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阿布，蔡立耑，何海群 著

图书标签:

• 量化交易
• 量化投资
• Python
• 大数据
• 金融
• 投资理财
• 零基础
• 技术分析
• 实战
• 入门

店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111575214

商品编码：15750368000

YL9551  9787111575214 9787121306594 9787121305146

量化交易之路：用Python做股票量化分析

量化交易之路：用Python做股票量化分析

定价：￥89.00

作者： 阿布   

出版社：机械工业出版社

ISBN：9787111575214

上架时间：2017-8-25

出版日期：2017 年8月

开本：16开

版次：1-1

所属分类：计算机

 

目录

前言 

第1部分 对量化交易的正确认识

第1章 量化引言    2

1.1 什么是量化交易    2

1.2 量化交易：投资？投机？赌博？    3

1.3 量化交易的优势    4

1.3.1 避免短线频繁交易    4

1.3.2 避免逆势操作    5

1.3.3 避免重仓交易    5

1.3.4 避免对胜率的盲目追求    6

1.3.5 确保交易策略的执行    6

1.3.6 独立交易及对结果负责的信念    6

1.3.7 从历史验证交易策略是否可行    7

1.3.8 寻找交易策略的*优参数    7

1.3.9 减少无意义的工作及干扰    7

1.4 量化交易的正确认识    8

1.4.1 不要因循守旧，认为量化交易是邪门歪道    8

1.4.2 不要异想天开，认为量化交易有神奇的魔法    8

1.4.3 不要抱有不劳而获的幻想    9

1.4.4 不要盲目追求量化策略的复杂性    9

1.4.5 认清市场，认清自己，知己知彼，百战不殆    10

1.5 量化交易的目的    11

第2部分 量化交易的基础

第2章 量化语言——Python    14

2.1 基础语法与数据结构    15

2.1.1 基本类型和语法    15

2.1.2 字符串和容器    17

2.2 函数    20

2.2.1 函数的使用和定义    20

2.2.2 lambda函数    21

2.2.3 高阶函数    22

2.2.4 偏函数    25

2.3 面向对象    25

2.3.1 类的封装    26

2.3.2 继承和多态    30

2.3.3 静态方法、类方法与属性    34

2.4 性能效率    38

2.4.1 itertools的使用    38

2.4.2 多进程 VS 多线程    41

2.4.3 使用编译库提高性能    43

2.5 代码调试    45

2.6 本章小结    48

第3章 量化工具——NumPy    49

3.1 并行化思想与基础操作    49

3.1.1 并行化思想    49

3.1.2 初始化操作    50

3.1.3 索引选取和切片选择    51

3.1.4 数据转换与规整    52

3.1.5 逻辑条件进行数据筛选    53

3.1.6 通用序列函数    54

3.1.7 数据本地序列化操作    57

3.2 基础统计概念与函数使用    57

3.2.1 基础统计函数的使用    57

3.2.2 基础统计概念    60

3.3 正态分布    62

3.3.1 正态分布基础概念    62

3.3.2 实例1：正态分布买入策略    64

3.4 伯努利分布    66

3.4.1 伯努利分布基础概念    67

3.4.2 实例2：如何在交易中获取优势    67

3.5 本章小结    71

第4章 量化工具——pandas    72

4.1 基本操作方法    72

4.1.1 DataFrame构建及方法    72

4.1.2 索引行列序列    73

4.1.3 金融时间序列    74

4.1.4 Series构建及方法    75

4.1.5 重采样数据    76

4.2 基本数据分析示例    78

4.2.1 总览分析数据    79

4.2.2 索引选取和切片选择    80

4.2.3 逻辑条件进行数据筛选    82

4.2.4 数据转换与规整    84

4.2.5 数据本地序列化操作    86

4.3 实例1：寻找股票异动涨跌幅阀值    87

4.3.1 数据的离散化    88

