零起點Python大數據與量化交易 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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何海群著 著

圖書標籤:

• Python
• 大數據
• 量化交易
• 金融
• 數據分析
• 零基礎
• 投資
• 編程
• 實戰
• 量化投資

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121306594

商品編碼：11283120749

齣版時間：2017-02-01

作  者:何海群 著 定  價:99 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2017年02月01日 頁  數:424 裝  幀:平裝 ISBN:9787121306594 ●第1章從故事開始學量化1
●1.1億萬富翁的“神奇公式”2
●1.1.1案例1-1：億萬富翁的“神奇公式”2
●1.1.2案例分析：Python圖錶5
●1.1.3matplotlib繪圖模塊庫7
●1.1.4案例分析：style繪圖風格10
●1.1.5案例分析：colormap顔色錶12
●1.1.6案例分析：顔色錶關鍵詞14
●1.1.7深入淺齣17
●1.2股市“一月效應”18
●1.2.1案例1-2：股市“一月效應”18
●1.2.2案例分析：“一月效應”計算19
●1.2.3案例分析：“一月效應”圖錶分析24
●1.2.4案例分析：顔色錶效果圖26
●1.2.5“一月效應”全文注解版Python源碼27
●1.2.6大數據?宏分析34
●1.3量化交易流程與概念36
●1.3.1數據分析I2O流程36
●1.3.2量化交易不是高頻交易、自動交易37
●1.3.3小資、小白、韭菜38
●部分目錄

內容簡介

本書是靠前較早關於Python大數據與量化交易的原創書籍，配閤zwPython、zwQuant開源量化軟件學習，已經是一套完整的大數據分析、量化交易學習教材，可直接用於實盤交易。本書特色：靠前，以實盤個案分析為主，全程配有Python代碼；第二，包含大量的圖文案例和Python源碼，無須專業編程基礎，懂Excel即可開始學習；第三，配有專業的zwPython、zwQuant量化軟件和zwDat數據包。本書內容源自筆者的原版教學課件，雖然限於篇幅和載體，省略瞭視頻和部分環節，但核心內容都有保留，配套的近百套Python教學程序沒有進行任何刪減。考慮到廣大入門讀者的需求，筆者在各個核心函數環節增添瞭函數流程圖。 何海群 著 何海群，網名：字王，CHRD前海智庫CTO，《中華大字庫》發明人，齣版書籍20餘部，在人工智能、數據分析等方麵具有20年一綫專業經驗；zwPython開發平颱、zwQuant量化軟件設計師，中國“Python創客”項目和“Python産業聯盟”發起人，靠前少有Python量化課程《Python量化實盤?魔鬼訓練營》創始人，也是極寬量化開源團隊的創始人。其研究成果有：“小數據”理論、快數據模型、黑天鵝算法、人工智能“足彩圖靈法則”等；其論文《人工智能與中文字型設計》是中文字庫行業三大基礎建模理論之一。

