量化交易之路 用Python做股票量化分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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阿布 著

圖書標籤:

• 量化交易
• Python
• 股票
• 金融
• 投資
• 量化分析
• 數據分析
• 編程
• 實戰
• 策略

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111575214

版次：1

商品編碼：12173437

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-09-01

用紙：膠版紙

頁數：393

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*新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、*優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*優參數等問題；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

量化工具——NumPy

量化工具——pandas

量化工具——可視化

量化工具——數學

量化係統——入門

量化係統——開發

量化係統——度量與優化

量化係統——機器學習?豬老三

量化係統——機器學習?abu

量化環境部署

量化相關性分析

量化統計分析及指標應用

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

2.5 代碼調試 45

2.6 本章小結 48

第3章 量化工具——NumPy 49

3.1 並行化思想與基礎操作 49

3.2 基礎統計概念與函數使用 57

3.3 正態分布 62

3.4 伯努利分布 66

3.5 本章小結 71

第4章 量化工具——pandas 72

4.1 基本操作方法 72

4.2 基本數據分析示例 78

4.3 實例1：尋找股票異動漲跌幅閥值 87

4.4 實例2：星期幾是這個股票的“好日子” 91

4.5 實例3：跳空缺口 95

4.6 pandas三維麵闆的使用 98

4.7 本章小結 101

第5章 量化工具——可視化 102

5.1 使用Matplotlib可視化數據 102

5.2 使用Bokeh交互可視化 106

5.3 使用pandas可視化數據 107

5.4 使用Seaborn可視化數據 112

5.5 實例1：可視化量化策略的交易區間及賣齣原因 115

5.6 實例2：標準化兩個股票的觀察周期 120

5.7 實例3：黃金分割綫 124

5.8 技術指標的可視化 130

5.9 本章小結 133

第6章 量化工具——數學 134

6.1 迴歸與插值 134

6.2 濛特卡羅方法與凸優化 139

6.3 綫性代數 159

6.4 本章小結 168

第3部分 量化交易係統的開發

第7章 量化係統——入門 170

7.1 趨勢跟蹤與均值迴復 170

7.2 倉位控製管理 188

7.3 本章小結 202

第8章 量化係統——開發 203

8.1 abu量化係統擇時 204

8.2 abu量化係統選股 234

8.3 本章小結 242

第9章 量化係統——度量與優化 243

9.1 度量的基本使用方法 243

9.2 度量的基礎 247

9.3 基於Grid Search尋找因子最優參數 253

9.4 資金限製對度量的影響 266

9.5 輸入中文自動生成交易策略 272

9.6 本章小結 276

第4部分 機器學習在量化交易中的實戰

第10章 量化係統——機器學習?豬老三 278

10.1 機器學習基礎概念 278

10.2 豬老三世界中的量化環境 282

10.3 有監督機器學習 286

10.4 無監督機器學習 299

10.5 夢醒時分 303

10.6 本章小結 317

第11章 量化係統——機器學習?abu 318

11.1 搜索引擎與量化交易 319

11.2 主裁 321

11.3 邊裁 351

11.4 一定要贏得這場勝利，即使一切都不存在 360

11.5 本章小結 361

附錄A 量化環境部署 362

附錄B 量化相關性分析 381

附錄C 量化統計分析及指標應用 388

前言/序言

隨著互聯網技術的不斷發展，許多傳統行業（包括傳統金融行業）也在不斷地改變著自己的工作模式和流程，並且希望藉助互聯網技術得到進一步的發展。在金融行業中，股票及其他交易類型衍生品，如期權、期貨交易無疑是最早受到衝擊從而發生改變的。從算法交易之父托馬斯·彼得菲，到如今依然活躍異常的量化投資之王西濛斯，他們是最早的一批量化交易受益者，也是為整個金融行業指明方嚮的引導者。據統計，近年來自動化交易占據瞭美國股票市場60%以上的成交量。

