Python与量化投资从基础到实战

本书特色

[

本书主要讲解如何利用Python进行量化投资，包括对数据的获取、整理、分析挖掘、信号构建、策略构建、回测、策略分析等。本书也是利用Python进行数据分析的指南，有大量的关于数据处理分析的应用，并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题。本书分为Python基础和量化投资两大部分：Python基础部分主要讲解Python软件的基础、各个重要模块及如何解决常见的数据分析问题；量化投资部分在Python基础部分的基础上，讲解如何使用优矿（uqer.io）回测平台实现主流策略及高级定制策略等。本书可作为专业金融从业者进行量化投资的工具书，也可作为金融领域的入门参考书。在本书中有大量的Python代码、Python量化策略的实现代码等，尤其是对于量化策略的实现代码，读者可直接自行修改并获得策略的历史回测结果，甚至可将代码直接实盘应用，进行投资。

]

内容简介

[

王小川等主编的《Python与量化投资(从基础到实战)》主要讲解如何利用Python进行量化投资，包括对数据的获取、整理、分析挖掘、信号构建、策略构建、回测、策略分析等。本书也是利用Python进行数据分析的指南，有大量的关于数据处理分析的应用，并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题。本书分为Python基础和量化投资两大部分：Python基础部分主要讲解Python软件的基础、各个重要模块及如何解决常见的数据分析问题；量化投资部分在Python基础部分的基础上，讲解如何使用优矿（uqer.io）回测平台实现主流策略及不错定制策略等。
本书可作为专业金融从业者进行量化投资的工具书，也可作为金融领域的入门参考书。在本书中有大量的Python代码、Python量化策略的实现代码等，尤其是对于量化策略的实现代码，读者可直接自行修改并获得策略的历史回测结果，甚至可将代码直接实盘应用，进行投资。

]

作者简介

[

通联数据资深量化投资专家，多本畅销书的作者，在量化投资领域和神经网络领域有自己的流量，人气颇高，为高水准高知名度作者。

]