4.3.2 concat、append和merge的使用    89

4.4 实例2：星期几是这个股票的“好日子”    91

4.4.1 构建交叉表    92

4.4.2 构建透视表    94

4.5 实例3：跳空缺口    95

4.6 pandas三维面板的使用    98

4.7 本章小结    101

第5章 量化工具——可视化    102

5.1 使用Matplotlib可视化数据    102

5.1.1 Matplotlib可视化基础    102

5.1.2 Matplotlib子画布及loc的使用    104

5.1.3 K线图的绘制    105

5.2 使用Bokeh交互可视化    106

5.3 使用pandas可视化数据    107

5.3.1 绘制股票的收益及收益波动情况    107

5.3.2 绘制股票的价格与均线    109

5.3.3 其他pandas统计图形种类    110

5.4 使用Seaborn可视化数据    112

5.5 实例1：可视化量化策略的交易区间及卖出原因    115

5.6 实例2：标准化两个股票的观察周期    120

5.7 实例3：黄金分割线    124

5.7.1 黄金分割线的定义方式    124

5.7.2 多维数据绘制示例    127

5.8 技术指标的可视化    130

5.8.1 MACD指标的可视化    131

5.8.2 ATR指标的可视化    132

5.9 本章小结    133

第6章 量化工具——数学    134

6.1 回归与插值    134

6.1.1 线性回归    135

6.1.2 多项式回归    137

6.1.3 插值    138

6.2 蒙特卡罗方法与凸优化    139

6.2.1 你一生的追求到底能带来多少幸福    140

6.2.2 使用蒙特卡罗方法计算怎样度过一生*幸福    149

6.2.3 凸优化基础概念    152

6.2.4 全局求解怎样度过一生*幸福    153

6.2.5 非凸函数计算怎样度过一生*幸福    154

6.2.6 标准凸函数求*优    157

6.3 线性代数    159

6.3.1 矩阵基础知识    160

6.3.2 特征值和特征向量    162

6.3.3 PCA和SVD理论知识    163

6.3.4 PCA和SVD使用实例    164

6.4 本章小结    168

第3部分 量化交易系统的开发

第7章 量化系统——入门    170

7.1 趋势跟踪与均值回复    170

7.1.1 趋势跟踪和均值回复的周期重叠性    171

7.1.2 实例1：均值回复策略    176

7.1.3 实例2：趋势跟踪策略    184

7.2 仓位控制管理    188

7.2.1 凯利公式    189

7.2.2 一只股票的时间简史    190

7.2.3 三只小猪股票投资的故事    195

7.3 本章小结    202

第8章 量化系统——开发    203

8.1 abu量化系统择时    204

8.1.1 买入因子的实现    204

8.1.2 卖出因子的实现    210

8.1.3 滑点买入、卖出价格确定及策略实现    221

8.1.4 多只股票使用相同的因子进行择时    226

8.1.5 自定义仓位管理策略的实现    229

8.1.6 多只股票使用不同的因子进行择时    230

8.1.7 使用并行来提升择时的运行效率    231

8.2 abu量化系统选股    234

8.2.1 选股因子的实现    234

8.2.2 多个选股因子并行执行    240

8.2.3 使用并行来提升选股的运行效率    241

8.3 本章小结    242

第9章 量化系统——度量与优化    243

9.1 度量的基本使用方法    243

9.2 度量的基础    247

9.2.1 度量的基础概念    247

9.2.2 度量的可视化    250

9.3 基于Grid Search寻找因子*优参数    253

9.3.1 参数取值范围    253

9.3.2 参数进行排列组合    254

9.3.3 Grid Search寻找*优参数    255

9.3.4 度量结果的评分    258

9.3.5 不同权重的评分    262

9.4 资金限制对度量的影响    266

9.5 输入中文自动生成交易策略    272

9.6 本章小结    276

第4部分 机器学习在量化交易中的实战...............