量化交易從一開始齣現就仿佛戴著神秘的麵紗，特彆是對於普通的投資交易者。有些人認為它就是像煉金術一樣的存在，有瞭它就能躺著掙錢瞭。當然也有些人認為它完全不靠譜。筆者研究量化交易多年，而且參與瞭大量的量化交易實戰，從中積纍瞭大量的心得體會，所以萌生瞭編寫一本量化交易圖書的想法，為讀者揭開量化交易的神秘麵紗。

本書分為4個部分來講解量化交易的相關知識。

第1部分（第1章）著重講解瞭投資者對量化交易的正確認識。

第2部分（第2～6章）主要講解瞭量化交易需要的基礎知識及相關工具，如Python語言、NumPy、pandas、數據可視化及量化數學等知識，適閤完全沒有任何編程經驗的讀者從頭開始閱讀。書中每一章的示例也盡量穿插股票及其他衍生交易産品的投資知識和交易技巧，盡量為讀者建立一套獨有的知識體係結構，為讀者在交易技術與量化技術之間搭建牢固的基礎紐帶。

第3部分（第7～9章）著重講解瞭使用量化係統迴測交易策略及交易的度量等實戰知識。對於有進階需求的讀者，則完整地講解瞭整套量化迴測係統擇時、選股開發的關鍵點及滑點和資金管理的核心知識，以及更有針對策略地尋找最優參數及最優度量等知識。

第4部分（第10、11章）主要講解瞭機器學習技術在量化交易中的應用。該部分內容從機器學習實戰齣發，同樣適閤大多數沒有深厚數學基礎的讀者閱讀，著重闡述瞭基於機器學習技術對交易進行預測的不可行性，以及正確的使用方式，即使用機器學習技術進行統計預言的概率。

附錄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內容。

特彆需要提及的是，為瞭突齣重點知識，減輕讀者的閱讀壓力，本書在編寫過程中通過故事的形式來講解關鍵知識點。例如：

l 通過“6.2.1節你一生的追求到底能帶來多少幸福”的故事，重點講解瞭最優問題的計算；

l 通過“7.2.3節三隻小豬股票投資的故事”，重點講解瞭倉位控製管理的重要性；

l 通過“第10章 機器學習?豬老三”的故事，重點講解瞭機器學習知識與工程上的使用問題。

適閤閱讀本書的讀者及建議如下：

l 有交易經驗、對量化交易感興趣、無任何編程經驗的讀者，需要多關注基礎章節，加深對編程語言的理解及工具的使用；

l 有任何一門編程語言基礎、無交易經驗、對量化交易感興趣的讀者，需要多關注書中講解的關於交易的知識及正確的交易認識；

l 有交易經驗、有編程經驗、對量化交易感興趣的讀者，需要多關注量化交易在交易技術和編程技術上的銜接點及書中的具體實例；

l 對量化交易本身不感興趣，但對數據處理、機器學習技術感興趣的讀者，需要多關注技術基礎章節和機器學習章節的內容。

感謝機械工業齣版社華章公司提供機會讓我能編寫本書！本書的完成同樣需要感謝我的幾位朋友：吳汶（老虎美股）、劉兆丹（百度金融）、胥嘉幸（百度糯米大數據），感謝你們在本書的編寫過程中提供的幫助！在此還需要特彆感謝本書編輯對我的幫助，不辭辛苦地晚上十二點還在和我溝通排版等細節問題。

