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何海群著 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121306594

商品编码：11283120749

出版时间：2017-02-01

作  者:何海群 著 定  价:99 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2017年02月01日 页  数:424 装  帧:平装 ISBN:9787121306594 ●第1章从故事开始学量化1
●1.1亿万富翁的“神奇公式”2
●1.1.1案例1-1：亿万富翁的“神奇公式”2
●1.1.2案例分析：Python图表5
●1.1.3matplotlib绘图模块库7
●1.1.4案例分析：style绘图风格10
●1.1.5案例分析：colormap颜色表12
●1.1.6案例分析：颜色表关键词14
●1.1.7深入浅出17
●1.2股市“一月效应”18
●1.2.1案例1-2：股市“一月效应”18
●1.2.2案例分析：“一月效应”计算19
●1.2.3案例分析：“一月效应”图表分析24
●1.2.4案例分析：颜色表效果图26
●1.2.5“一月效应”全文注解版Python源码27
●1.2.6大数据?宏分析34
●1.3量化交易流程与概念36
●1.3.1数据分析I2O流程36
●1.3.2量化交易不是高频交易、自动交易37
●1.3.3小资、小白、韭菜38
●部分目录

内容简介

本书是靠前较早关于Python大数据与量化交易的原创书籍，配合zwPython、zwQuant开源量化软件学习，已经是一套完整的大数据分析、量化交易学习教材，可直接用于实盘交易。本书特色：靠前，以实盘个案分析为主，全程配有Python代码；第二，包含大量的图文案例和Python源码，无须专业编程基础，懂Excel即可开始学习；第三，配有专业的zwPython、zwQuant量化软件和zwDat数据包。本书内容源自笔者的原版教学课件，虽然限于篇幅和载体，省略了视频和部分环节，但核心内容都有保留，配套的近百套Python教学程序没有进行任何删减。考虑到广大入门读者的需求，笔者在各个核心函数环节增添了函数流程图。 何海群 著 何海群，网名：字王，CHRD前海智库CTO，《中华大字库》发明人，出版书籍20余部，在人工智能、数据分析等方面具有20年一线专业经验；zwPython开发平台、zwQuant量化软件设计师，中国“Python创客”项目和“Python产业联盟”发起人，靠前少有Python量化课程《Python量化实盘?魔鬼训练营》创始人，也是极宽量化开源团队的创始人。其研究成果有：“小数据”理论、快数据模型、黑天鹅算法、人工智能“足彩图灵法则”等；其论文《人工智能与中文字型设计》是中文字库行业三大基础建模理论之一。