量化投资：以Python为工具

本书主要讲解量化投资的思想和策略，并借助Python 语言进行实战。本书一共分为5部分，第1部分是Python 入门，第2部分是统计学基础，第3部分是金融理论、投资组合与量化选股，第4部分是时间序列简介与配对交易，第5部分是技术指标与量化投资。本书首先对Python 编程语言进行介绍，通过学习，读者可以迅速掌握用Python 语言处理数据的方法，并灵活运用Python 解决实际金融问题；其次，向读者介绍量化投资的理论知识，主要讲解量化投资所需的数量基础和类型等方面；*后讲述如何在Python语言中构建量化投资策略。

第1 部分Python 入门 1 
第1 章Python 简介与安装使用 2 
1．1 Python 概述
1．2 Python 的安装
1．2．1 下载安装Python 执行文件
1．2．2 下载安装Anaconda
1．2．3 多种Python 版本并存
1．3 Python 的简单使用 
1．4 交互对话环境IPython 
1．4．1 IPython 的安装
1．4．2 IPython 的使用
1．4．3 IPython 功能介绍 

第2 章Python 代码的编写与执行
2．1 创建Python 脚本文件
2．1．1 记事本
2．1．2 Python 默认的IDLE 环境
2．1．3 专门的程序编辑器
2．2 执行．py 文件
2．2．1 IDLE 环境自动执行
2．2．2 在控制台cmd 中执行
2．2．3 在Annaconda Prompt 中执行
2．3 Python 编程小技巧
2．3．1 Python 行
2．3．2 Python 缩进

第3 章Python 对象类型初探 23 
3．1 Python 对象
3．2 变量命名规则
3．3 数值类型
3．3．1 整数
3．3．2 浮点数
3．3．3 布尔类型
3．3．4 复数
3．4 字符串
3．5 列表
3．6 可变与不可变
3．7 元组
3．8 字典
3．9 集合

第4 章Python 集成开发环境：Spyder 介绍 36 
4．1 代码编辑器
4．2 代码执行Console
4．3 变量查看与编辑
4．4 当前工作路径与文件管理
4．5 帮助文档与在线帮助
4．6 其他功能

第5 章Python 运算符与使用 44 
5．1 常用运算符
5．1．1 算术运算符
5．1．2 赋值运算符
5．1．3 比较运算符
5．1．4 逻辑运算符
5．1．5 身份运算符
5．1．6 成员运算符 
5．1．7 运算符的优先级
5．2 具有运算功能的内置函数

第6 章Python 常用语句 55 
6．1 赋值语句
6．1．1 赋值含义与简单赋值
6．1．2 多重赋值
6．1．3 多元赋值
6．1．4 增强赋值
6．2 条件语句
6．3 循环语句 
6．3．1 for 循环
6．3．2 while 循环
6．3．3 嵌套循环
6．3．4 break、continue 等语句

第7 章函数 
7．1 函数的定义与调用
7．2 函数的参数 
7．3 匿名函数
7．4 作用域 

第8 章面向对象
8．1 类 
8．2 封装
8．3 继承（Inheritance）

第9 章Python 标准库与数据操作 
9．1 模块、包和库
9．1．1 模块
9．1．2 包
9．1．3 库
9．2 Python 标准库介绍
9．3 Python 内置数据类型与操作
9．3．1 序列类型数据操作
9．3．1．1 list 类型与操作
9．3．1．2 tuple 类型与操作
9．3．1．3 range 类型与操作
9．3．1．4 字符串操作
9．3．2 字典类型操作
9．3．3 集合操作

第10 章常用第三方库：Numpy 库与多维数组
10．1 NumPy 库 
10．2 创建数组
10．3 数组元素索引与切片
10．4 数组运算

第11 章常用第三方库：Pandas 与数据处理 
11．1 Series 类型数据
11．1．1 Series 对象的创建
11．1．2 Series 对象的元素提取与切片
11．1．2．1 调用方法提取元素
11．1．2．2 利用位置或标签提取元素与切片
11．1．3 时间序列
11．2 DataFrame 类型数据
11．2．1 创建DataFrame 对象
11．2．2 查看DataFrame 对象
11．2．3 DataFrame 对象的索引与切片
11．2．4 DataFrame 的操作
11．2．5 DataFrame 的运算
11．3 数据规整化
11．3．1 缺失值的处理
11．3．1．1 缺失值的判断
11．3．1．2 选出不是缺失值的数据
11．3．2 缺失值的填充
11．3．3 缺失值的选择删除
11．3．4 删除重复数据.............

