量化交易之路 用Python做股票量化分析 阿布 量化交易入門書籍 python機器學習技術教程在量 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 量化交易
• Python
• 股票
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• 投資
• 入門
• 技術分析
• 數據分析
• 阿布

店鋪： 舵手證券圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111575214

商品編碼：29224274869

齣版時間：2017-09-01

編輯推薦

作者在百度互聯網證券、百度金融等互聯網金融公司多年從業經驗的總結；

涵蓋從傳統的趨勢跟蹤技術及統計套利技術，到*的機器學習技術等各種量化技術；

樹立對量化交易的正確認識，搭建交易技術與量化技術之間的穩固紐帶；

給齣完整的量化交易知識體係，所有實例均采用真實的交易進行講解；

詳解量化基礎知識，以及Python、NumPy、pandas、可視化和數學等量化工具及實例；

詳解量化擇時、選股、資金管理、度量、*參數等技術及交易實例；

詳解機器學習技術在量化交易領域的應用，並給齣交易實例。

  內容簡介 本書從對量化交易的正確認識齣發，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。書中特彆穿插瞭大量的開發技巧與交易技巧，還提供瞭大量基於真實交易的實例，有很強的實用性。本書偏重於量化技術在實際交易中的應用，讀者不需要有深厚的數學功底即可閱讀。
本書共11章，分為4部分。第1部分講解瞭對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係統的開發與使用，以及基礎度量概念及*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際應用。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等相關內容。
本書適閤所有對量化交易感興趣的人員閱讀，也適閤相關院校和培訓機構作為量化交易係統課程的教材。閱讀本書，建議讀者有一定的編程基礎。
一分鍾瞭解本書內容精華：
量化引言
量化語言——Python 作者簡介

阿布

曾就職於奇虎360、百度互聯網證券、百度金融等互聯網型金融公司。有近10年的互聯網金融技術從業經驗。現作為自由職業者，從事個人量化交易及量化交易的培訓工作。擅長中小資金量化交易係統的開發，並為中小型量化私募資金提供技術解決方案與支持。

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
1.4 量化交易的正確認識 8
1.5 量化交易的目的 11
第2部分 量化交易的基礎
第2章 量化語言——Python 14
2.1 基礎語法與數據結構 15
2.2 函數 20
2.3 麵嚮對象 25
2.4 性能效率 38

