量化交易之路 用Python做股票量化分析 阿布 量化交易入门书籍 python机器学习技术教程在量 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 阿布

店铺： 舵手证券图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111575214

商品编码：29224274869

出版时间：2017-09-01

编辑推荐

作者在百度互联网证券、百度金融等互联网金融公司多年从业经验的总结；

涵盖从传统的趋势跟踪技术及统计套利技术，到*的机器学习技术等各种量化技术；

树立对量化交易的正确认识，搭建交易技术与量化技术之间的稳固纽带；

给出完整的量化交易知识体系，所有实例均采用真实的交易进行讲解；

详解量化基础知识，以及Python、NumPy、pandas、可视化和数学等量化工具及实例；

详解量化择时、选股、资金管理、度量、*参数等技术及交易实例；

详解机器学习技术在量化交易领域的应用，并给出交易实例。

  内容简介 本书从对量化交易的正确认识出发，循序渐进地讲解了量化交易所需要了解的各种知识及工具。书中特别穿插了大量的开发技巧与交易技巧，还提供了大量基于真实交易的实例，有很强的实用性。本书偏重于量化技术在实际交易中的应用，读者不需要有深厚的数学功底即可阅读。
本书共11章，分为4部分。第1部分讲解了对量化交易的正确认识；第2部分讲解了量化交易的基础，如Python语言、数学和几种数据分析工具等；第3部分讲解了量化交易系统的开发与使用，以及基础度量概念及*参数等问题；第4部分讲解了机器学习技术在量化交易中的实际应用。附录中还给出了量化环境部署、量化相关性分析、量化统计分析及指标应用等相关内容。
本书适合所有对量化交易感兴趣的人员阅读，也适合相关院校和培训机构作为量化交易系统课程的教材。阅读本书，建议读者有一定的编程基础。
一分钟了解本书内容精华：
量化引言
量化语言——Python 作者简介

阿布

曾就职于奇虎360、百度互联网证券、百度金融等互联网型金融公司。有近10年的互联网金融技术从业经验。现作为自由职业者，从事个人量化交易及量化交易的培训工作。擅长中小资金量化交易系统的开发，并为中小型量化私募资金提供技术解决方案与支持。

目 录 前言
第1部分 对量化交易的正确认识
第1章 量化引言 2
1.1 什么是量化交易 2
1.2 量化交易：投资？投机？赌博？ 3
1.3 量化交易的优势 4
1.4 量化交易的正确认识 8
1.5 量化交易的目的 11
第2部分 量化交易的基础
第2章 量化语言——Python 14
2.1 基础语法与数据结构 15
2.2 函数 20
2.3 面向对象 25
2.4 性能效率 38