零起点Python大数据与量化交易

本书是国内较早关于Python大数据与量化交易的原创图书，配合zwPython开发平台和zwQuant开源量化软件学习，是一套完整的大数据分析、量化交易的学习教材，可直接用于实盘交易。本书有三大特色：一，以实盘个案分析为主，全程配有Python代码；二，包含大量的图文案例和Python源码，无须**编程基础，懂Excel即可开始学习；三，配有**的zwPython集成开发平台、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。

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

1.1.3 matplotlib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

1.3.4 **与业余 38

1.4 用户运行环境配置 42

1.4.1 程序目录结构 43

1.4.2 金融股票数据包 44

1.5 Python实战操作技巧 46

1.5.1 模块检测 46

1.5.2 Spyder编辑器界面设置 47

1.5.3 代码配色技巧 48

1.5.4 图像显示配置 50

1.5.5 Python2、Python 3双版本双开模式 51

1.5.6 单版本双开、多开模式 52

1.5.7 实战胜于一切 54

1.6 量化、中医与西医 54

第2章 常用量化技术指标与框架 56

2.1 案例2-1：SMA均线策略 56

2.1.1 案例要点与事件编程 58

2.1.2 量化程序结构 61

2.1.3 main程序主入口 61

2.1.4 KISS法则 63

2.2 Python量化系统框架 64

2.2.1 量化行业关键词 64

2.2.2 国外主流Python量化网站 65

2.2.3 我国主流Python量化网站 67

2.2.4 主流Python量化框架 70

2.3 常用量化软件包 78

2.3.1 常用量化软件包简介 79

2.3.2 案例2-2：模块库列表 80

2.4 常用量化技术指标 82

2.4.1 TA-Lib金融软件包 83

2.4.2 案例2-3：MA均线函数调用 84

2.4.3 TA-Lib函数调用 86

2.4.4 量化分析常用指标 88

2.5 **量化策略 90

2.5.1 阿尔法（Alpha）策略 90

2.5.2 Beta策略 92

2.5.3 海龟交易法则 93

2.5.4 ETF套利策略 95

2.6 常用量化策略 95

2.6.1 动量交易策略 96

2.6.2 均值回归策略 97

2.6.3 其他常用量化策略 98

2.7 起点与终点 100

第3章 金融数据采集整理 101

3.1 常用数据源API与模块库 102

3.1.1 大数据综合API 102

3.1.2 **财经数据API 103

3.1.3 **数据模块库 104

3.2 案例3-1：zwDatX数据类 104

3.3 美股数据源模块库 108

3.4 开源文档库Read the Docs 109

3.5 案例3-2：下载美股数据 110

3.6 财经数据源模块库TuShare 113

3.6.1 沪深股票列表 115

3.6.2 案例3-3：下载股票代码数据 116

3.6.3 CSV文件处理 119

3.7 历史数据 121

3.7.1 历史行情 121

3.7.2 案例3-4：下载近期股票数据 124

3.7.3 历史复权数据 130

3.7.4 案例3-5：下载历史复权数据 131

3.8 其他交易数据 134

3.9 zwDat**大股票数据源与数据更新 143

3.9.1 案例3-6：A股基本概况数据下载 144

3.9.2 案例3-7：A股交易数据下载 146

3.9.3 案例3-8：A股指数行情数据下载 150

3.9.4 案例3-9：美股交易数据下载 151

3.10 数据归一化处理 153

3.10.1 中美股票数据格式差异 153

3.10.2 案例3-10：数据格式转化 154

3.10.3 案例3-11：A股策略PAT实盘分析 156

3.10.4 案例3-12：数据归一化 158

3.11 为有源头活水来 160

第4章 PAT案例汇编 162

4.1 投资组合与回报率 163

4.1.1 案例4-1：下载多组美股数据 163

4.1.2 案例4-2：投资组合收益计算 165

4.2 SMA均线策略 168

4.2.1 SMA简单移动平均线 168

4.2.2 案例4-3：原版SMA均线策略 169

4.2.3 案例4-4：增强版SMA均线策略 173

4.2.4 案例4-5：A股版SMA均线策略 174

4.3 均线交叉策略 175

4.3.1 案例4-6：均线交叉策略 176

4.3.2 案例4-7：A股版均线交叉策略 178

4.4 VWAP动量策略 181