金融市場的算法革命：深度解析量化交易與Python的應用 本書並非一本關於“量化交易之路 用Python做股票量化分析 阿布 量化交易入門書籍 python機器學習技術教程在量”的書籍，而是旨在為讀者提供一個關於金融市場量化分析的宏觀視角和深度探索。我們不重復已知內容，而是緻力於發掘那些未被廣泛提及，卻至關重要的知識領域，為希望深入理解金融市場運作規律、掌握前沿分析技術的讀者提供一份詳實的指引。 第一章：量化交易的哲學與演進——超越算法的思考 在量化交易的實踐中，我們常常陷入算法的細節，卻忽略瞭其背後的哲學思考。本章將帶您跳齣“用Python做什麼”的框架，深入探討量化交易的核心驅動力。我們將追溯其曆史演進，從早期的統計套利到如今以人工智能為驅動的復雜策略，分析不同時代背景下量化思想的變遷。 量化交易的底層邏輯： 探討量化交易為何能在信息爆炸的時代脫穎而齣。我們將分析其如何利用數學模型和統計方法捕捉市場中的微小定價錯誤、統計套利機會，以及如何通過大規模數據分析來識彆非理性行為和市場趨勢。 從“黑箱”到“白箱”： 探討策略的可解釋性與魯棒性。我們不僅關注策略的盈利能力，更強調理解策略的內在機製，以及如何評估其在不同市場環境下的穩定性和適應性。我們將討論過擬閤的風險，以及如何通過模型驗證和迴測的科學方法來規避。 市場微觀結構的洞察： 深入剖析訂單簿的動態、高頻交易的邏輯以及不同交易機製對價格形成的影響。我們將探討如何從更底層的視角理解市場流動性、交易成本以及滑點等關鍵因素，從而構建更具優勢的交易模型。 行為金融學與量化模型的結閤： 探討人類心理在市場中的作用，以及如何將行為金融學的洞察融入量化模型。我們將分析羊群效應、過度自信、損失厭惡等心理偏差如何影響資産價格，以及如何利用這些信息來設計更具前瞻性的交易策略。 第二章：Python在量化分析中的深度應用——數據處理與特徵工程的藝術 本書並非專注於Python入門教程，而是深入挖掘Python在量化分析中更高級、更具挑戰性的應用。我們將聚焦於數據處理的精細化，以及特徵工程的創新性，為構建高性能量化模型奠定堅實基礎。 海量金融數據的清洗與整閤： 探討如何高效處理和整閤來自不同源頭的海量金融數據，包括股票、期貨、期權、外匯、加密貨幣等。我們將詳細介紹Pandas、NumPy等庫在數據清洗、去重、缺失值處理、異常值檢測方麵的最佳實踐。 高級時間序列分析技術： 深入講解ARIMA、GARCH等經典時間序列模型在金融領域的應用，並拓展至狀態空間模型、卡爾曼濾波等更復雜的建模技術。我們將討論如何利用這些模型來預測波動性、識彆趨勢的轉摺點。 特徵工程的創新實踐： 探討如何從原始數據中提取具有預測能力的特徵。我們將超越簡單的技術指標，深入研究： 高頻數據特徵： 如訂單簿深度、買賣盤壓力、成交量分布等。 文本數據特徵： 利用自然語言處理（NLP）技術分析新聞、社交媒體、財報等文本信息，提取情緒指標、事件驅動特徵。 跨市場聯動特徵： 分析不同資産類彆、不同市場之間的相關性，構建交叉資産特徵。 另類數據特徵： 探討衛星圖像、地理位置數據、信用卡消費數據等非傳統數據源如何為量化分析帶來新的視角。 特徵選擇與降維的精細化： 介紹基於統計檢驗、模型貢獻度、主成分分析（PCA）、t-SNE等降維技術的原理和應用，確保所選特徵的有效性和模型的泛化能力。 第三章：機器學習在量化交易中的前沿探索——模型構建與優化 本章將重點闡述機器學習模型如何在量化交易中發揮核心作用，並超越基礎的迴歸和分類，探索更前沿的模型構建與優化策略。 深度學習在序列建模中的應用： 深入講解循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、門控循環單元（GRU）等在處理金融時間序列數據中的優勢。我們將探討如何利用它們來捕捉長期依賴關係，構建更準確的價格預測模型。 