Python與量化投資 從基礎到實戰 王小川+量化交易之路 用Python做股票量化分析投資策略分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

王小川 著

圖書標籤:

• Python
• 量化投資
• 量化交易
• 股票
• 金融
• 投資策略
• 數據分析
• 實戰
• 王小川
• 量化交易之路

店鋪： 榮豐通達圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121338571

商品編碼：27378533334

基本信息

Python與量化投資 從基礎到實戰 王小川Python量化投資策略分析技術工具書籍金融數據分析挖掘信號構建 實現代碼波動率計算教程 著
量化交易之路 用Python做股票量化分析作者在百度互聯網證券、百度金融多年從業經驗的總結。詳解趨勢跟蹤、統計套利、機器學習等量化技術； Python、NumPy、pandas、可視化和數學等量化工具；量化擇時、選股、資金管理、度量等技術 著商品參數

量化交易之路 用Python做股票量化分析
	定價	89.00
	齣版社	機械工業齣版社
	版次	1
	齣版時間	2017年08月
	開本	16開
	作者	阿布
	裝幀	平裝-膠訂
	頁數	393
	字數	600000
	ISBN編碼	9787111575214
	重量	658

內容介紹
本書從量化交易的正確性認識齣發，以Python語言為基礎，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te彆穿插瞭大量的開發技巧和交易投資技巧，所有示例都基於量化交易及相關知識，體現瞭實戰的特點。例如，在講解機器學習技術在量化交易中的使用這部分內容時，並不需要讀者有深厚的數學功底，而是偏重實際應用，講解各種技術在量化交易領域的功用。本書共11章，分為4部分。第1部分講解瞭量化交易的正確認識；第2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；第3部分講解瞭量化交易的開發與使用、基礎度量概念及優參數等問題；第4部分講解瞭機器學習技術在量化交易中的實戰應用。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的相關內容。 目錄

第1部分對量化交易的正確認識  
量化引言  
什麼是量化交易  
量化交易：投資？投機？賭博？  
量化交易的優勢  
1.3.1避免短綫頻繁交易  
1.3.2避免逆勢操作  
1.3.3避免重倉交易  
1.3.4避免對勝率的盲目追求  
1.3.5確保交易策略的執行  
1.3.6獨立交易及對結果負責的信念  
1.3.7從曆史驗證交易策略是否可行  
1.3.8尋找交易策略的優參數  
1.3.9減少無意義的工作及乾擾  
量化交易的正確認識  
1.4.1不要因循守舊，認為量化交易是邪門歪道  
1.4.2不要異想天開，認為量化交易有神奇的魔法  
1.4.3不要抱有不勞而獲的幻想  
1.4.4不要盲目追求量化策略的復雜性  
1.4.5認清市場，認清自己，知己知彼，百戰不殆  
量化交易的目的  
第2部分量化交易的基礎  
量化語言-Python  
基礎語法與數據結構  
第3部分量化交易的開發  
第4部分機器學習在量化交易中的實戰  
附錄A量化環境部署  
附錄B量化相關性分析  
附錄C量化統計分析及指標應用 

.................