金融市场的算法革命：深度解析量化交易与Python的应用 本书并非一本关于“量化交易之路 用Python做股票量化分析 阿布 量化交易入门书籍 python机器学习技术教程在量”的书籍，而是旨在为读者提供一个关于金融市场量化分析的宏观视角和深度探索。我们不重复已知内容，而是致力于发掘那些未被广泛提及，却至关重要的知识领域，为希望深入理解金融市场运作规律、掌握前沿分析技术的读者提供一份详实的指引。 第一章：量化交易的哲学与演进——超越算法的思考 在量化交易的实践中，我们常常陷入算法的细节，却忽略了其背后的哲学思考。本章将带您跳出“用Python做什么”的框架，深入探讨量化交易的核心驱动力。我们将追溯其历史演进，从早期的统计套利到如今以人工智能为驱动的复杂策略，分析不同时代背景下量化思想的变迁。 量化交易的底层逻辑： 探讨量化交易为何能在信息爆炸的时代脱颖而出。我们将分析其如何利用数学模型和统计方法捕捉市场中的微小定价错误、统计套利机会，以及如何通过大规模数据分析来识别非理性行为和市场趋势。 从“黑箱”到“白箱”： 探讨策略的可解释性与鲁棒性。我们不仅关注策略的盈利能力，更强调理解策略的内在机制，以及如何评估其在不同市场环境下的稳定性和适应性。我们将讨论过拟合的风险，以及如何通过模型验证和回测的科学方法来规避。 市场微观结构的洞察： 深入剖析订单簿的动态、高频交易的逻辑以及不同交易机制对价格形成的影响。我们将探讨如何从更底层的视角理解市场流动性、交易成本以及滑点等关键因素，从而构建更具优势的交易模型。 行为金融学与量化模型的结合： 探讨人类心理在市场中的作用，以及如何将行为金融学的洞察融入量化模型。我们将分析羊群效应、过度自信、损失厌恶等心理偏差如何影响资产价格，以及如何利用这些信息来设计更具前瞻性的交易策略。 第二章：Python在量化分析中的深度应用——数据处理与特征工程的艺术 本书并非专注于Python入门教程，而是深入挖掘Python在量化分析中更高级、更具挑战性的应用。我们将聚焦于数据处理的精细化，以及特征工程的创新性，为构建高性能量化模型奠定坚实基础。 海量金融数据的清洗与整合： 探讨如何高效处理和整合来自不同源头的海量金融数据，包括股票、期货、期权、外汇、加密货币等。我们将详细介绍Pandas、NumPy等库在数据清洗、去重、缺失值处理、异常值检测方面的最佳实践。 高级时间序列分析技术： 深入讲解ARIMA、GARCH等经典时间序列模型在金融领域的应用，并拓展至状态空间模型、卡尔曼滤波等更复杂的建模技术。我们将讨论如何利用这些模型来预测波动性、识别趋势的转折点。 特征工程的创新实践： 探讨如何从原始数据中提取具有预测能力的特征。我们将超越简单的技术指标，深入研究： 高频数据特征： 如订单簿深度、买卖盘压力、成交量分布等。 文本数据特征： 利用自然语言处理（NLP）技术分析新闻、社交媒体、财报等文本信息，提取情绪指标、事件驱动特征。 跨市场联动特征： 分析不同资产类别、不同市场之间的相关性，构建交叉资产特征。 另类数据特征： 探讨卫星图像、地理位置数据、信用卡消费数据等非传统数据源如何为量化分析带来新的视角。 特征选择与降维的精细化： 介绍基于统计检验、模型贡献度、主成分分析（PCA）、t-SNE等降维技术的原理和应用，确保所选特征的有效性和模型的泛化能力。 第三章：机器学习在量化交易中的前沿探索——模型构建与优化 本章将重点阐述机器学习模型如何在量化交易中发挥核心作用，并超越基础的回归和分类，探索更前沿的模型构建与优化策略。 深度学习在序列建模中的应用： 深入讲解循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等在处理金融时间序列数据中的优势。我们将探讨如何利用它们来捕捉长期依赖关系，构建更准确的价格预测模型。 