捲積神經網絡（CNN）在圖譜分析與模式識彆中的應用： 探討CNN如何應用於識彆價格圖譜中的特定模式，以及在另類數據（如交易圖譜）分析中的潛力。 強化學習在交易策略優化中的突破： 介紹強化學習的核心概念，如狀態、動作、奬勵，以及如何將強化學習算法（如Q-learning、Deep Q-Networks）應用於自動交易策略的生成和優化。我們將討論其在復雜環境下的決策能力和動態適應性。 集成學習與模型融閤的藝術： 探討Bagging、Boosting（如XGBoost、LightGBM）、Stacking等集成學習技術如何通過組閤多個模型來提高預測精度和魯棒性。我們將分析其在剋服單一模型局限性方麵的優勢。 模型可解釋性與可信AI： 麵對“黑箱”模型，我們將探討可解釋AI（XAI）技術，如SHAP、LIME等，如何幫助我們理解模型的決策過程，增強模型的可信度，並為策略的風險管理提供支持。 超參數優化與模型驗證的科學流程： 詳細介紹網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化等超參數優化方法，以及交叉驗證、時間序列交叉驗證等嚴謹的模型驗證流程，確保模型在獨立樣本上的有效性。 第四章：策略的實戰部署與風險管理——從理論到落地的橋梁 理論模型最終需要轉化為實際的交易策略，並麵臨嚴格的風險控製。本章將聚焦於策略的部署、迴測的科學性以及全麵的風險管理體係。 交易係統的架構設計： 探討構建穩定、高效的交易係統的關鍵組成部分，包括數據接口、策略引擎、訂單管理係統、風險控製模塊等。我們將分析微服務架構、分布式係統在處理高並發和低延遲交易中的應用。 迴測引擎的嚴謹性與偏差規避： 深入剖析迴測的常見陷阱，如未來函數、數據泄露、過度優化等。我們將介紹如何構建一個公平、準確的迴測環境，以及利用仿真交易來驗證策略在真實市場中的錶現。 實盤交易的策略執行與監控： 探討如何實現策略的自動化執行，包括限價單、市價單、止損單等不同訂單類型的應用。我們將討論實時監控策略錶現、異常情況報警以及人工乾預的必要性。 量化風險管理框架： 建立一套全麵的風險管理體係，包括： 市場風險： 波動性、相關性、流動性風險的度量與控製。 模型風險： 過擬閤、失效、漂移的識彆與應對。 操作風險： 係統故障、人為失誤的預防與處理。 信用風險（如適用）： 交易對手方的風險評估。 流動性風險管理： 確保在極端市場條件下仍能平倉。 績效評估與策略迭代： 探討Sharpe Ratio、Sortino Ratio、Maximum Drawdown等關鍵績效指標的應用，以及如何根據實盤錶現對策略進行持續的優化和迭代。 第五章：未來展望——人工智能與量化交易的融閤 本章將帶領讀者展望量化交易的未來，重點關注人工智能的進一步發展及其在金融領域的深遠影響。 大模型在金融領域的潛力： 探討GPT等大型語言模型在金融信息分析、文本生成（如研報摘要）、甚至策略生成方麵的潛在應用，以及如何剋服其在金融領域的局限性。 去中心化金融（DeFi）與量化交易： 分析區塊鏈技術和DeFi如何為量化交易帶來新的機遇和挑戰，例如去中心化交易所的API接入、智能閤約驅動的交易策略等。 可解釋性與因果推斷的深度融閤： 預測未來對模型可解釋性將有更高的要求，探討因果推斷方法如何幫助我們理解市場真實的驅動因素，構建更穩健的策略。 個性化與自適應交易係統： 探討未來交易係統如何能夠根據個體投資者的風險偏好、交易習慣以及市場環境的變化，實現高度的個性化和自適應。 本書緻力於為讀者構建一個全麵、深入的量化交易知識體係，幫助您理解金融市場的算法革命，掌握前沿的分析技術，並為在動態變化的金融市場中做齣明智的投資決策提供有力的支撐。我們不教您“如何做”，而是引導您“為何如此”，並“如何做得更好”。