機器學習驅動的金融市場預測與投資組閤優化 本書深入探討瞭如何利用尖端的機器學習技術來理解、預測金融市場的動態，並構建高效的投資組閤。我們不再局限於傳統的統計分析方法，而是將目光聚焦於人工智能在量化金融領域的最新進展，旨在為讀者提供一套全麵、實用的方法論，以應對日益復雜的市場環境。 第一部分：機器學習基礎與金融應用 本部分將為讀者建立堅實的機器學習理論基礎，並著重闡述這些理論如何在金融領域落地生根。 章節一：機器學習概覽與核心概念 1.1 什麼是機器學習？ 我們將從根本上解釋機器學習的定義、目標以及其與傳統編程的區彆。 討論監督學習、無監督學習、強化學習三大主要範式，並簡要介紹它們在金融領域的潛在應用方嚮。 強調數據在機器學習中的核心作用，以及數據質量和預處理的重要性。 1.2 數據驅動的金融分析 深入分析金融數據的特點，包括時間序列性、高噪聲、非平穩性、多維度性等。 介紹不同類型的金融數據，如價格數據（開盤價、收盤價、最高價、最低價）、交易量、宏觀經濟指標、公司財務報錶、新聞輿情等。 闡述為何機器學習能夠捕捉到傳統方法難以發現的金融市場模式。 1.3 監督學習在金融中的應用 迴歸問題： 預測股票價格、匯率、利率等連續變量。我們將介紹綫性迴歸、多項式迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸等模型，並講解如何在金融場景下應用。 分類問題： 預測股票的漲跌方嚮、識彆欺詐交易、對客戶進行風險評級。我們將介紹邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升樹（如XGBoost, LightGBM）等模型，並提供詳細的應用案例。 1.4 無監督學習在金融中的應用 聚類分析： 對股票進行分組，識彆具有相似價格波動模式的股票；對客戶進行細分，進行個性化營銷和風險管理。介紹K-Means、DBSCAN等算法。 降維技術： 處理高維金融數據，提取關鍵信息，如主成分分析（PCA）、t-SNE等，用於可視化和特徵提取。 異常檢測： 識彆市場中的異常交易行為、欺詐行為，或預測極端市場事件。 1.5 特徵工程：量化金融的靈魂 詳細講解如何從原始金融數據中提取有用的特徵。 技術指標： 移動平均綫（MA）、相對強弱指數（RSI）、MACD、布林帶等傳統技術指標的計算與機器學習特徵轉換。 統計特徵： 波動率、收益率、偏度、峰度等。 滯後特徵： 考慮曆史價格和成交量信息。 交叉特徵： 結閤不同資産或指標的信息。 文本特徵： 從新聞、財報、社交媒體中提取情感、話題等特徵（將會在後續章節深入）。 章節二：深度學習模型與金融預測 2.1 深度學習基礎 介紹神經網絡的基本結構：神經元、激活函數、層、前嚮傳播、反嚮傳播。 講解損失函數、優化器（SGD, Adam等）的概念。 2.2 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM） 深入講解RNN如何處理序列數據，以及其在金融時間序列預測中的優勢。 詳細闡述LSTM如何解決RNN的梯度消失問題，以及其在捕捉長期依賴關係方麵的強大能力。 提供使用LSTM預測股票價格、波動率的實例。 2.3 捲積神經網絡（CNN）在金融中的應用 雖然CNN常用於圖像處理，但我們將探討其在金融數據可視化、模式識彆方麵的創新應用，例如將K綫圖轉化為“圖像”進行模式識彆。 2.4 Transformer模型與注意力機製 介紹Transformer模型及其核心的自注意力機製。 探討Transformer在處理長序列金融數據、捕捉復雜依賴關係方麵的潛力，以及其在自然語言處理（NLP）在金融領域的應用基礎。 2.5 模型評估與選擇 介紹迴歸和分類問題的常用評估指標（RMSE, MAE, R-squared, Accuracy, Precision, Recall, F1-score, AUC等）。 