編著者

《量化交易之路：用Python進行金融市場洞察與策略構建》 一、本書定位與目標讀者 本書旨在為那些渴望利用現代編程工具——特彆是Python語言——深入理解金融市場運作規律，並構建、迴測及優化量化交易策略的專業人士和進階愛好者提供一份全麵而實用的指南。我們聚焦於將復雜的金融理論、統計學方法與高效的工程實現相結閤，使讀者能夠跨越理論與實踐之間的鴻溝。 本書並非一本零基礎的Python入門教程，也非純粹的金融理論教科書。它精確地定位於中高級量化分析學習者：那些已經掌握Python基礎語法，對金融市場有一定認知，並迫切希望係統化學習如何用代碼驅動決策、發掘市場Alpha的專業人士。這包括金融機構的量化研究員、風險管理人員、算法交易工程師，以及希望提升個人投資效率的獨立交易員。 二、核心內容概述與深度解析 本書結構清晰，圍繞“數據獲取與處理”、“量化因子構建與檢驗”、“策略模型開發與迴測”、“實盤部署與風險控製”四大支柱展開。我們摒棄空泛的理論敘述，強調每一個技術點都必須服務於具體的交易決策。 第一部分：高效數據基礎與預處理 現代量化的基石是高質量、多維度的數據。本部分將詳細介紹如何高效、穩定地獲取和管理金融數據。 多源數據接入與管理： 深入探討如何通過API接口（例如主流交易所提供的接口、專業數據服務商接口）獲取實時和曆史的高頻（Tick級）數據、日綫數據及基本麵數據。重點講解如何設計健壯的數據管道，處理數據延遲、缺失值和異常值。 時間序列數據的高級處理： 介紹Pandas和NumPy在處理金融時間序列時的進階技巧，如重采樣（Resampling）、滑動窗口計算（Rolling Window）、時區對齊與數據對齊。這對於計算技術指標和處理不同頻率數據至關重要。 數據清洗與規範化： 詳細闡述股票分割、除權除息（XR/XD）對曆史價格的影響，以及如何使用Python庫進行前復權和後復權處理，確保迴測結果的真實性。 第二部分：量化因子——市場洞察的基石 量化交易的本質在於識彆並利用係統性的市場異象，這些異象通常被編碼為“因子”。 技術分析因子的Python實現： 不僅停留在計算MACD、RSI等經典指標，而是深入講解如何使用`TA-Lib`或其他自建函數，高效地實現復雜的多周期、多品種技術因子，並探討如何通過統計檢驗來評估這些因子的有效性。 基本麵與另類因子的挖掘： 探討如何爬取和結構化財務報告數據，構建基於價值、成長和質量的基本麵因子。同時，引入另類數據（如新聞情感分數、供應鏈數據）的預處理流程，展示如何將非結構化信息轉化為可量化的輸入。 因子正交化與去冗餘： 講解主成分分析（PCA）和因子鏇轉技術，以減少因子間的共綫性，增強模型解釋力和穩定性。 第三部分：策略模型構建與嚴謹迴測框架 本部分是本書的核心，聚焦於如何將因子轉化為可執行的交易信號，並進行科學的性能評估。 信號生成與持倉管理： 教授如何利用因子得分進行多因子選股（Ranking/Percentile-based Selection）和綫性迴歸模型（如Fama-French三因子模型在選股中的應用）來確定權重和最終多空頭寸。講解不同調倉頻率對策略錶現的影響。 專業級迴測環境搭建： 詳細介紹構建一個嚮量化（Vectorized）迴測引擎的架構，強調其在速度上的優勢。隨後，過渡到事件驅動（Event-Driven）迴測框架的構建，確保能夠準確模擬真實交易中的訂單簿動態和時間流逝。 績效評估的深度指標： 突破夏普比率的局限，深入分析信息比率（Information Ratio）、最大迴撤（Max Drawdown）、卡爾瑪比率（Calmar Ratio）、波動率平滑（Volatility Scaling）等高級風險調整後收益指標，並演示如何用Python庫（如`Pyfolio`）生成專業的性能報告。 第四部分：風險控製、優化與實盤準備 一個成功的量化係統必須具備強大的風險管理和對市場波動的適應能力。 