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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：15750691238

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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....................

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...................

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................

零起点Python机器学习快速入门

本书采用**的黑箱模式，MBA案例教学机制，结合一线实战案例，介绍Sklearn人工智能模块库和常用的机器学习算法。书中配备大量图表说明，没有枯燥的数学公式，普通读者，只要懂Word、Excel，就能够轻松阅读全书，并学习使用书中的知识，分析大数据。本书具有以下特色：**的黑箱教学模式，全书无任何抽象理论和深奥的数学公式。**系统化融合Sklearn人工智能软件和Pandas数据分析软件，不用再直接使用复杂的Numpy数学矩阵模块。系统化的Sklearn函数和API中文文档，可作为案头工具书随时查阅。基于Sklearn+Pandas模式，无须任何理论基础，全程采用MBA案例模式，懂Excel就可看懂。

第 1 章 从阿尔法狗开始说起1
1．1 阿尔法狗的前世今生．．．．．．．1
1．2 机器学习是什么．．．．．2
1．3 机器学习大史记．．．．．3
1．4 机器学习**案例．．．．．．．．． 11

第 2 章 开发环境．．．．．．13
2．1 数据分析* Python．．．．．13
2．2 用户运行平台．．．．．．．18
2．3 程序目录结构．．．．．．．19
2．4 Spyder 编辑器界面设置．20
2．5 Python 命令行模式．．．．．．．．．26
2．6 Notebook 模式．．．．．．27
2．7 模块库控制面板．．．29
2．8 使用 pip 更新模块库．．．．．．33

第 3 章 Python 入门案例．．．．39
3．1 案例 3-1：1次编程“hello，ziwang” ．．．．39
3．2 案例 3-2：增强版“hello，ziwang” ．．42
3．3 案例 3-3：列举系统模块库清单．．．．．．．44
3．4 案例 3-4：常用绘图风格．．．．．．．．．45
3．5 案例 3-5：Pandas 常用绘图风格．．．．．．．47
3．6 案例 3-6：常用颜色表 cors．．．．．49
3．7 案例源码．．．．．50

第 4 章 Python 基本语法．．．．58
4．1 数据类型．．．．．58
案例 4-1：基本运算．．．．．．．59
4．2 字符串．．．．．．．．．61
案例 4-2：字符串入门．．．61
案例 4-3：字符串常用方法．．．．．63
4．3 List 列表．．．．．．64
案例 4-4：列表操作．．．．．．．65
4．4 Tuple 元组．．．66
案例 4-5：元组操作．．．．．．．67
4．5 Dictionary 字典．．．．．68
案例 4-6：字典操作．．．．．．．68
4．6 数据类型转换．．．．．．．70
案例 4-7：控制语句．．．．．．．71
案例 4-8：函数定义．．．．．．．73
4．7 案例源码．．．．．75

第 5 章 Python 人工智能入门与实践．．．．．．85
5．1 从忘却开始．85
5．2 Iris **爱丽丝．．．．．89
案例 5-1：Iris 爱丽丝 ．．．．90
案例 5-2：爱丽丝进化与文本矢量化．．．．．．．．．92
5．3 AI 操作流程95
5．4 数据切割函数．．．．．．．98
案例 5-3：Iris 爱丽丝分解 ．．．．．．99
案例 5-4：线性回归算法．．．．．．．103
5．5 案例源码．．．109

第 6 章 机器学习**算法案例（上） ． 116
6．1 线性回归．．． 116
6．2 逻辑回归算法．．．．．124
案例 6-1：逻辑回归算法．．．．．．．125
6．3 朴素贝叶斯算法．127
案例 6-2：贝叶斯算法．129
6．4 KNN 近邻算法 ．．．130
案例 6-3：KNN 近邻算法．．．．．133
6．5 随机森林算法．．．．．135
案例 6-4：随机森林算法．．．．．．．139
6．6 案例源码．．．140

第 7 章 机器学习**算法案例（下） ．149
7．1 决策树算法．．．．．．．．．149
案例 7-1：决策树算法．151
7．2 GBDT 迭代决策树算法．．．．．．．．．153
案例 7-2：GBDT 迭代决策树算法．154
7．3 SVM 向量机 ．．．．．．．156
案例 7-3：SVM 向量机算法．157
7．4 SVM-cross 向量机交叉算法．．159
案例 7-4：SVM-cross 向量机交叉算法．．．．160
7．5 神经网络算法．．．．．161
案例 7-5：MLP 神经网络算法．．．．．．．．165
案例 7-6：MLP_reg 神经网络回归算法．．．168
7．6 案例源码．．．170