講解交叉驗證、過擬閤與欠擬閤的識彆與處理。 討論不同模型在不同金融場景下的適用性。 第二部分：量化投資策略開發與風險管理 本部分將從機器學習模型的應用延伸至實際的量化投資策略構建、迴測、優化以及至關重要的風險管理。 章節三：基於機器學習的交易信號生成 3.1 趨勢跟蹤與動量策略的機器學習化 如何利用機器學習模型預測價格的長期趨勢和短期動量。 結閤LSTM預測未來N個時間步的價格方嚮，並轉化為交易信號。 利用分類模型直接預測“買入”、“賣齣”或“持有”信號。 3.2 均值迴歸策略的機器學習改進 如何識彆市場中的均值迴歸機會，並利用機器學習模型預測迴歸的幅度和速度。 結閤聚類分析尋找具有均值迴歸特性的資産組閤。 3.3 事件驅動策略的機器學習分析 財經新聞與社交媒體情感分析： 介紹自然語言處理（NLP）技術，包括詞嚮量（Word2Vec, GloVe）、文本分類、主題模型（LDA）。 如何利用情感分析模型從新聞、財報、分析師報告、社交媒體數據中提取市場情緒，並將其轉化為交易信號。 構建基於新聞情緒的交易策略。 宏觀經濟數據分析： 利用機器學習模型分析宏觀經濟指標（如CPI, PPI, GDP, 失業率）與資産價格之間的關係。 預測宏觀數據發布對市場的影響，並製定相應交易策略。 3.4 模式識彆與技術形態分析的機器學習應用 如何訓練模型自動識彆K綫圖中的經典技術形態（如頭肩頂、雙底、旗形等），並基於這些形態生成交易信號。 將CNN應用於K綫圖模式識彆。 3.5 多模型融閤與集成學習 介紹Bagging, Boosting, Stacking等集成學習方法。 如何通過融閤多個不同模型的預測結果，提高交易信號的魯棒性和準確性。 章節四：投資組閤優化與資産配置 4.1 傳統投資組閤理論迴顧 馬科維茨的均值-方差模型及其局限性。 資本資産定價模型（CAPM）。 4.2 機器學習驅動的投資組閤優化 預測協方差矩陣： 利用機器學習模型預測資産收益的協方差矩陣，以應對傳統方法在非平穩市場下的失效。 風險預算與目標導嚮的優化： 將機器學習模型與優化目標相結閤，例如最大化特定風險指標下的收益，或最小化特定收益下的風險。 介紹條件值風險（CVaR）優化等方法。 動態資産配置： 利用機器學習模型根據市場狀態動態調整資産在投資組閤中的權重。 例如，在市場波動劇烈時降低股票倉位，增加債券或黃金等避險資産的配置。 4.3 因子投資與機器學習 介紹常見的投資因子（如市值、價值、動量、質量、低波動）。 如何利用機器學習模型挖掘新的因子，或優化現有因子的權重。 構建基於機器學習因子暴露的投資組閤。 4.4 交易成本與滑點對組閤優化的影響 在優化過程中考慮實際交易中的成本和滑點，使投資組閤更具實操性。 章節五：量化交易係統的構建與迴測 5.1 量化交易係統的架構 數據獲取模塊。 策略研發模塊。 迴測模塊。 執行模塊。 風險管理模塊。 5.2 高效的迴測框架 介紹不同迴測引擎的優缺點。 講解如何設計公平、可靠的迴測環境，避免“未來函數”。 滾動迴測與樣本外測試： 強調在真實交易中的有效性。 5.3 策略錶現的評估指標 收益類指標： 年化收益率、夏普比率、索提諾比率、Calmar比率。 風險類指標： 最大迴撤（MDD）、波動率、VaR、CVaR。 交易效率類指標： 勝率、盈虧比、持倉時間。 5.4 策略的參數優化與魯棒性檢驗 避免過度擬閤：網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化。 壓力測試：在不同市場情景下（如金融危機、牛市、熊市）檢驗策略的錶現。 濛特卡洛模擬。 5.5 實盤交易的注意事項 從迴測到實盤的過渡挑戰。 滑點、執行延遲、交易接口問題。 持續的監控與調整。 章節六：風險管理與模型風控 6.1 量化投資的風險類型 市場風險、信用風險、流動性風險、操作風險、模型風險。 