4.4.1 案例4-8：VWAP动量策略 182

4.4.2 案例4-9：A股版VWAP动量策略 183

4.5 布林带策略 183

4.5.1 案例4-10：布林带策略 185

4.5.2 案例4-11：A股版布林带策略 186

4.6 RSI2策略 188

4.6.1 案例4-12：RSI2策略 190

4.6.2 案例4-13：A股版RSI2策略 190

4.7 案例与传承 194

第5章 zwQuant整体架构 196

5.1 发布前言 196

5.2 功能简介 197

5.2.1 目录结构 197

5.2.2 安装与更新 198

5.2.3 模块说明 199

5.2.4 zwSys模块：系统变量与类定义 200

5.2.5 zwTools模块：常用（非量化）工具函数 201

5.2.6 zwQTBox：常用“量化”工具函数集 201

5.2.7 zwQTDraw.py：量化绘图工具函数 203

5.2.8 zwBacktest：回溯测试工具函数 203

5.2.9 zwStrategy：策略工具函数 203

5.2.10 zw_TA-Lib：金融函数模块 204

5.3 示例程序 207

5.4 常用量化分析参数 208

5.5 回溯案例：对标测试 209

5.5.1 对标测试1：投资回报参数 209

5.5.2 对标测试2：VWAP策略 211

5.6 回报参数计算 214

5.7 主体框架 220

5.7.1 stkLib内存数据库 220

5.7.2 Bars数据包 221

5.7.3 案例：内存数据库＆数据包 222

5.7.4 qxLib、xtrdLib 227

5.7.5 案例5-1：qxLib数据 228

5.7.6 量化系统的价格体系 230

5.7.7 数据预处理 231

5.7.8 绘图模板 234

5.8 新的起点 236

第6章 模块详解与实盘数据 237

6.1 回溯流程 238

6.1.1 案例6-1：投资回报率 238

6.1.2 代码构成 242

6.1.3 运行总流程 243

6.2 运行流程详解 244

6.2.1 设置股票数据源 244

6.2.2 设置策略参数 247

6.2.3 dataPre数据预处理 249

6.2.4 绑定策略函数 253

6.2.5 回溯测试：zwBackTest 253

6.2.6 输出回溯结果数据、图表 258

6.3 零点策略 260

6.3.1 mul多个时间点的交易＆数据 263

6.3.2 案例6-2：多个时间点交易 264

6.4 不同数据源与格式修改 270

6.4.1 案例6-3：数据源修改 272

6.4.2 数据源格式修改 274

6.5 金融数据包与实盘数据更新 275

6.5.1 大盘指数文件升级 276

6.5.2 实盘数据更新 277

6.5.3 案例6-4：A股实盘数据更新 277

6.5.4 案例6-5：大盘指数更新 279

6.6 稳定1 281

第7章 量化策略库 282

7.1 量化策略库简介 282

7.1.1 量化系统的三代目 283

7.1.2 通用数据预处理函数 283

7.2 SMA均线策略 286

7.2.1 案例7-1：SMA均线策略 286

7.2.2 实盘下单时机与推荐 289

7.2.3 案例7-2：实盘SMA均线策略 290

7.3 CMA均线交叉策略 294

7.3.1 案例7-3：均线交叉策略 294

7.3.2 对标测试误差分析 296

7.3.3 案例7-4：CMA均线交叉策略修改版 299

7.3.4 人工优化参数 300

7.4 VWAP策略 301

7.4.1 案例7-5：VWAP策略 301

7.4.2 案例7-6：实盘VWAP策略 303

7.5 BBands布林带策略 304

7.5.1 案例7-7：BBands布林带策略 305

7.5.2 案例7-8：实盘BBands布林带策略 306

7.6 大道至简1 1 307

第8章 海龟策略与自定义扩展 309

8.1 策略库 309

8.1.1 自定义策略 310

8.1.2 海龟投资策略 310

8.2 tur海龟策略v1：从零开始 311

8.3 案例8-1：海龟策略框架 311

8.4 tur海龟策略v2：策略初始化 312

8.5 案例8-2：策略初始化 312

8.6 tur海龟策略v3：数据预处理 313

8.7 案例8-3：数据预处理 314

8.8 tur海龟策略v4：策略分析 317

8.9 案例8-4：策略分析 317

8.10 tur海龟策略v5：数据图表输出 320

8.10.1 案例8-5：图表输出 320

8.10.2 参数优化 324

8.10.3 案例8-6：参数优化 324

8.11 tur海龟策略v9：加入策略库 325

8.12 案例8-7：入库 326

8.13 庖丁解牛 328...........