投資組閤優化技術： 講解傳統的均值-方差優化（Mean-Variance Optimization），並重點介紹其在實際應用中的局限性。隨後，引入風險平價（Risk Parity）和基於梯度的優化方法，旨在構建更具韌性的資産配置。 策略穩定性檢驗與過擬閤防禦： 係統介紹如何使用樣本外測試（Out-of-Sample Testing）、濛特卡洛模擬（Monte Carlo Simulation）以及滾動迴測來檢驗策略的魯棒性，識彆和規避過度擬閤（Overfitting）的陷阱。 延遲與滑點模擬： 在迴測中引入真實世界的摩擦成本，包括交易傭金、印花稅和預估的執行滑點，確保迴測結果與實盤錶現盡可能貼近。 從迴測到實盤的橋梁： 簡要介紹主流的量化交易平颱API接口的使用模式，以及如何設計一個輕量級的交易執行模塊，實現信號到訂單的無縫轉換。 三、本書特色與技術棧 本書強調工程實踐性，使用的技術棧是金融分析領域的主流標準： 1. 核心語言： Python 3.x 2. 數據處理： Pandas, NumPy, SciPy 3. 金融計算/因子： TA-Lib（或等效實現）, Statsmodels 4. 可視化與報告： Matplotlib, Seaborn, Pyfolio 5. 開發環境： Jupyter Notebook/Lab（用於迭代研究） 通過本書的學習，讀者不僅能掌握如何“計算”一個指標，更能理解如何“構建”一個能持續産生價值的量化投資係統。我們提供的代碼示例都是可以直接在現代Python環境中運行和擴展的，確保理論與操作的零距離對接。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對金融曆史和市場哲學抱有一定興趣的人，我總是希望一本優秀的量化書籍不僅能教我“如何做”，更能啓發我思考“為什麼”。量化分析的本質，是對市場有效性邊界的探索，是對人類非理性行為的數學化捕捉。我期待這本書在講解具體技術的同時，能穿插一些作者對於市場本質的深刻洞察。比如，在討論某個經典因子（如價值因子或動量因子）的構建時，作者是否能結閤相關的金融理論背景，解釋這個因子為何能在特定時期內持續有效？這種理論與實踐的深度融閤，能幫助讀者構建起更穩固的知識框架，而不是僅僅成為一個會敲代碼的“執行者”。更進一步說，我希望這本書能引導讀者建立起一套批判性思維，不要盲目迷信數據驅動的一切。一個優秀的量化分析師，不僅要能跑齣亮眼的夏普比率，更要能解釋這個比率背後的邏輯，並清楚地知道在何種市場條件下，這個比率可能會急劇惡化。這本書能否提供這種哲學層麵的引導，將決定它在我心中的分量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計非常精美，封麵那種深邃的藍色調，配閤簡潔有力的書名字體，一下子就抓住瞭我的眼球。拿到手裏沉甸甸的感覺，就知道內容肯定很紮實。我一直對金融市場抱有濃厚的興趣，尤其是近些年量化交易的興起，讓人看到瞭用數據和邏輯顛覆傳統交易的可能性。這本書的排版也非常人性化，字體大小適中，行距把握得恰到好處，長時間閱讀下來眼睛也不會感到疲勞。更值得稱贊的是，作者在章節之間的過渡非常自然流暢，即便是像我這樣初入量化領域的讀者，也能順暢地跟上思路，不會感到信息過載。從目錄來看，這本書的體係結構搭建得非常完整，似乎是從基礎的金融數據處理講起，逐步深入到復雜的模型構建和實盤策略的迴測驗證，這種循序漸進的教學方式，對於自學者來說簡直是福音。我尤其欣賞作者在細節上的處理，比如對常用金融庫的介紹，那種仿佛老朋友般詳盡的講解，讓我感覺不是在閱讀一本生硬的技術手冊，而是在跟隨一位經驗豐富的導師學習。總而言之，這本書的物理呈現和初步的閱讀體驗，已經遠遠超齣瞭我的預期，讓人對接下來的學習內容充滿期待。

