店鋪： 文軒網旗艦店
齣版社： 電子工業齣版社
ISBN：9787121338571
商品編碼：27485952013
齣版時間：2018-04-01
具體描述
作 者:王小川 等 主編 定 價:99 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2018年04月01日 頁 數:408 裝 幀:平裝 ISBN:9787121338571 ●第1章 準備工作
●1.1 Python的安裝與設置
●1.2 常見的Python庫
●第2章 Python基礎介紹
●2.1 Python學習準備
●2.2 Python語法基礎
●2.2.1 常量與變量
●2.2.2 數與字符串
●2.2.3 數據類
●2.2.4 標識符
●2.2.5 對象
●2.2.6 行與縮進
●2.2.7 注釋
●2.3 Python運算符與錶達式
●2.3.1 算數運算符
●2.3.2 比較運算符
●2.3.3 邏輯運算符
●2.3.4 Python中的優先級
●2.4 Python中的控製流
●2.4.1 控製流的功能
●部分目錄
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，甚至可將代碼直接等 王小川 等 主編 王小川，華創證券研究所金融工程不錯分析師，靠前知名MATLAB、Python培訓專傢，MATLABSKY創始人之一，人大經濟論壇CDA課程Python品牌講師。從事量化投資相關的工作，承擔瞭部分高校的統計課程教學任務，長期研究機器學習在統計學中的應用，精通MATLAB、Python、SAS等統計軟件，熱衷於數據分析和數據挖掘工作，有著紮實的理論基礎和豐富的實戰經驗。著有《MATLAB神經網絡30個案例分析》和《MATLAB神經網絡43個案例分析》。 前言為什麼寫作本書作為投資者，我們常聽到的一句話是“不要把雞蛋放入同一個籃子中”，可見分散投資可以降低風險，但如何選擇不同的籃子、每個籃子放多少雞蛋，便是見仁見智的事情瞭，量化投資就是解決這些問題的一種工具。而Python在1991年誕生，目前已成為非常受歡迎的動態編程語言，由於擁有海量的庫，所以Python在各個領域都有廣泛應用，在量化投資界采用Python進行科學計算、量化投資的勢頭也越來越猛。目前各種在綫策略編程平颱都支持Python語言，例如優礦、米筐、聚寬等，這也是我們選擇Python進行量化投資的原因。目前市場上關於Python與量化投資的圖書不少，但仔細研究後不難發現，很多圖書都是頂著量化投資的噱頭在講Python的語言基礎，其能提供的策略有限，並且大部分不提供迴測平颱，此類書籍中的策略往往為漲停股票可以買入、跌停股票可以賣齣、停牌也可以交易，等等，這大大違背瞭A股市場的交易等
●1.1 Python的安裝與設置
●1.2 常見的Python庫
●第2章 Python基礎介紹
●2.1 Python學習準備
●2.2 Python語法基礎
●2.2.1 常量與變量
●2.2.2 數與字符串
●2.2.3 數據類
●2.2.4 標識符
●2.2.5 對象
●2.2.6 行與縮進
●2.2.7 注釋
●2.3 Python運算符與錶達式
●2.3.1 算數運算符
●2.3.2 比較運算符
●2.3.3 邏輯運算符
●2.3.4 Python中的優先級
●2.4 Python中的控製流
●2.4.1 控製流的功能
●部分目錄
內容簡介
王小川等主編的《Python與量化投資(從基礎到實戰)》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不錯定製策略等。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，甚至可將代碼直接等 王小川 等 主編 王小川，華創證券研究所金融工程不錯分析師，靠前知名MATLAB、Python培訓專傢，MATLABSKY創始人之一，人大經濟論壇CDA課程Python品牌講師。從事量化投資相關的工作，承擔瞭部分高校的統計課程教學任務，長期研究機器學習在統計學中的應用，精通MATLAB、Python、SAS等統計軟件，熱衷於數據分析和數據挖掘工作，有著紮實的理論基礎和豐富的實戰經驗。著有《MATLAB神經網絡30個案例分析》和《MATLAB神經網絡43個案例分析》。 前言為什麼寫作本書作為投資者，我們常聽到的一句話是“不要把雞蛋放入同一個籃子中”，可見分散投資可以降低風險，但如何選擇不同的籃子、每個籃子放多少雞蛋，便是見仁見智的事情瞭，量化投資就是解決這些問題的一種工具。而Python在1991年誕生，目前已成為非常受歡迎的動態編程語言，由於擁有海量的庫，所以Python在各個領域都有廣泛應用，在量化投資界采用Python進行科學計算、量化投資的勢頭也越來越猛。目前各種在綫策略編程平颱都支持Python語言，例如優礦、米筐、聚寬等，這也是我們選擇Python進行量化投資的原因。目前市場上關於Python與量化投資的圖書不少，但仔細研究後不難發現，很多圖書都是頂著量化投資的噱頭在講Python的語言基礎，其能提供的策略有限，並且大部分不提供迴測平颱，此類書籍中的策略往往為漲停股票可以買入、跌停股票可以賣齣、停牌也可以交易，等等，這大大違背瞭A股市場的交易等
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