6.2 風險指標的量化計算 詳細講解VaR（曆史模擬法、參數法、濛特卡洛法）和CVaR的計算與解釋。 壓力測試與情景分析。 6.3 機器學習在風險管理中的應用 預測市場波動率： 利用GARCH模型、LSTM等預測未來市場的波動性。 信用風險評估： 利用機器學習模型預測藉款人的違約概率。 欺詐檢測： 識彆異常交易行為，保護投資者免受損失。 極端事件預測： 嘗試識彆可能導緻市場劇烈波動的因素。 6.4 倉位控製與止損策略 基於風險指標動態調整倉位。 設計有效的止損策略，以限製單筆交易或整體投資的虧損。 6.5 模型風險的識彆與管理 模型假設的局限性。 數據質量問題。 模型失效的早期預警機製。 模型更新與迭代的重要性。 第三部分：高級主題與未來展望 本部分將觸及更前沿的研究方嚮，並展望機器學習在量化投資領域的未來發展。 章節七：高頻交易與機器學習 7.1 高頻交易的市場特徵 微觀結構、交易延遲、訂單簿動態。 7.2 機器學習在高頻交易中的應用 微觀結構分析： 利用機器學習模型理解訂單簿動態，預測短期價格變動。 套利策略： 發現短暫的市場無效性。 高頻交易中的深度學習： RNN、LSTM在捕捉微小價格變動中的應用。 7.3 數據處理與實時性挑戰 海量數據的處理能力。 低延遲的計算與通信。 章節八：另類數據在量化投資中的應用 8.1 衛星圖像、信用卡交易、網絡爬蟲數據等 介紹各類另類數據的來源、特點及潛在價值。 8.2 另類數據與機器學習的結閤 如何從非結構化、非傳統的金融數據中提取有價值的信號。 例如，利用衛星圖像分析零售商店的客流量，預測公司銷售額。 利用信用卡交易數據分析消費趨勢。 8.3 數據清洗、整閤與特徵工程的挑戰 章節九：強化學習在量化交易中的探索 9.1 強化學習基礎 智能體（Agent）、環境（Environment）、狀態（State）、動作（Action）、奬勵（Reward）。 Q-learning, Deep Q-Networks (DQN)。 9.2 強化學習在交易中的建模 將交易過程建模為強化學習問題。 智能體根據市場狀態選擇買入、賣齣或持有動作，以最大化纍積奬勵（收益）。 9.3 實際應用中的挑戰與前景 環境的非平穩性。 奬勵函數的定義。 模型的可解釋性。 章節十：負責任的量化投資與未來展望 10.1 模型的可解釋性與透明度 為什麼理解模型決策過程很重要。 可解釋AI（XAI）在金融領域的應用。 10.2 倫理與閤規性考量 避免算法歧視。 市場操縱的風險。 數據隱私保護。 10.3 量化投資的未來趨勢 AI在金融領域的深度融閤。 更加智能化的交易係統。 個性化投資建議。 對全球經濟和金融市場的影響。 本書旨在為讀者提供一個係統性的學習路徑，從基礎的機器學習概念，到復雜的深度學習模型，再到實際的量化投資策略開發、風險管理以及前沿的研究方嚮。通過理論講解、代碼示例和實際案例分析，幫助讀者掌握利用現代技術武裝自身，在金融市場中做齣更明智、更具競爭力的投資決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的啓發在於它對於“投資哲學”的闡述。在講解技術細節之餘，作者也花瞭相當的筆墨來探討量化投資背後的邏輯和風險控製的藝術。它提醒我，量化投資並非冰冷的機器，而是需要結閤人類的智慧和對市場的深刻理解。書中對“黑天鵝事件”的分析，以及如何構建能夠應對極端行情的策略，讓我對風險管理有瞭更深刻的認識。它讓我明白，再完美的模型在麵對不可預測的市場時都可能失效，因此，如何設定止損、如何進行倉位管理、如何分散投資，這些看似樸素的道理，在量化投資中反而顯得尤為重要。這本書並沒有提供“一夜暴富”的秘籍，而是以一種更加務實、更加審慎的態度來引導讀者進入量化投資的世界。它讓我明白，成功的量化投資不僅在於技術的精湛，更在於心態的成熟和對風險的敬畏。這是一種更加長遠、更加可持續的投資之道。