評分☆☆☆☆☆

從學習效率的角度來看，一本好的技術類書籍，必須具備極高的“可復製性”和“可調試性”。這意味著，書中提供的所有代碼示例都應該是完整、乾淨、可以直接運行的，並且附帶清晰的注釋和依賴說明。我非常關注這本書在代碼工程化方麵做得如何。量化研究往往是一個迭代的過程，從簡單的原型驗證到復雜的生産級係統，中間需要跨越許多“工程鴻溝”。我希望看到作者分享如何組織項目結構，如何進行模塊化設計，以及如何利用版本控製工具（如Git）來管理不同的策略版本和迴測結果。如果書中能夠提供一套清晰的“起步環境搭建指南”，說明需要安裝哪些Python庫及其版本要求，那將為初學者節省大量調試環境配置的時間。一個易於上手、代碼質量高的範例集，是加速學習麯綫的助推器。如果最終我能把書中的模型框架，迅速地遷移到我自己的本地環境中進行修改和擴展，那麼這本書的實用價值就達到瞭最大化。我期待它能成為我工具箱裏那把最趁手的瑞士軍刀，而不是隻能束之高閣的理論聖經。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的期待值，很大程度上源於它所聲稱的“用Python”這一技術支撐點。在這個技術驅動一切的時代，Python憑藉其簡潔的語法和極其豐富的科學計算庫生態係統，無疑是量化分析領域的首選工具。我期待這本書能夠深入挖掘Python在處理高頻數據流、進行復雜數學運算以及構建高效迴測框架方麵的潛力。市麵上很多量化書籍要麼偏重理論，代碼實現敷衍瞭事，要麼就是純粹的代碼堆砌，缺乏對背後金融邏輯的深度剖析。我希望這本書能夠找到一個完美的平衡點，既能展現齣Python代碼的優雅和強大，又能確保每一行代碼背後都有堅實的金融學理論支撐。例如，在時間序列分析、因子挖掘這些關鍵環節，我非常好奇作者是如何利用Pandas、NumPy乃至更高級的機器學習庫（如Scikit-learn或TensorFlow）來構建實際可操作的交易信號的。如果這本書能提供一些經過實戰檢驗的、具有前瞻性的編程範例，那它對我的價值將是無可估量的。這不僅僅是學習一門語言或一套工具，更是學習一種用現代技術武裝起來的、係統化的投資思維。

評分☆☆☆☆☆

這本書的視角似乎非常貼近實戰，這對我這種渴望從書本知識走嚮真實市場檢驗的讀者來說，是至關重要的品質。我深知，一個看似完美的理論模型，一旦投入到充滿摩擦、滑點和非綫性波動的真實市場中，其錶現往往會大打摺扣。因此，我非常關注書中是否探討瞭“健壯性”（Robustness）和“過度擬閤”（Overfitting）這兩個量化交易中的“阿喀琉斯之踵”。理想情況下，作者應該會花大量篇幅討論如何設計齣能夠穿越牛熊、應對市場結構變化的策略。比如，在構建策略時，對於不同市場環境（如趨勢市、震蕩市）的適應性如何通過代碼實現？迴測引擎的構建是否考慮瞭交易成本的精確模擬？此外，風險管理模塊的闡述也極其吸引我，畢竟，在金融世界裏，活下來比賺得多更為重要。我期待書中能展示一些關於動態倉位管理、止損止盈機製的巧妙實現，這些細節決定瞭一套量化係統最終的生命力。如果能看到一些作者在麵對真實市場挑戰時，如何調整和迭代其模型的案例分析，那這本書的價值就提升瞭一個檔次。

評分☆☆☆☆☆

是很好，量化投資入門寶典，值得擁有

評分☆☆☆☆☆

對於量化交易的學習有一定幫助。

評分☆☆☆☆☆

很好的東西。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

還沒有看，先屯著，以後慢慢看

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

囤書如山倒，讀書如抽絲。一有大優惠就忍不住剁手，京東是在鼓勵我換大房子嗎？

評分☆☆☆☆☆

專業知識，看起是飄的

評分☆☆☆☆☆

太深奧瞭，有很多數學知識，門檻太高。

評分☆☆☆☆☆

好好學習天天嚮上，書不錯，慢慢學