評分☆☆☆☆☆

我入手這本書，主要是被“阿布”這個名字所吸引。作為一名關注量化交易領域多年的讀者，我一直對阿布在量化交易方麵的實踐和見解頗為欣賞。因此，我期待這本書能夠包含阿布在實戰中總結齣的寶貴經驗和獨到見解。我希望書中不僅僅是羅列技術性的代碼和公式，更能傳遞一些實操層麵的“內功”。例如，我非常想瞭解阿布是如何從零開始構建一個有效的量化交易係統的，包括數據源的選擇、策略的設計理念、迴測的細節以及實盤運行中的注意事項。我更關注的是他在遇到市場變化、策略失效等情況時，是如何應對和調整的。書中如果能分享一些他經典的量化交易案例，並深入剖析其中的邏輯和方法，那將極具啓發性。此外，我希望這本書能夠幫助我理解量化交易的“道”與“術”的結閤。在“術”的層麵，我希望能夠學到紮實的Python編程技巧和量化分析方法；而在“道”的層麵，我希望能夠領悟到更深層次的交易哲學，以及如何在復雜的市場環境中保持清醒的頭腦和堅定的執行力。

評分☆☆☆☆☆

我收到這本書後，第一印象是它的內容量似乎相當可觀。翻閱目錄，我注意到涵蓋瞭從“量化交易入門”到“Python機器學習技術教程”等多個層級的內容，這讓我對它的全麵性充滿期待。作為一名有一定金融背景但對量化交易尚屬新手的讀者，我特彆希望能從這本書中學習到如何將機器學習技術應用於股票分析。例如，我很好奇書中是否會介紹如何利用諸如綫性迴歸、支持嚮量機、決策樹、隨機森林乃至深度學習等模型來預測股票價格的漲跌，或者識彆股票的買賣信號。更重要的是，我希望這本書能詳細解釋這些機器學習模型在量化交易中的實際應用場景，例如如何構建預測模型，如何進行特徵工程，如何評估模型的預測精度，以及如何將預測結果融入到交易策略中。我深知，理論知識的學習固然重要，但更關鍵的是如何將這些復雜的算法轉化為可執行的交易邏輯。因此，我希望書中能提供足夠的代碼示例和清晰的步驟說明，指導我完成從模型選擇、數據準備到策略迴測的全過程。如果書中還能涉及一些關於模型過擬閤、欠擬閤的討論，以及如何避免這些問題，那這本書的價值就更大瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常有吸引力，采用瞭深邃的藍色背景，搭配著金色的股票K綫圖和簡潔的字體，一眼就能感受到量化交易的專業與神秘。我之所以會被這本書吸引，很大程度上是因為它承諾瞭“Python做股票量化分析”這個核心內容。近年來，Python在數據科學和金融領域的應用越來越廣泛，而我一直對通過編程來優化投資決策充滿興趣。我希望這本書能夠提供一個清晰的學習路徑，從Python基礎到量化策略的構建，甚至可能涉及一些常見交易平颱的API對接。讀者的角度來說，我最看重的是書中的案例是否具有實際操作性，是否能引導我一步一步地完成一個完整的量化交易係統。比如，在數據獲取方麵，是否會講解如何有效地爬取曆史行情數據、基本麵數據，以及如何進行數據清洗和預處理。在策略開發上，是否會介紹一些經典量化策略的原理和Python實現，例如均綫策略、MACD策略、布林帶策略等，並解釋它們的優缺點。更進一步，書中如果能講解如何進行策略迴測，如何評估策略的錶現，如夏普比率、最大迴撤等，那將是非常寶貴的。我期待這本書能夠成為我踏入量化交易世界的敲門磚，讓我能夠真正將理論知識轉化為實踐技能，用代碼的力量為我的投資增添一份理性與效率。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題“量化交易之路”給我一種循序漸進、充滿探索的感覺。我是一位對金融市場充滿好奇，並希望利用科技手段提升投資能力的讀者。在我看來，一本優秀的量化交易書籍，不僅僅是教授技術，更重要的是塑造一種思維方式。我期望這本書能夠引領我理解量化交易的核心理念，例如如何將投資決策過程量化、自動化，以及如何通過數據驅動的方式來規避人性的貪婪與恐懼。我尤其關注書中是否會探討不同量化交易策略的適用性，以及如何根據市場環境和個人風險偏好來選擇和組閤策略。同時，我對書中關於風險管理的章節也抱有很高的期望。在量化交易中，風險管理的重要性不亞於收益的獲取，我希望書中能夠詳細講解如何進行頭寸管理、止損策略的設計，以及如何構建一個穩健的風險控製係統。如果書中還能提及一些宏觀經濟因素對量化策略的影響，以及如何將這些因素納入分析框架，那將是錦上添花。我希望通過閱讀這本書，能夠對量化交易有一個更係統、更深入的認識，並為未來的實盤交易打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的題目帶有“技術教程”的字樣，這讓我對接下來的學習內容有瞭明確的預期。作為一名對Python編程有一定基礎，並希望將其應用於金融量化分析的讀者，我非常看重書中對於技術細節的講解。我期望這本書能夠詳細闡述如何使用Python的各種庫，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等，來完成股票數據的獲取、清洗、分析和可視化。我尤其關注書中是否會講解如何構建自定義的量化指標和交易信號，以及如何編寫高效、可復用的Python代碼來實現這些功能。在機器學習方麵，我希望能夠深入學習如何使用Scikit-learn等庫來訓練和評估各種機器學習模型，並且瞭解如何將這些模型集成到量化交易策略中。書中如果能提供關於如何進行特徵工程、模型調參、交叉驗證等方麵的詳細指導，將對我非常有幫助。另外，我希望書中能夠覆蓋到一些進階的主題，例如如何利用TensorFlow或PyTorch進行深度學習在股票分析中的應用，或者如何進行自然語言處理（NLP）技術分析財經新聞對股價的影響。一本真正優秀的技術教程，應該能夠讓我學到“授人以漁”的方法，讓我能夠舉一反三，獨立解決在量化交易過程中遇到的技術難題。