評分☆☆☆☆☆

這本書讓我對量化交易的理解得到瞭質的飛躍。它不僅僅是教你寫代碼，更重要的是教會你如何構建一套完整的量化投資邏輯。在策略分析的部分，作者深入淺齣地講解瞭各種經典的量化交易策略，比如趨勢跟蹤、均值迴歸、因子投資等等，並且非常細緻地剖析瞭每種策略的原理、優缺點以及適用的市場環境。我特彆欣賞書中關於策略迴測的講解，它詳細介紹瞭如何使用Python進行有效的策略迴測，包括如何設計迴測框架、如何處理交易成本和滑點、如何解讀迴測結果等。這些都是在實盤操作中至關重要的環節。更讓我受益匪淺的是，書中還探討瞭如何根據迴測結果來優化策略，以及如何進行風險管理。它不是簡單地羅列代碼，而是引導讀者去思考，去理解策略背後的邏輯，從而能夠獨立地去設計和驗證自己的交易想法。這本書給我帶來的不僅僅是技術上的提升，更是思維方式上的轉變，讓我能夠更理性、更係統地看待投資這件事。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直打開瞭我對量化投資的新世界！雖然我之前對Python隻是略有耳聞，但這本書用極其通俗易懂的方式，從最基礎的Python語法開始講起，讓我這個編程小白也能輕鬆跟上。它並沒有直接跳到復雜的模型，而是循序漸進地講解如何用Python處理數據，比如如何讀取CSV文件、如何進行數據清洗和預處理，這些都是進行量化分析必不可少的基石。我尤其喜歡它在講解Pandas庫時，用瞭大量的實際股票數據作為例子，讓我能夠立刻看到Python在金融領域應用的強大威力。書中還詳細介紹瞭NumPy庫在數值計算方麵的優勢，讓我在處理大量數據時不再感到力不從心。最讓我驚喜的是，它還分享瞭一些簡單的技術指標的計算方法，比如移動平均綫、MACD等，並演示瞭如何用Python代碼實現，這讓我覺得量化投資不再是遙不可及的神秘領域，而是我通過學習就能掌握的技能。這本書的邏輯性非常強，每一步都搭建在前一步的基礎上，讓我感覺學得踏實、看得明白，完全沒有那種“知其然不知其所以然”的睏惑。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都讓我感到驚喜。它並沒有把量化投資描繪成一個簡單的“復製粘貼”的過程，而是強調瞭策略的原創性和個性化。在策略分析部分，作者並沒有局限於介紹已有的成熟策略，而是花瞭很大的篇幅探討瞭如何從數據中發現新的交易信號，以及如何根據自身的風險偏好和市場理解來設計獨特的投資模型。我特彆喜歡它關於“因子挖掘”和“因子組閤”的章節，它引導我思考如何從大量的市場數據中提取齣有效的投資因子，以及如何將這些因子進行組閤，以構建齣更具魯棒性的投資組閤。書中對機器學習在量化投資中的應用也進行瞭深入的探討，比如如何使用迴歸模型、分類模型來預測股價走勢，如何使用聚類算法來發現市場中的潛在模式。這些內容讓我看到瞭量化投資的無限可能性，也激發瞭我不斷探索和創新的熱情。這本書絕對是那種能讓你“反復研讀，常讀常新”的佳作。

評分☆☆☆☆☆

作為一名初入量化投資領域的學習者，我被這本書的實踐性深深吸引。它不僅僅停留在理論層麵，而是提供瞭大量可供學習者直接上手實踐的代碼示例。從數據獲取，到數據分析，再到策略的構建和迴測，幾乎涵蓋瞭量化投資的整個流程。我最喜歡的部分是書中對一些著名量化策略的實現過程進行瞭詳盡的拆解，比如著名的CTA策略、日內高頻策略等，並通過Python代碼一步步展示瞭它們的實現細節。這讓我能夠清晰地看到，那些在財經新聞中聽起來非常高大上的量化策略，是如何通過嚴謹的數學模型和精密的編程實現的。書中還特彆強調瞭對曆史數據的處理和分析，包括如何處理缺失值、異常值，如何進行時間序列分析等，這些都是構建可靠量化模型的關鍵。讀完這本書，我感覺自己仿佛擁有瞭一套量化投資的“工具箱”，並且學會瞭如何使用這些工具來解決實際問題，這比單純的理論學習要有效得多。