卷积神经网络（CNN）在图谱分析与模式识别中的应用： 探讨CNN如何应用于识别价格图谱中的特定模式，以及在另类数据（如交易图谱）分析中的潜力。 强化学习在交易策略优化中的突破： 介绍强化学习的核心概念，如状态、动作、奖励，以及如何将强化学习算法（如Q-learning、Deep Q-Networks）应用于自动交易策略的生成和优化。我们将讨论其在复杂环境下的决策能力和动态适应性。 集成学习与模型融合的艺术： 探讨Bagging、Boosting（如XGBoost、LightGBM）、Stacking等集成学习技术如何通过组合多个模型来提高预测精度和鲁棒性。我们将分析其在克服单一模型局限性方面的优势。 模型可解释性与可信AI： 面对“黑箱”模型，我们将探讨可解释AI（XAI）技术，如SHAP、LIME等，如何帮助我们理解模型的决策过程，增强模型的可信度，并为策略的风险管理提供支持。 超参数优化与模型验证的科学流程： 详细介绍网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等超参数优化方法，以及交叉验证、时间序列交叉验证等严谨的模型验证流程，确保模型在独立样本上的有效性。 第四章：策略的实战部署与风险管理——从理论到落地的桥梁 理论模型最终需要转化为实际的交易策略，并面临严格的风险控制。本章将聚焦于策略的部署、回测的科学性以及全面的风险管理体系。 交易系统的架构设计： 探讨构建稳定、高效的交易系统的关键组成部分，包括数据接口、策略引擎、订单管理系统、风险控制模块等。我们将分析微服务架构、分布式系统在处理高并发和低延迟交易中的应用。 回测引擎的严谨性与偏差规避： 深入剖析回测的常见陷阱，如未来函数、数据泄露、过度优化等。我们将介绍如何构建一个公平、准确的回测环境，以及利用仿真交易来验证策略在真实市场中的表现。 实盘交易的策略执行与监控： 探讨如何实现策略的自动化执行，包括限价单、市价单、止损单等不同订单类型的应用。我们将讨论实时监控策略表现、异常情况报警以及人工干预的必要性。 量化风险管理框架： 建立一套全面的风险管理体系，包括： 市场风险： 波动性、相关性、流动性风险的度量与控制。 模型风险： 过拟合、失效、漂移的识别与应对。 操作风险： 系统故障、人为失误的预防与处理。 信用风险（如适用）： 交易对手方的风险评估。 流动性风险管理： 确保在极端市场条件下仍能平仓。 绩效评估与策略迭代： 探讨Sharpe Ratio、Sortino Ratio、Maximum Drawdown等关键绩效指标的应用，以及如何根据实盘表现对策略进行持续的优化和迭代。 第五章：未来展望——人工智能与量化交易的融合 本章将带领读者展望量化交易的未来，重点关注人工智能的进一步发展及其在金融领域的深远影响。 大模型在金融领域的潜力： 探讨GPT等大型语言模型在金融信息分析、文本生成（如研报摘要）、甚至策略生成方面的潜在应用，以及如何克服其在金融领域的局限性。 去中心化金融（DeFi）与量化交易： 分析区块链技术和DeFi如何为量化交易带来新的机遇和挑战，例如去中心化交易所的API接入、智能合约驱动的交易策略等。 可解释性与因果推断的深度融合： 预测未来对模型可解释性将有更高的要求，探讨因果推断方法如何帮助我们理解市场真实的驱动因素，构建更稳健的策略。 个性化与自适应交易系统： 探讨未来交易系统如何能够根据个体投资者的风险偏好、交易习惯以及市场环境的变化，实现高度的个性化和自适应。 本书致力于为读者构建一个全面、深入的量化交易知识体系，帮助您理解金融市场的算法革命，掌握前沿的分析技术，并为在动态变化的金融市场中做出明智的投资决策提供有力的支撑。我们不教您“如何做”，而是引导您“为何如此”，并“如何做得更好”。

