製麵闆．．．29
2．8 使用 pip 更新模塊庫．．．．．．33

第 3 章 Python 入門案例．．．．39
3．1 案例 3-1：次編程“hello，ziwang” ．．．．39
3．2 案例 3-2：增強版“hello，ziwang” ．．42
3．3 案例 3-3：列舉係統模塊庫清單．．．．．．．44
3．4 案例 3-4：常用繪圖風格．．．．．．．．．45
3．5 案例 3-5：Pandas 常用繪圖風格．．．．．．．47
3．6 案例 3-6：常用顔色錶 cors．．．．．49
3．7 案例源碼．．．．．50

第 4 章 Python 基本語法．．．．58
4．1 數據類型．．．．．58
案例 4-1：基本運算．．．．．．．59
4．2 字符串．．．．．．．．．61
案例 4-2：字符串入門．．．61
案例 4-3：字符串常用方法．．．．．63
4．3 List 列錶．．．．．．64
案例 4-4：列錶操作．．．．．．．65
4．4 Tuple 元組．．．66
案例 4-5：元組操作．．．．．．．67
4．5 Dictionary 字典．．．．．68
案例 4-6：字典操作．．．．．．．68
4．6 數據類型轉換．．．．．．．70
案例 4-7：控製語句．．．．．．．71
案例 4-8：函數定義．．．．．．．73
4．7 案例源碼．．．．．75

第 5 章 Python 人工智能入門與實踐．．．．．．85
5．1 從忘卻開始．85
5．2 Iris 經典愛麗絲．．．．．89
案例 5-1：Iris 愛麗絲 ．．．．90
案例 5-2：愛麗絲進化與文本矢量化．．．．．．．．．92
5．3 AI 操作流程95
5．4 數據切割函數．．．．．．．98
案例 5-3：Iris 愛麗絲分解 ．．．．．．99
案例 5-4：綫性迴歸算法．．．．．．．103
5．5 案例源碼．．．109

第 6 章 機器學習經典算法案例（上） ． 116
6．1 綫性迴歸．．． 116
6．2 邏輯迴歸算法．．．．．124
案例 6-1：邏輯迴歸算法．．．．．．．125
6．3 樸素貝葉斯算法．127
案例 6-2：貝葉斯算法．129
6．4 KNN 近鄰算法 ．．．130
案例 6-3：KNN 近鄰算法．．．．．133
6．5 隨機森林算法．．．．．135
案例 6-4：隨機森林算法．．．．．．．139
6．6 案例源碼．．．140

第 7 章 機器學習經典算法案例（下） ．149
7．1 決策樹算法．．．．．．．．．149
案例 7-1：決策樹算法．151
7．2 GBDT 迭代決策樹算法．．．．．．．．．153
案例 7-2：GBDT 迭代決策樹算法．154
7．3 SVM 嚮量機 ．．．．．．．156
案例 7-3：SVM 嚮量機算法．157
7．4 SVM-cross 嚮量機交叉算法．．159
案例 7-4：SVM-cross 嚮量機交叉算法．．．．160
7．5 神經網絡算法．．．．．161
案例 7-5：MLP 神經網絡算法．．．．．．．．165
案例 7-6：MLP_reg 神經網絡迴歸算法．．．168
7．6 案例源碼．．．170

第 8 章 機器學習組閤算法 ．．．．．．．．．183
8．1 CCPP 數據集．．．．．．183
案例 8-1：CCPP 數據集．．．．．．．．184
案例 8-2：CCPP 數據切割．．．．186
案例 8-3：讀取 CCPP 數據集．．．．．．．．．189
8．2 機器學習統一接口函數．．．．．．．．．192
案例 8-4：機器學習統一接口．．．．．．．．．193
案例 8-5：批量調用機器學習算法．201
案例 8-6：一體化調用．205
8．3 模型預製與保存．208
案例 8-7：儲存算法模型．．．．．．．210
案例 8-8：批量儲存算法模型．．．．．．．．．213
案例 8-9：批量加載算法模型．．．．．．．．．215
案例 8-10：機器學習組閤算法．．．．．．．219
8．4 案例源碼．．．224................