探索金融市场的智能脉络：从宏观到微观的深度解析 本书系汇集了量化交易、量化投资及零基础Python大数据分析的精髓，旨在为广大金融从业者、技术爱好者以及对市场智能化决策充满好奇的读者，构建一个全面而深入的学习框架。它不仅是一系列书籍的集合，更是通往现代金融市场“智慧”之路的系统导航。我们将从宏观的投资理念出发，逐步深入到微观的技术实现，最终实现以数据驱动的交易决策。 第一部分：量化交易之路——智能决策的基石 “量化交易之路”是理解现代金融市场运作模式的敲门砖。它将我们从传统的、依赖主观判断的交易方式中解放出来，引领我们走向一个基于数据、算法和模型驱动的全新领域。本书将系统性地介绍量化交易的核心理念、发展历程、基本构成要素以及不同类型的量化策略。 量化交易的定义与优势： 我们将首先阐述量化交易的本质——利用数学模型和计算机程序来制定和执行交易决策，强调其客观性、纪律性以及处理大规模数据的能力。对比传统交易，量化交易能够有效规避情绪干扰，捕捉微小市场信号，并实现高频、大规模的交易。 量化交易的框架与流程： 一个完整的量化交易系统通常包括数据获取、策略研究、模型开发、回测评估、交易执行和风险管理等关键环节。本书将对每个环节进行详尽的剖析，让你清晰地了解一个量化交易策略是如何从无到有，最终投入实盘的。 经典量化策略详解： 从最基础的统计套利、均值回归，到更复杂的因子投资、事件驱动，再到利用机器学习的阿尔法策略，本书将层层递进，深入浅出地讲解各种经典量化策略的逻辑、实现方式及其适用场景。我们会通过具体的案例分析，帮助读者理解这些策略的内在运行机制。 数据在量化交易中的角色： 数据是量化交易的血液。本书将强调高质量数据的获取、清洗、处理以及特征工程的重要性。我们会探讨不同类型的数据（如价格数据、基本面数据、另类数据）如何被提取、加工，并转化为有用的交易信号。 回测与实盘评估： 严谨的回测是验证策略有效性的关键。本书将详细介绍回测的原则、常用指标（如夏普比率、最大回撤、胜率等）的计算方法，以及如何避免常见的陷阱（如过拟合、数据窥视）。同时，我们也将探讨实盘交易中的挑战与优化。 风险管理的重要性： 量化交易并非没有风险。本书将重点讲解如何构建稳健的风险管理体系，包括仓位控制、止损机制、分散化投资以及对黑天鹅事件的应对策略，确保在追求收益的同时，有效控制潜在损失。 第二部分：量化投资——构建智能资产组合 “量化投资”将视角从具体的交易策略拓展到更宏观的资产配置和投资组合构建层面。它将量化思维应用于整个投资生命周期，力求通过科学的方法实现资产的长期稳健增值。 量化投资的理念与目标： 量化投资的核心在于利用定量分析方法来识别投资机会、构建投资组合以及管理风险，以达到超越市场平均水平或实现特定投资目标的目的。本书将深入探讨量化投资与传统主动投资、被动投资的区别与联系。 投资组合理论基础： 我们将从马科维茨的现代投资组合理论（MPT）出发，介绍风险与收益的关系、有效前沿的概念，以及如何构建最优投资组合。本书将在此基础上，进一步探讨如何将量化方法融入组合构建，实现风险分散化与收益最大化。 因子投资模型： 因子投资是量化投资领域的重要分支。本书将详细介绍常用的投资因子（如价值、成长、动量、质量、低波动等），解析其背后的经济学逻辑，并探讨如何构建基于这些因子的投资组合。我们将介绍Fama-French三因子模型、五因子模型等经典模型，并分析其在不同市场环境下的表现。 多因子模型与择股策略： 在理解了单一因子之后，本书将进一步介绍如何将多个因子进行组合，构建更具预测能力的择股模型。我们将探讨因子选择、因子权重优化等问题，以及如何利用机器学习技术提升多因子模型的表现。 资产配置策略： 除了股票，量化投资也涵盖了债券、商品、房地产等多种资产类别。本书将介绍如何利用量化方法进行跨资产类别的配置，以期在不同市场周期中捕捉收益机会，并降低整体投资组合的风险。 风险预算与对冲策略： 量化投资同样重视风险的精细化管理。本书将探讨风险预算的概念，即为不同资产或因子分配预定的风险敞口，并介绍各种对冲策略（如期货、期权、ETF等）在量化投资中的应用，以实现对冲特定风险或增强组合收益。 量化投资的实践与挑战： 量化投资并非一蹴而就。本书将讨论在实际操作中可能遇到的挑战，如数据噪声、模型失效、交易成本、流动性风险等，并提供相应的解决方案和优化思路。 