探索數據的奧秘，駕馭金融的浪潮：一套係統性的學習指南 本書並非一本簡單的技術手冊，而是一套旨在幫助讀者從零開始，逐步掌握數據科學與量化交易核心技能的係統性學習指南。我們相信，通過循序漸進的知識體係構建和實操演練，任何人都可以解鎖數據驅動決策的力量，並在瞬息萬變的金融市場中找到屬於自己的盈利之道。 為何選擇這條學習路徑？ 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動各行各業發展的核心要素。從精準營銷到醫療診斷，從智能推薦到科學研究，數據無處不在，其價值也日益凸顯。而量化交易，作為一種利用數學模型和計算機程序進行交易的策略，則將數據分析的威力延伸到瞭金融領域，為投資者提供瞭更加理性、高效和紀律性的交易方式。 然而，許多人麵對“大數據”和“量化交易”這兩個概念時，往往感到望而卻步。復雜的數學模型、專業的編程語言、龐雜的數據處理工具，這些都可能成為學習路上的絆腳石。本書正是為瞭打破這些壁壘而生。我們摒棄瞭枯燥晦澀的理論，而是以“零起點”為齣發點，通過“Python”這一強大而易學的編程語言，帶領你一步步深入數據世界的腹地，最終抵達量化交易的彼岸。 本書的學習價值與獨特之處： 1. “零起點”的友好體驗： 如果你從未接觸過編程，甚至對數學概念感到陌生，本書依然是你的最佳選擇。我們從最基礎的Python語法講起，輔以生動的案例，讓你在輕鬆愉快的氛圍中掌握編程技能。我們不會假設你有任何先驗知識，而是從零開始，為你鋪設堅實的學習階梯。 2. Python：你的數據科學與量化交易利器： Python因其簡潔的語法、豐富的庫和強大的社區支持，已成為數據科學和量化交易領域的首選語言。本書將聚焦於Python在數據處理、分析、可視化以及構建交易模型等方麵的應用，讓你熟練掌握Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn等核心庫，並逐步學習如何使用專門的量化交易框架。 3. 大數據的前沿視角： 我們將大數據不僅僅視為一個抽象的概念，而是通過實際案例，讓你理解如何從海量數據中提取有價值的信息。這包括數據采集、清洗、預處理、特徵工程等關鍵步驟，讓你學會如何馴服“失控”的數據，並從中發現隱藏的模式和規律。 4. 量化交易的實操路徑： 量化交易並非遙不可及的“高科技”，而是可以被係統學習和實踐的技能。本書將循序漸進地引導你理解量化交易的基本原理，從技術指標的構建、基本麵的數據分析，到策略的開發、迴測與優化，再到實盤交易的對接，我們將為你提供一條清晰的實操路徑。你將學習如何將數據分析的成果轉化為可執行的交易信號。 5. 理論與實踐的完美結閤： 我們深知，脫離實踐的理論是空洞的，而無理論指導的實踐則是盲目的。本書在講解每一個概念時，都會輔以大量的代碼示例和實際案例，讓你在動手實踐中加深理解。從簡單的“Hello, World!”到構建一個基礎的股票交易迴測係統，你將親手完成一係列具有挑戰性的項目。 6. 係統化的知識體係構建： 本書並非碎片化的知識點羅列，而是構建瞭一個完整的學習體係。從Python基礎到數據處理，從數據可視化到機器學習入門，再到量化交易策略的開發與迴測，每一個章節都承接前一章節，層層遞進，讓你在不知不覺中構建起全麵的知識框架。 內容概覽： 第一部分：Python基礎與數據處理 Python入門： 變量、數據類型、運算符、流程控製（條件語句、循環語句）、函數、模塊等基礎概念的講解。 數據結構： 列錶、元組、字典、集閤等Python內置數據結構的深入理解與應用。 文件操作： 如何讀取和寫入各種類型的文件，為數據導入打下基礎。 NumPy： 科學計算的基石，學習其強大的數組對象、嚮量化操作和數學函數，為高效數據處理做好準備。 Pandas： 數據分析的瑞士軍刀。深入掌握Series和DataFrame，學習數據加載、清洗、轉換、閤並、分組聚閤等核心操作，讓你輕鬆駕馭各種結構化數據。 第二部分：數據可視化與探索性數據分析 Matplotlib與Seaborn： 掌握常用的數據可視化庫，學會繪製摺綫圖、散點圖、柱狀圖、直方圖、箱綫圖等，將數據以直觀的方式呈現。 探索性數據分析（EDA）： 學習如何運用數據可視化和統計方法，深入理解數據的分布、關聯和異常值，為後續的建模提供洞察。 真實數據案例： 通過分析真實數據集（如股票曆史數據、經濟指標等），練習EDA技能。 第三部分：機器學習入門與量化交易應用 機器學習基礎： 監督學習（迴歸、分類）、無監督學習（聚類）的基本概念和常用算法（如綫性迴歸、邏輯迴歸、K-Means等）。 Scikit-learn： Python中最流行的機器學習庫。學習如何使用它來構建、訓練和評估機器學習模型。 特徵工程： 如何從原始數據中提取、選擇和構造有效的特徵，提升模型性能。 數據預處理與模型評估： 學習如何處理缺失值、異常值，以及各種模型評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、均方誤差等）。 將機器學習應用於量化交易： 股票價格預測： 利用時間序列分析和迴歸模型預測股票價格走勢。 交易信號生成： 基於分類模型識彆潛在的買賣點。 情緒分析： 利用自然語言處理技術分析新聞和社交媒體數據，判斷市場情緒。 第四部分：量化交易策略的開發與實踐 量化交易的原理與流程： 深入理解量化交易的定義、優勢、風險以及完整的交易流程。 技術指標的構建與應用： 學習如何使用Python編程實現各種經典的技術指標（如均綫、MACD、RSI等），並分析其在交易中的意義。 策略開發框架： 介紹和使用成熟的量化交易框架（如backtrader、vn.py等），幫助你更高效地構建交易策略。 策略迴測： 學習如何進行有效的策略迴測，評估策略的盈利能力、風險控製能力和穩定性。 迴測結果分析與優化： 理解夏普比率、最大迴撤、勝率等關鍵指標，並學會如何根據迴測結果對策略進行優化。 實盤交易的準備： 瞭解如何連接券商API，實現策略的自動化交易。 風險管理： 學習並實踐止損、止盈、倉位控製等重要的風險管理技術。 誰適閤閱讀本書？ 編程零基礎的學習者： 希望通過Python開啓數據科學或量化交易之旅的初學者。 金融從業者： 希望利用數據和技術提升交易決策效率的交易員、分析師、基金經理等。 對數據科學感興趣的學生和研究者： 希望將數據分析技能應用於實際問題。 希望掌握一種“硬技能”的職場人士： 渴望在快速變化的時代中，掌握一項能夠帶來競爭優勢的技能。 對量化投資有好奇心，但不知如何入門的投資者。 踏上數據與金融的探索之旅 本書將帶領你走齣理論的象牙塔，走進數據應用的真實世界。你將不再隻是一個旁觀者，而是成為一個能夠用代碼驅動交易、用數據洞察市場的參與者。我們將陪伴你一起，將抽象的“大數據”轉化為看得見的洞察，將復雜的“量化交易”分解為可執行的步驟。 準備好迎接挑戰瞭嗎？翻開本書，讓我們一起開啓這段激動人心的數據與金融探索之旅，用知識和技能，駕馭屬於你的財富浪潮！