评分☆☆☆☆☆

我收到这本书后，第一印象是它的内容量似乎相当可观。翻阅目录，我注意到涵盖了从“量化交易入门”到“Python机器学习技术教程”等多个层级的内容，这让我对它的全面性充满期待。作为一名有一定金融背景但对量化交易尚属新手的读者，我特别希望能从这本书中学习到如何将机器学习技术应用于股票分析。例如，我很好奇书中是否会介绍如何利用诸如线性回归、支持向量机、决策树、随机森林乃至深度学习等模型来预测股票价格的涨跌，或者识别股票的买卖信号。更重要的是，我希望这本书能详细解释这些机器学习模型在量化交易中的实际应用场景，例如如何构建预测模型，如何进行特征工程，如何评估模型的预测精度，以及如何将预测结果融入到交易策略中。我深知，理论知识的学习固然重要，但更关键的是如何将这些复杂的算法转化为可执行的交易逻辑。因此，我希望书中能提供足够的代码示例和清晰的步骤说明，指导我完成从模型选择、数据准备到策略回测的全过程。如果书中还能涉及一些关于模型过拟合、欠拟合的讨论，以及如何避免这些问题，那这本书的价值就更大了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题“量化交易之路”给我一种循序渐进、充满探索的感觉。我是一位对金融市场充满好奇，并希望利用科技手段提升投资能力的读者。在我看来，一本优秀的量化交易书籍，不仅仅是教授技术，更重要的是塑造一种思维方式。我期望这本书能够引领我理解量化交易的核心理念，例如如何将投资决策过程量化、自动化，以及如何通过数据驱动的方式来规避人性的贪婪与恐惧。我尤其关注书中是否会探讨不同量化交易策略的适用性，以及如何根据市场环境和个人风险偏好来选择和组合策略。同时，我对书中关于风险管理的章节也抱有很高的期望。在量化交易中，风险管理的重要性不亚于收益的获取，我希望书中能够详细讲解如何进行头寸管理、止损策略的设计，以及如何构建一个稳健的风险控制系统。如果书中还能提及一些宏观经济因素对量化策略的影响，以及如何将这些因素纳入分析框架，那将是锦上添花。我希望通过阅读这本书，能够对量化交易有一个更系统、更深入的认识，并为未来的实盘交易打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常有吸引力，采用了深邃的蓝色背景，搭配着金色的股票K线图和简洁的字体，一眼就能感受到量化交易的专业与神秘。我之所以会被这本书吸引，很大程度上是因为它承诺了“Python做股票量化分析”这个核心内容。近年来，Python在数据科学和金融领域的应用越来越广泛，而我一直对通过编程来优化投资决策充满兴趣。我希望这本书能够提供一个清晰的学习路径，从Python基础到量化策略的构建，甚至可能涉及一些常见交易平台的API对接。读者的角度来说，我最看重的是书中的案例是否具有实际操作性，是否能引导我一步一步地完成一个完整的量化交易系统。比如，在数据获取方面，是否会讲解如何有效地爬取历史行情数据、基本面数据，以及如何进行数据清洗和预处理。在策略开发上，是否会介绍一些经典量化策略的原理和Python实现，例如均线策略、MACD策略、布林带策略等，并解释它们的优缺点。更进一步，书中如果能讲解如何进行策略回测，如何评估策略的表现，如夏普比率、最大回撤等，那将是非常宝贵的。我期待这本书能够成为我踏入量化交易世界的敲门砖，让我能够真正将理论知识转化为实践技能，用代码的力量为我的投资增添一份理性与效率。

评分☆☆☆☆☆

我入手这本书，主要是被“阿布”这个名字所吸引。作为一名关注量化交易领域多年的读者，我一直对阿布在量化交易方面的实践和见解颇为欣赏。因此，我期待这本书能够包含阿布在实战中总结出的宝贵经验和独到见解。我希望书中不仅仅是罗列技术性的代码和公式，更能传递一些实操层面的“内功”。例如，我非常想了解阿布是如何从零开始构建一个有效的量化交易系统的，包括数据源的选择、策略的设计理念、回测的细节以及实盘运行中的注意事项。我更关注的是他在遇到市场变化、策略失效等情况时，是如何应对和调整的。书中如果能分享一些他经典的量化交易案例，并深入剖析其中的逻辑和方法，那将极具启发性。此外，我希望这本书能够帮助我理解量化交易的“道”与“术”的结合。在“术”的层面，我希望能够学到扎实的Python编程技巧和量化分析方法；而在“道”的层面，我希望能够领悟到更深层次的交易哲学，以及如何在复杂的市场环境中保持清醒的头脑和坚定的执行力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目带有“技术教程”的字样，这让我对接下来的学习内容有了明确的预期。作为一名对Python编程有一定基础，并希望将其应用于金融量化分析的读者，我非常看重书中对于技术细节的讲解。我期望这本书能够详细阐述如何使用Python的各种库，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等，来完成股票数据的获取、清洗、分析和可视化。我尤其关注书中是否会讲解如何构建自定义的量化指标和交易信号，以及如何编写高效、可复用的Python代码来实现这些功能。在机器学习方面，我希望能够深入学习如何使用Scikit-learn等库来训练和评估各种机器学习模型，并且了解如何将这些模型集成到量化交易策略中。书中如果能提供关于如何进行特征工程、模型调参、交叉验证等方面的详细指导，将对我非常有帮助。另外，我希望书中能够覆盖到一些进阶的主题，例如如何利用TensorFlow或PyTorch进行深度学习在股票分析中的应用，或者如何进行自然语言处理（NLP）技术分析财经新闻对股价的影响。一本真正优秀的技术教程，应该能够让我学到“授人以渔”的方法，让我能够举一反三，独立解决在量化交易过程中遇到的技术难题。