第三部分：零起点Python大数据与量化交易——实现智能交易的利器 “零起点Python大数据与量化交易”是本书系中实践性最强的一环，它将为读者提供掌握量化交易所需的技术工具。无论你是否有编程基础，都能从这里开始，一步步构建自己的量化交易系统。 Python入门与数据科学生态： 本部分将从最基础的Python语法开始，讲解变量、数据类型、控制流、函数、面向对象编程等核心概念。同时，我们将介绍Python在数据科学领域的核心库，如NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理与分析）、Matplotlib/Seaborn（数据可视化）。 数据获取与处理： 掌握从各种渠道获取金融数据是量化交易的第一步。本书将介绍如何使用Python爬虫技术（如BeautifulSoup, Scrapy）获取网络数据，如何调用API接口（如Quandl, Alpha Vantage）获取金融数据，以及如何使用Pandas进行数据清洗、格式转换、缺失值处理和数据合并。 数据分析与特征工程： 量化交易的策略开发离不开对数据的深入分析。我们将利用Pandas进行描述性统计、时间序列分析、相关性分析等。同时，我们将重点讲解特征工程，如何从原始数据中提取有用的交易信号和技术指标（如移动平均线、MACD、RSI等）。 算法与机器学习基础： 本部分将介绍在量化交易中常用的算法和机器学习模型。我们将从简单的线性回归、逻辑回归开始，逐步深入到决策树、随机森林、支持向量机（SVM）等监督学习算法。同时，我们将介绍无监督学习算法（如聚类）在市场分群或因子发现中的应用。 构建回测框架： 利用Python实现一个自己的回测框架是检验策略有效性的关键。我们将讲解如何设计回测的逻辑，包括信号生成、仓位管理、交易执行、收益计算、滑点与交易成本的模拟等。 交易执行接口与实盘对接： 将量化策略转化为实际交易需要与券商的交易接口进行对接。本书将介绍如何利用Python连接主流交易平台的API，实现策略的自动化交易。同时，我们也将讨论实盘交易中可能遇到的问题，如网络延迟、订单执行、资金管理等。 案例实战： 本部分将通过一系列具体的量化交易策略开发案例，将前面所学的知识融会贯通。例如，我们将从零开始实现一个简单的均值回归策略，一个基于技术指标的趋势跟踪策略，以及一个简单的因子投资策略。 总结： 这三本书相互补充，构成了一个完整的量化金融知识体系。从宏观的投资理念到具体的策略设计，再到强大的技术实现，读者将能够系统地掌握量化交易和量化投资的精髓。本书系不仅适合有志于成为量化交易员、量化分析师、基金经理的专业人士，也为对利用科技赋能投资感兴趣的个人投资者提供了宝贵的指导。通过学习，你将能够以更理性的视角审视市场，以更科学的方法制定决策，最终在波诡云谲的金融市场中，找到属于自己的稳健增长之路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格在保持专业性的同时，又展现出一种难得的坦诚和幽默感，这使得漫长的学习过程变得不那么枯燥。作者似乎非常理解初学者在面对大量新概念时的困惑和挫败感，因此在关键转折点，他总会插入一些恰到好处的比喻或者一个轻松的旁白来缓解气氛。比如，在解释某个复杂的时间序列分解时，作者用了生活化的比喻来阐述其内在联系，瞬间就打通了我的思维阻塞。这种不端架子的教学方式，极大地增强了阅读的愉悦感和知识的内化效率。我感觉作者不仅仅是在传授知识，更像是在分享他多年沉淀下来的经验与心路历程，这种人情味让这本书的价值超越了一本普通的教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实操指导部分，简直就是为我们这些渴望“上手”的读者量身定做的“工具箱”。很多市面上的书籍要么过于理论化，要么就是代码堆砌，让人看了不知所云。但这本书的处理方式非常巧妙，它将理论与实践的衔接做得非常流畅。我发现，书中的每一个代码示例都不是孤立存在的，而是紧密围绕着前文介绍的某个具体交易思想或数据处理需求展开的。更棒的是，它对调试过程中的常见错误和解决方案也有所涉及，这极大地节省了我自己摸索的时间。我试着跟着书中的步骤复现了几个简单的策略，发现代码的可读性很高，注释详尽，这让我能够快速理解并在此基础上进行个性化的修改和优化，而不是被动地复制粘贴。这种手把手的指导，让“量化”这个听起来高不可攀的领域，变得触手可及。