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘述方式非常接地氣，完全沒有那種高高在上的技術說教感。作者的文筆很像一位經驗豐富的導師在耐心為你答疑解惑。比如在講解數據結構時，作者沒有直接拋齣枯燥的定義，而是通過生活化的場景來類比，這讓我立刻就抓住瞭核心要點。我記得有一章專門講到如何處理缺失值，作者用瞭一個非常生動的“偵探破案”的比喻，將數據清洗的過程描述得引人入勝。這種敘述風格極大地降低瞭技術門檻，讓那些對編程感到畏懼的讀者也能輕鬆上手。更難能可貴的是，書中對一些高級算法的介紹，也都是以最簡潔明瞭的方式呈現，避免瞭復雜的數學推導直接轟炸讀者，而是先讓你建立起對算法應用場景的直觀理解，然後再逐步深入原理。讀完後，我感覺自己不僅學到瞭知識，更重要的是，建立瞭一種麵對復雜問題時，該如何係統性拆解的思維框架。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實戰案例部分設計得非常詳盡且具有前瞻性，簡直就像是拿到瞭一份高質量的內部培訓資料。作者沒有滿足於簡單的“Hello World”級彆的演示，而是構建瞭一係列貼近真實市場環境的模擬場景。我特彆關注瞭關於迴測框架搭建的那幾章，作者不僅介紹瞭如何搭建基礎的框架結構，還深入探討瞭如何處理滑點、傭金等影響實盤錶現的關鍵因素。這些細節的體現，顯示齣作者深厚的實戰經驗，遠非紙上談兵可以比擬。其中關於高性能數據處理的部分，作者分享瞭一些他個人在優化代碼運行效率上的獨門秘籍，這些技巧對於追求速度和穩定性的量化交易來說是至關重要的。閱讀這些案例，我感覺自己像是跟著一位老手在一步步搭建和優化自己的交易係統，每一步的考量都非常周全，讓人非常有安全感。

評分☆☆☆☆☆

作為一名有著多年金融背景但剛接觸量化領域的“轉行者”，我最大的痛點就是找不到能有效連接金融理論與Python實踐的橋梁。這本書恰好填補瞭這個空白。它在每一部分理論講解之後，都會緊接著給齣具體的Python實現方案，而且這些方案都緊密圍繞著金融市場的實際數據和交易邏輯。例如，在技術指標分析這一塊，書中不僅教你如何用`pandas`或`numpy`計算均綫、MACD，更重要的是，它會告訴你這些指標在實際交易決策中分彆代錶什麼含義，以及如何設置閤理的參數區間。這種“知其然，更要知其所以然”的講解模式，讓我對量化交易的理解不再停留在代碼層麵，而是深入到瞭策略設計的內核。對於我這種需要快速將理論知識轉化為實戰技能的人來說，這種深度融閤的內容安排簡直太重要瞭，它真正做到瞭學以緻用，少走瞭很多彎路。

評分☆☆☆☆☆

從一個對技術抱有敬畏之心的非科班齣身者角度來看，這本書的輔助資源和社區支持體係做得非常到位。雖然我隻是在閱讀書籍本身，但從內容中透露齣的作者對讀者友好度的考量，就能感受到其誠意。書中的很多代碼示例都配有詳細的注釋，甚至有些復雜的函數調用，作者都特地用小段文字解釋瞭背後的設計意圖，這極大地減少瞭我在閱讀和調試時的挫敗感。而且，整體內容的更新迭代似乎也跟得上快速變化的行業步伐，這對於技術類書籍來說尤為重要。它構建的知識體係很有生命力，不像有些書籍，剛買迴來可能知識點就過時瞭。讀完後，我感覺自己手裏握著的不僅是一本書，而是一個持續學習和成長的起點，這種持續的支持感，對於保持學習熱情至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版真是讓人眼前一亮，裝幀設計上就給人一種專業又不失親和力的感覺。初拿到手的時候，我就被它厚實的質感和清晰的字體吸引瞭。內頁的紙張選擇也十分考究，長時間閱讀下來眼睛也不會感到疲勞。章節的劃分邏輯性很強，從基礎概念的引入到復雜應用的實現，過渡得非常自然流暢。我特彆喜歡它在概念講解時使用的圖文並茂的方式，那些流程圖和代碼片段的排版都做得恰到好處，讓你在理解抽象概念時能有一個直觀的參照。而且，書中的示例代碼都是可以直接運行的，這一點對於初學者來說簡直是福音，省去瞭大量自己調試環境和修正語法的痛苦。那種學習起來步步為營，每走一步都能看到清晰反饋的感覺，極大地增強瞭我的學習動力。書的整體設計風格透露著一種嚴謹和務實，讓人覺得這不是一本泛泛而談的入門書，而是一本真正能帶著人從零基礎走到實戰的工具書。