探索数据的奥秘，驾驭金融的浪潮：一套系统性的学习指南 本书并非一本简单的技术手册，而是一套旨在帮助读者从零开始，逐步掌握数据科学与量化交易核心技能的系统性学习指南。我们相信，通过循序渐进的知识体系构建和实操演练，任何人都可以解锁数据驱动决策的力量，并在瞬息万变的金融市场中找到属于自己的盈利之道。 为何选择这条学习路径？ 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动各行各业发展的核心要素。从精准营销到医疗诊断，从智能推荐到科学研究，数据无处不在，其价值也日益凸显。而量化交易，作为一种利用数学模型和计算机程序进行交易的策略，则将数据分析的威力延伸到了金融领域，为投资者提供了更加理性、高效和纪律性的交易方式。 然而，许多人面对“大数据”和“量化交易”这两个概念时，往往感到望而却步。复杂的数学模型、专业的编程语言、庞杂的数据处理工具，这些都可能成为学习路上的绊脚石。本书正是为了打破这些壁垒而生。我们摒弃了枯燥晦涩的理论，而是以“零起点”为出发点，通过“Python”这一强大而易学的编程语言，带领你一步步深入数据世界的腹地，最终抵达量化交易的彼岸。 本书的学习价值与独特之处： 1. “零起点”的友好体验： 如果你从未接触过编程，甚至对数学概念感到陌生，本书依然是你的最佳选择。我们从最基础的Python语法讲起，辅以生动的案例，让你在轻松愉快的氛围中掌握编程技能。我们不会假设你有任何先验知识，而是从零开始，为你铺设坚实的学习阶梯。 2. Python：你的数据科学与量化交易利器： Python因其简洁的语法、丰富的库和强大的社区支持，已成为数据科学和量化交易领域的首选语言。本书将聚焦于Python在数据处理、分析、可视化以及构建交易模型等方面的应用，让你熟练掌握Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn等核心库，并逐步学习如何使用专门的量化交易框架。 3. 大数据的前沿视角： 我们将大数据不仅仅视为一个抽象的概念，而是通过实际案例，让你理解如何从海量数据中提取有价值的信息。这包括数据采集、清洗、预处理、特征工程等关键步骤，让你学会如何驯服“失控”的数据，并从中发现隐藏的模式和规律。 4. 量化交易的实操路径： 量化交易并非遥不可及的“高科技”，而是可以被系统学习和实践的技能。本书将循序渐进地引导你理解量化交易的基本原理，从技术指标的构建、基本面的数据分析，到策略的开发、回测与优化，再到实盘交易的对接，我们将为你提供一条清晰的实操路径。你将学习如何将数据分析的成果转化为可执行的交易信号。 5. 理论与实践的完美结合： 我们深知，脱离实践的理论是空洞的，而无理论指导的实践则是盲目的。本书在讲解每一个概念时，都会辅以大量的代码示例和实际案例，让你在动手实践中加深理解。从简单的“Hello, World!”到构建一个基础的股票交易回测系统，你将亲手完成一系列具有挑战性的项目。 6. 系统化的知识体系构建： 本书并非碎片化的知识点罗列，而是构建了一个完整的学习体系。从Python基础到数据处理，从数据可视化到机器学习入门，再到量化交易策略的开发与回测，每一个章节都承接前一章节，层层递进，让你在不知不觉中构建起全面的知识框架。 内容概览： 第一部分：Python基础与数据处理 Python入门： 变量、数据类型、运算符、流程控制（条件语句、循环语句）、函数、模块等基础概念的讲解。 数据结构： 列表、元组、字典、集合等Python内置数据结构的深入理解与应用。 文件操作： 如何读取和写入各种类型的文件，为数据导入打下基础。 NumPy： 科学计算的基石，学习其强大的数组对象、向量化操作和数学函数，为高效数据处理做好准备。 Pandas： 数据分析的瑞士军刀。深入掌握Series和DataFrame，学习数据加载、清洗、转换、合并、分组聚合等核心操作，让你轻松驾驭各种结构化数据。 第二部分：数据可视化与探索性数据分析 Matplotlib与Seaborn： 掌握常用的数据可视化库，学会绘制折线图、散点图、柱状图、直方图、箱线图等，将数据以直观的方式呈现。 探索性数据分析（EDA）： 学习如何运用数据可视化和统计方法，深入理解数据的分布、关联和异常值，为后续的建模提供洞察。 真实数据案例： 通过分析真实数据集（如股票历史数据、经济指标等），练习EDA技能。 第三部分：机器学习入门与量化交易应用 机器学习基础： 监督学习（回归、分类）、无监督学习（聚类）的基本概念和常用算法（如线性回归、逻辑回归、K-Means等）。 Scikit-learn： Python中最流行的机器学习库。学习如何使用它来构建、训练和评估机器学习模型。 特征工程： 如何从原始数据中提取、选择和构造有效的特征，提升模型性能。 数据预处理与模型评估： 学习如何处理缺失值、异常值，以及各种模型评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差等）。 将机器学习应用于量化交易： 股票价格预测： 利用时间序列分析和回归模型预测股票价格走势。 交易信号生成： 基于分类模型识别潜在的买卖点。 情绪分析： 利用自然语言处理技术分析新闻和社交媒体数据，判断市场情绪。 第四部分：量化交易策略的开发与实践 量化交易的原理与流程： 深入理解量化交易的定义、优势、风险以及完整的交易流程。 技术指标的构建与应用： 学习如何使用Python编程实现各种经典的技术指标（如均线、MACD、RSI等），并分析其在交易中的意义。 策略开发框架： 介绍和使用成熟的量化交易框架（如backtrader、vn.py等），帮助你更高效地构建交易策略。 策略回测： 学习如何进行有效的策略回测，评估策略的盈利能力、风险控制能力和稳定性。 回测结果分析与优化： 理解夏普比率、最大回撤、胜率等关键指标，并学会如何根据回测结果对策略进行优化。 实盘交易的准备： 了解如何连接券商API，实现策略的自动化交易。 风险管理： 学习并实践止损、止盈、仓位控制等重要的风险管理技术。 谁适合阅读本书？ 编程零基础的学习者： 希望通过Python开启数据科学或量化交易之旅的初学者。 金融从业者： 希望利用数据和技术提升交易决策效率的交易员、分析师、基金经理等。 对数据科学感兴趣的学生和研究者： 希望将数据分析技能应用于实际问题。 希望掌握一种“硬技能”的职场人士： 渴望在快速变化的时代中，掌握一项能够带来竞争优势的技能。 对量化投资有好奇心，但不知如何入门的投资者。 踏上数据与金融的探索之旅 本书将带领你走出理论的象牙塔，走进数据应用的真实世界。你将不再只是一个旁观者，而是成为一个能够用代码驱动交易、用数据洞察市场的参与者。我们将陪伴你一起，将抽象的“大数据”转化为看得见的洞察，将复杂的“量化交易”分解为可执行的步骤。 准备好迎接挑战了吗？翻开本书，让我们一起开启这段激动人心的数据与金融探索之旅，用知识和技能，驾驭属于你的财富浪潮！