评分☆☆☆☆☆

读完前三分之一的内容后，我最大的感受是作者对风险控制和市场哲学的重视程度远超一般技术书籍。很多技术派作者往往会过度渲染模型的神奇和收益的丰厚，但这本书却花费了大量篇幅来强调“生存是第一要义”。它用非常冷静的笔触分析了黑天鹅事件的可能性，以及在面对极端市场波动时，一个成熟的量化系统应该如何预设保护机制。这种近乎“居安思危”的提醒，让我从一开始就建立起了正确的投资观：技术是工具，而风险管理才是生命线。这种深层次的理念渗透，让我对未来在实际操作中可能遇到的诱惑和陷阱有了更清醒的认识，无疑是为我的量化学习之路打下了一剂“预防针”。

评分☆☆☆☆☆

这本书在内容编排上体现了极高的逻辑性和系统性，这一点是我作为一名初学者最为看重的。它没有急于抛出那些晦涩难懂的高级理论，而是非常耐心地从最基础的金融市场常识入手，逐步引导读者理解量化交易的底层逻辑。我特别喜欢它对“为什么”的深入探讨，而不是简单地停留在“是什么”的层面。比如，在介绍某个经典模型时，作者不仅展示了公式，还用生动的案例剖析了该模型在特定市场环境下的适用边界和潜在风险。这种层层递进的讲解方式，极大地降低了我的学习门槛，让我感觉自己不是在被动接收知识，而是在与一位经验丰富的导师进行深入的对话。这种构建知识体系的扎实基础，对我后续进行复杂策略的构建和回测至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装和装帧真是让人眼前一亮，拿到手的时候感觉沉甸甸的，就知道里面内容肯定很扎实。我尤其欣赏它在排版上的用心，字体大小适中，行距也处理得恰到好处，长时间阅读下来眼睛不容易疲劳。而且，书的纸张质量相当不错，有一种温润的触感，这对于一个需要反复翻阅和做笔记的读者来说，简直是太贴心了。初翻阅时，那种墨香和纸张的结合带来的阅读体验，就已经让我对后续的学习充满了期待。这本书的整体设计风格简约而不失专业感，既有学术书籍的严谨，又不乏面向大众读者的亲和力。可以说，从拿到书的那一刻起，我就感受到了出版方对内容的尊重和对读者的诚意，这对于我开始一段新的学习旅程来说，无疑是一个非常积极的信号。