好的，這是為您撰寫的一份圖書簡介，內容詳盡，力求自然流暢，不包含您提及的書名中的任何特定內容： 掌握數據驅動的決策藝術：從原理到實踐的深度探索 在這個信息爆炸的時代，數據的價值日益凸顯，尤其是在金融投資領域。傳統的投資策略往往依賴經驗和直覺，但在復雜多變的金融市場中，這種方式的局限性越來越明顯。取而代之的是一種更加科學、嚴謹、高效的決策模式——數據驅動的投資。本書正是應運而生，旨在為所有對現代投資方法論感興趣的讀者，提供一個全麵、深入且實用的知識體係。 我們所處的時代，金融市場瞬息萬變，信息傳播速度驚人。每一次價格的波動，每一次政策的調整，都可能引發連鎖反應，影響著全球的資産配置。在這種背景下，僅僅依靠宏觀經濟的粗略判斷，或是上市公司的財務報錶分析，已經不足以應對挑戰。我們需要更精細、更動態、更具前瞻性的工具來捕捉市場的細微變化，理解隱藏在海量數據背後的規律，從而做齣更明智的投資決策。 本書將帶領您踏上一段從理論基石到實戰應用的係統性學習之旅。我們不會止步於錶麵的技術介紹，而是深入剖析每一項投資策略的邏輯根源，探討其背後的經濟學原理、統計學基礎以及數學模型。通過理解這些核心概念，您將能夠真正掌握“為什麼”這樣做，而不僅僅是“怎麼”做。這將賦予您獨立思考、靈活調整策略的能力，而不是被動地遵循現成的模闆。 內容概覽： 第一部分：現代投資理論的基石 金融市場概述與演化： 我們將從宏觀層麵審視金融市場的結構、參與者、交易機製以及其不斷演進的曆史。理解市場為何存在，如何運作，以及不同資産類彆（股票、債券、衍生品等）的特性，是構建任何有效投資體係的前提。我們將探討市場效率假說，以及在現實世界中，信息不對稱、交易成本等因素如何影響價格形成。 投資組閤理論與風險管理： 馬科維茨的均值-方差模型是現代投資理論的奠基石。本書將詳細闡述其核心思想，包括資産的預期收益、風險（方差）以及協方差的重要性。我們將學習如何通過資産的閤理配置來構建最優投資組閤，以在給定風險水平下最大化預期收益，或在給定預期收益水平下最小化風險。在此基礎上，我們將深入探討各種風險度量指標，如標準差、Beta值、VaR（風險價值）等，並學習如何在投資組閤層麵進行有效的風險對衝和管理。 資産定價模型： CAPM（資本資産定價模型）和APT（套利定價理論）等模型，為我們理解資産的預期收益與係統性風險之間的關係提供瞭理論框架。本書將逐一解析這些模型的假設、推導過程及其應用局限。理解這些模型，有助於我們識彆被低估或高估的資産，並為未來的投資決策提供理論依據。 第二部分：數據分析與建模在投資中的應用 金融數據獲取與清洗： 真實世界的金融數據往往存在噪音、缺失值和格式不統一等問題。本部分將介紹各種可靠的金融數據源，以及一套係統性的數據獲取、清洗、預處理流程。學習如何有效地處理時間序列數據，確保數據的準確性和一緻性，是後續所有分析工作的基礎。 統計分析方法： 我們將迴顧並重點介紹與金融分析密切相關的統計學概念，包括描述性統計、推斷性統計、迴歸分析、時間序列分析（ARIMA、GARCH等模型）等。通過實際案例，您將學會如何運用這些工具來描述市場現象、檢驗投資假設、預測資産價格趨勢，以及量化不確定性。 機器學習在金融領域的引入： 機器學習技術為我們處理海量、高維度數據提供瞭強大的能力。本部分將介紹一些在金融領域具有廣泛應用的機器學習算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升樹（如XGBoost、LightGBM）等。我們將重點關注如何將這些算法應用於預測股票漲跌、識彆交易信號、進行信用風險評估、以及優化投資組閤。 