评分☆☆☆☆☆

作为一名有着多年金融背景但刚接触量化领域的“转行者”，我最大的痛点就是找不到能有效连接金融理论与Python实践的桥梁。这本书恰好填补了这个空白。它在每一部分理论讲解之后，都会紧接着给出具体的Python实现方案，而且这些方案都紧密围绕着金融市场的实际数据和交易逻辑。例如，在技术指标分析这一块，书中不仅教你如何用`pandas`或`numpy`计算均线、MACD，更重要的是，它会告诉你这些指标在实际交易决策中分别代表什么含义，以及如何设置合理的参数区间。这种“知其然，更要知其所以然”的讲解模式，让我对量化交易的理解不再停留在代码层面，而是深入到了策略设计的内核。对于我这种需要快速将理论知识转化为实战技能的人来说，这种深度融合的内容安排简直太重要了，它真正做到了学以致用，少走了很多弯路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版真是让人眼前一亮，装帧设计上就给人一种专业又不失亲和力的感觉。初拿到手的时候，我就被它厚实的质感和清晰的字体吸引了。内页的纸张选择也十分考究，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。章节的划分逻辑性很强，从基础概念的引入到复杂应用的实现，过渡得非常自然流畅。我特别喜欢它在概念讲解时使用的图文并茂的方式，那些流程图和代码片段的排版都做得恰到好处，让你在理解抽象概念时能有一个直观的参照。而且，书中的示例代码都是可以直接运行的，这一点对于初学者来说简直是福音，省去了大量自己调试环境和修正语法的痛苦。那种学习起来步步为营，每走一步都能看到清晰反馈的感觉，极大地增强了我的学习动力。书的整体设计风格透露着一种严谨和务实，让人觉得这不是一本泛泛而谈的入门书，而是一本真正能带着人从零基础走到实战的工具书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实战案例部分设计得非常详尽且具有前瞻性，简直就像是拿到了一份高质量的内部培训资料。作者没有满足于简单的“Hello World”级别的演示，而是构建了一系列贴近真实市场环境的模拟场景。我特别关注了关于回测框架搭建的那几章，作者不仅介绍了如何搭建基础的框架结构，还深入探讨了如何处理滑点、佣金等影响实盘表现的关键因素。这些细节的体现，显示出作者深厚的实战经验，远非纸上谈兵可以比拟。其中关于高性能数据处理的部分，作者分享了一些他个人在优化代码运行效率上的独门秘籍，这些技巧对于追求速度和稳定性的量化交易来说是至关重要的。阅读这些案例，我感觉自己像是跟着一位老手在一步步搭建和优化自己的交易系统，每一步的考量都非常周全，让人非常有安全感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述方式非常接地气，完全没有那种高高在上的技术说教感。作者的文笔很像一位经验丰富的导师在耐心为你答疑解惑。比如在讲解数据结构时，作者没有直接抛出枯燥的定义，而是通过生活化的场景来类比，这让我立刻就抓住了核心要点。我记得有一章专门讲到如何处理缺失值，作者用了一个非常生动的“侦探破案”的比喻，将数据清洗的过程描述得引人入胜。这种叙述风格极大地降低了技术门槛，让那些对编程感到畏惧的读者也能轻松上手。更难能可贵的是，书中对一些高级算法的介绍，也都是以最简洁明了的方式呈现，避免了复杂的数学推导直接轰炸读者，而是先让你建立起对算法应用场景的直观理解，然后再逐步深入原理。读完后，我感觉自己不仅学到了知识，更重要的是，建立了一种面对复杂问题时，该如何系统性拆解的思维框架。

评分☆☆☆☆☆

从一个对技术抱有敬畏之心的非科班出身者角度来看，这本书的辅助资源和社区支持体系做得非常到位。虽然我只是在阅读书籍本身，但从内容中透露出的作者对读者友好度的考量，就能感受到其诚意。书中的很多代码示例都配有详细的注释，甚至有些复杂的函数调用，作者都特地用小段文字解释了背后的设计意图，这极大地减少了我在阅读和调试时的挫败感。而且，整体内容的更新迭代似乎也跟得上快速变化的行业步伐，这对于技术类书籍来说尤为重要。它构建的知识体系很有生命力，不像有些书籍，刚买回来可能知识点就过时了。读完后，我感觉自己手里握着的不仅是一本书，而是一个持续学习和成长的起点，这种持续的支持感，对于保持学习热情至关重要。