目录

目 录第1章 准备工作 11.1 Python的安装与设置 11.2 常见的Python库 2第2章 Python基础介绍 72.1 Python学习准备 72.2 Python语法基础 112.2.1 常量与变量 112.2.2 数与字符串 112.2.3 数据类 152.2.4 标识符 182.2.5 对象 192.2.6 行与缩进 202.2.7 注释 222.3 Python运算符与表达式 222.3.1 算数运算符 222.3.2 比较运算符 242.3.3 逻辑运算符 252.3.4 Python中的优先级 272.4 Python中的控制流 272.4.1 控制流的功能 282.4.2 Python的三种控制流 292.4.3 认识分支结构if 302.4.4 认识循环结构for…in 322.4.5 认识循环结构while 332.4.6 break语句与continue语句 352.5 Python函数 392.5.1 认识函数 392.5.2 形参与实参 402.5.3 全局变量与局部变量 442.5.4 对函数的调用与返回值 452.5.5 文档字符串 462.6 Python模块 472.6.1 认识Python模块 472.6.2 from…import详解 492.6.3 认识__name__属性 502.6.4 自定义模块 502.6.5 dir()函数 512.7 Python异常处理与文件操作 522.7.1 Python异常处理 522.7.2 异常的发生 552.7.3 try…finally的使用 562.7.4 文件操作 57第3章 Python进阶 593.1 NumPy的使用 593.1.1 多维数组ndarray 593.1.2 ndarray的数据类型 603.1.3 数组索引、切片和赋值 613.1.4 基本的数组运算 623.1.5 随机数 633.2 Pandas的使用 673.2.1 Pandas的数据结构 683.2.2 Pandas输出设置 703.2.3 Pandas数据读取与写入 703.2.4 数据集快速描述性统计分析 713.2.5 根据已有的列建立新列 723.2.6 DataFrame按多列排序 733.2.7 DataFrame去重 733.2.8 删除已有的列 743.2.9 Pandas替换数据 753.2.10 DataFrame重命名 753.2.11 DataFrame切片与筛选 763.2.12 连续型变量分组 783.2.13 Pandas分组技术 793.3 SciPy的初步使用 833.3.1 回归分析 843.3.2 插值 873.3.3 正态性检验 893.3.4 凸优化 933.4 Matplotlib的使用 973.5 Seaborn的使用 973.5.1 主题管理 983.5.2 调色板 1013.5.3 分布图 1023.5.4 回归图 1043.5.5 矩阵图 1063.5.6 结构网格图 1083.6 Scikit-Learn的初步使用 1093.6.1 Scikit-Learn学习准备 1103.6.2 常见的机器学习模型 1113.6.3 模型评价方法——metric模块 1203.6.4 深度学习 1243.7 SQLAlchemy与常用数据库的连接 1243.7.1 连接数据库 1253.7.2 读取数据 1263.7.3 存储数据 126第4章 常用数据的获取与整理 1294.1 金融数据类型 1294.2 金融数据的获取 1314.3 数据整理 1354.3.1 数据整合 1354.3.2 数据过滤 1374.3.3 数据探索与数据清洗 1384.3.4 数据转化 140第5章 通联数据回测平台介绍 1435.1 回测平台函数与参数介绍 1445.1.1 设置回测参数 1445.1.2 accounts账户配置 1545.1.3 initialize（策略初始化环境） 1605.1.4 handle_data（策略运行逻辑） 1605.1.5 context（策略运行环境） 1605.2 股票模板实例 1685.3 期货模板实例 1735.4 策略回测详情 1795.5 策略的风险评价指标 1815.6 策略交易细节 184第6章 常用的量化策略及其实现 1876.1 量化投资概述 1876.1.1 量化投资简介 1876.1.2 量化投资策略的类型 1886.1.3 量化研究的流程 1896.2 行业轮动理论及其投资策略 1926.2.1 行业轮动理论简介 1926.2.2 行业轮动的原因 1926.2.3 行业轮动投资策略 1946.3 市场中性Alpha策略 1996.3.1 市场中性Alpha策略介绍 1996.3.2 市场中性Alpha策略的思想和方法 2006.3.3 实例展示 2016.4 大师策略 2066.4.1 麦克·欧希金斯绩优成分股投资法 2076.4.2 杰拉尔丁·维斯蓝筹股投资法 2116.5 CTA策略 2196.5.1 趋势跟随策略 2196.5.2 均值回复策略 2416.5.3 CTA策略表现分析 2536.6 Smart Beta 2586.6.1 基于权重优化的Smart Beta 2586.6.2 基于风险因子的Smart Beta 2686.7 技术指标类策略 2816.7.1 AROON指标 2816.7.2 BOLL指标 2856.7.3 CCI指标 2886.7.4 CMO指标 2936.7.5 Chaikin Oscillator指标 2956.7.6 DMI指标 2996.7.7 优矿平台因子汇总 3026.8 资产配置 3176.8.1 有效边界 3186.8.2 Black-Litterman模型 3356.8.3 风险平价模型 3496.9 时间序列分析 3586.9.1 与时间序列分析相关的基础知识 3586.9.2 自回归（AR）模型 3656.9.3 滑动平均（MA）模型 3726.9.4 自回归滑动平均（ARMA）模型 3766.9.5 自回归差分滑动平均（ARIMA）模型 3796.10 组合优化器的使用 3846.10.1 优化器的概念 3846.10.2 优化器的API接口 3866.10.3 优化器实例 3886.11 期权策略：Greeks和隐含波动率微笑计算 3926.11.1 数据准备 3926.11.2 Greeks和隐含波动率计算 3946.11.3 隐含波动率微笑 401第7章 量化投资十问十答 405

封面

书名:Python与量化投资从基础到实战

作者:王小川 等 主编

页数:408

定价:¥99.0

出版社:电子工业出版社

出版日期:2018-04-01

ISBN:9787121338571

PDF电子书大小:33MB 高清扫描完整版