特徵工程與模型評估： 構建有效的金融模型，離不開精心的特徵工程。本部分將探討如何從原始數據中提取有用的特徵，例如技術指標、基本麵指標、情緒指標等。同時，我們將詳細介紹各種模型評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC、均方誤差等），以及交叉驗證、迴測等方法，確保模型的魯棒性和泛化能力，避免過擬閤。 第三部分：實戰策略與案例分析 量化交易策略的構建與迴測： 本部分將從原理齣發，逐步引導讀者構建不同類型的量化交易策略，例如趨勢跟蹤策略、均值迴歸策略、動量策略、乖離率策略等。我們將詳細介紹如何將這些策略轉化為可執行的算法，並利用曆史數據進行嚴格的迴測。迴測不僅是驗證策略有效性的手段，更是優化策略參數、發現潛在問題的關鍵步驟。 因子投資與多因子模型： 因子投資是現代資産管理的重要趨勢。本書將深入講解各種經典的投資因子（如市值因子、價值因子、動量因子、低波動因子、質量因子等），並介紹如何構建多因子模型來解釋資産收益，以及如何利用這些因子來構建投資組閤。 事件驅動型策略： 金融市場中的重大事件，如公司財報發布、政策變動、行業新聞等，往往伴隨著交易機會。本部分將探討如何設計和實施事件驅動型交易策略，利用市場對信息的反應進行套利或博取超額收益。 高頻交易與算法交易簡介： 對於追求極緻速度和微小價差的交易者，本書將簡要介紹高頻交易和算法交易的基本概念、技術要求和風險挑戰。雖然本書不側重於此，但瞭解這些前沿領域，有助於拓寬讀者的視野。 實盤交易的考量與風險控製： 理論與實踐之間存在差距。本部分將重點討論在將量化策略付諸實盤交易時需要考慮的關鍵因素，包括交易成本、滑點、流動性、係統穩定性以及嚴格的風險控製措施。我們將強調“風險第一”的原則，並介紹止損、倉位管理等重要技巧。 第四部分：進階主題與未來展望 另類數據在投資中的應用： 除瞭傳統的金融數據，文本數據（新聞、社交媒體）、衛星圖像、交易記錄等“另類數據”正日益受到重視。本部分將探討如何獲取、處理和分析這些數據，並將其融入投資決策過程，以發現傳統方法難以捕捉的投資機會。 深度學習在量化投資中的探索： 盡管機器學習已是強大工具，深度學習（如神經網絡、循環神經網絡RNN、長短期記憶網絡LSTM等）在處理序列數據、識彆復雜模式方麵展現齣更大的潛力。我們將介紹深度學習在時間序列預測、自然語言處理（情感分析）等方麵的應用，並討論其在量化投資中的未來發展方嚮。 機器學習模型的可解釋性與部署： 在金融領域，模型的“黑箱”問題是一個重要挑戰。本部分將探討提高模型可解釋性的方法，以及如何將成熟的量化模型部署到實際交易係統中，並進行持續的監控和優化。 量化投資的倫理與監管： 隨著量化投資的普及，相關的倫理問題和監管要求也日益受到關注。本書將簡要探討這些方麵，以幫助讀者建立負責任的投資觀。 本書特色： 循序漸進，結構清晰： 從基礎理論到高級應用，每一章都建立在前一章的基礎上，邏輯嚴謹，易於理解。 理論與實踐相結閤： 講解深入淺齣，概念清晰，並輔以大量實際案例和策略分析，幫助讀者將所學知識轉化為實際操作能力。 注重底層邏輯： 強調理解每一項技術和策略背後的原理，培養讀者獨立分析和解決問題的能力。 麵嚮未來： 關注行業最新發展趨勢，涵蓋另類數據、深度學習等前沿技術，為讀者指明前進方嚮。 無論您是希望係統性地學習現代投資理論的金融從業者，還是希望藉助數據分析和量化方法提升投資迴報的個人投資者，亦或是對金融科技感興趣的研究者，本書都將是您寶貴的參考資源。它將幫助您撥開市場的迷霧，以更科學、更理性、更有效的方式，駕馭瞬息萬變的金融世界，掌握數據驅動的決策藝術。

評分☆☆☆☆☆

這套書的排版和印刷質量真的非常不錯，紙張厚實，拿在手裏很有分量，作為一本學習工具書，這一點真的很重要。封麵設計也挺有意思的，雖然是技術類書籍，但沒有那種枯燥的純文本風格，色彩搭配也比較舒服，放在書架上賞心悅目。內容上，我最開始被吸引的是它“從基礎到實戰”的承諾，這正是我這種初學者需要的。我以前也接觸過一些編程，但真正涉及到金融領域，還是覺得一頭霧水，很多術語和概念都感覺很陌生。這本書給瞭我一個循序漸進的學習路徑，從Python的基礎語法講起，到後麵怎麼運用到金融分析，再到具體的量化交易策略，感覺每一步都踩得很實。而且，它不僅僅是理論的堆砌，還提供瞭大量的代碼示例，這一點非常關鍵！我最怕那種隻講概念不給代碼的書，看瞭等於白看。這本書的例子很貼近實際，我跟著敲代碼，有時候遇到問題，對照著書上的解釋，總能豁然開朗。它讓我這個小白也能逐漸理解復雜的模型和算法是如何實現的，並且能夠自己動手去嘗試，這種成就感真的無價。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在金融市場摸爬滾打多年的老韭菜，我一直對量化交易充滿好奇，但總是苦於沒有閤適的入門渠道。市麵上關於量化投資的書籍不少，但很多要麼門檻太高，要麼內容過於偏頗，難以找到一本既能係統講解原理，又能指導實踐的書。這套書的齣現，簡直就是為我量身定做的。它沒有一開始就拋齣那些令人望而卻步的高深理論，而是從Python這個強大的工具講起，讓你先掌握瞭基礎的編程能力。然後，它巧妙地將Python與金融數據分析結閤起來，講解如何獲取、清洗和處理金融數據，這是進行量化交易的基石。我特彆喜歡它在講解各種技術指標和策略時，那種深入淺齣的講解方式，讓你不僅知道“是什麼”，更知道“為什麼”以及“如何做”。書中的案例也十分豐富，涵蓋瞭從簡單到復雜的多種策略，並且提供瞭相應的Python代碼實現，這對於實操性非常強。我嘗試著跟著書中的代碼復現瞭一些策略，並用自己的數據進行瞭迴測，效果令人驚喜。這本書讓我對量化交易有瞭更清晰的認識，也更有信心去探索這個領域。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對大數據量化交易非常感興趣的技術從業者，一直關注著金融科技的發展。這套書的齣現，讓我看到瞭大數據在量化交易中的巨大價值。它不僅僅是停留在理論層麵，更是詳細地介紹瞭如何利用大數據技術來構建和優化量化交易係統。我一直覺得，傳統的量化交易在處理海量數據時可能存在瓶頸，而大數據技術恰好可以解決這個問題。書中深入講解瞭如何采集、存儲、處理和分析海量的金融數據，並且如何利用這些數據來發現隱藏的交易機會。我特彆喜歡它在介紹分布式計算和並行處理技術時，那種條理清晰的講解方式，讓我對大數據量化交易的復雜性有瞭更直觀的認識。書中的案例也非常有代錶性，涵蓋瞭從數據預處理到模型構建，再到策略迴測和實盤交易的整個流程。我從中學習到瞭很多關於大數據架構和算法的知識，也對如何構建一個高效的大數據量化交易係統有瞭更深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對量化投資感興趣的金融從業者，一直希望能夠提升自己的投資決策能力。這套書的價值在於它提供瞭一個從入門到精通的完整學習框架。它不僅僅是講解瞭量化投資的基本概念和原理，更是通過大量的實戰案例，展示瞭如何將這些理論知識轉化為可執行的交易策略。我特彆喜歡它在講解不同量化投資策略時，那種細緻入微的分析，讓我能夠理解每種策略背後的邏輯和優缺點。而且，書中的代碼實現非常簡潔高效，讓我能夠快速地將學到的知識應用到實踐中。我嘗試著跟著書中的指導，構建瞭一些自己的量化投資模型，並在模擬交易環境中進行瞭測試，效果非常令人鼓舞。這本書讓我對量化投資有瞭更係統、更深入的認識，也幫助我打開瞭新的投資思路。它不僅僅是一本技術書籍，更是一本能夠幫助提升投資決策能力的實戰指南。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在學習Python機器學習的在校學生，一直想將所學的知識應用到實際問題中，尤其是對金融領域很感興趣。這套書簡直是雪中送炭！它將Python機器學習的基礎知識和量化交易完美地結閤在瞭一起。我之前學習機器學習的時候，雖然瞭解瞭一些算法，比如迴歸、分類、聚類等，但總是缺乏一個具體的應用場景來鞏固和深化理解。這本書恰好填補瞭我的空白。它不僅僅是講解機器學習算法本身，更是教我如何將這些算法運用到金融數據的分析和預測中，比如如何利用機器學習模型來預測股票價格的走勢，或者如何構建一個基於機器學習的交易信號生成器。書中的代碼實現非常清晰，而且很多例子都非常有啓發性，讓我看到瞭機器學習在金融領域的巨大潛力。我嘗試著將書中介紹的一些模型應用到我自己的一個小項目上，不僅學到瞭很多實用的技巧，也對機器學習有瞭更深的感悟。這本書對於那些想將機器學習知識與金融實踐結閤的學生來說，絕對是一筆寶貴的財富。