第 8 章 机器学习组合算法 ．．．．．．．．．183
8．1 CCPP 数据集．．．．．．183
案例 8-1：CCPP 数据集．．．．．．．．184
案例 8-2：CCPP 数据切割．．．．186
案例 8-3：读取 CCPP 数据集．．．．．．．．．189
8．2 机器学习统一接口函数．．．．．．．．．192
案例 8-4：机器学习统一接口．．．．．．．．．193
案例 8-5：批量调用机器学习算法．201
案例 8-6：一体化调用．205
8．3 模型预制与保存．208
案例 8-7：储存算法模型．．．．．．．210
案例 8-8：批量储存算法模型．．．．．．．．．213
案例 8-9：批量加载算法模型．．．．．．．．．215
案例 8-10：机器学习组合算法．．．．．．．219
8．4 案例源码．．．224................

探索量化交易与数据科学的深度融合：从理论到实践的进阶之路 在数字经济蓬勃发展的浪潮下，金融市场正以前所未有的速度拥抱技术革新。量化交易，作为金融工程与计算机科学交叉融合的产物，已从昔日的“高大上”逐渐走向普罗大众，成为驾驭市场、实现财富增值的关键驱动力。与此同时，大数据分析与机器学习的飞速发展，为量化交易提供了源源不断的动力和更精密的工具。本文将深入剖析这一领域的核心内容，为您呈现一条从基础到精通的进阶之路，助您在量化投资的广阔天地中乘风破浪。 第一篇：量化交易的基石——理论、策略与实现 量化交易的核心在于利用数学模型和计算机程序来分析市场数据，发现并执行交易机会。这不仅仅是简单的代码编写，更是一场关于逻辑、概率与风险管理的深度探索。 量化交易理论的起源与发展： 从早期基于统计套利和均值回归的朴素想法，到如今高度复杂的算法交易和高频交易，量化交易的理论体系不断演进。我们将追溯其发展历程，理解不同时代的市场特征如何催生了相应的交易理论。例如，马科维茨的均值-方差模型奠定了现代投资组合理论的基础，而后续的套利定价模型（APT）和因素模型则为更细致的资产定价和风险管理提供了框架。理解这些理论的演变，有助于我们把握量化交易的脉搏。 核心量化交易策略解析： 本部分将聚焦于几种经典且实用的量化交易策略。 统计套利（Statistical Arbitrage）： 基于资产之间历史价格关系的统计规律，寻找短期内的价格偏差并进行套利。我们将深入讲解协整、配对交易等概念，并通过实例演示如何构建和回测一个简单的统计套利策略。 均值回归（Mean Reversion）： 假设资产价格会围绕其长期均值波动，当价格偏离均值过远时，预期其会回归均值。我们将探讨如何识别均值回归信号，例如使用布林带（Bollinger Bands）、RSI（Relative Strength Index）等技术指标，并讨论其适用场景和局限性。 趋势跟踪（Trend Following）： 识别并跟随市场的主要趋势，在上升趋势中买入，在下降趋势中卖出。我们将介绍移动平均线（Moving Averages）、MACD（Moving Average Convergence Divergence）等经典趋势指标，并分析其在不同市场环境下的表现。 因子投资（Factor Investing）： 基于已证实的能够解释资产收益的因子（如价值、动量、规模、质量、低波动等）来构建投资组合。我们将详细介绍这些因子，并探讨如何利用因子模型进行资产配置和构建多因子策略。 交易系统构建与技术实现： 理论再优美，也需要转化为可执行的交易系统。 数据获取与清洗： 真实世界的金融数据往往充斥着噪声、缺失值和错误。本部分将指导您如何从可靠的数据源获取历史行情数据、基本面数据等，并掌握数据清洗、处理的技术，确保数据的质量是量化分析的前提。 策略回测（Backtesting）： 回测是验证交易策略有效性的关键步骤。我们将深入讲解回测的原理、方法和注意事项，包括如何避免未来函数、如何选择合适的评估指标（如夏普比率、最大回撤、年化收益率等），以及如何进行稳健性测试。 交易执行与风控： 策略一旦被验证有效，就需要能够稳定地执行交易。我们将探讨不同类型的交易指令（市价单、限价单等）、交易成本（滑点、佣金）的影响，以及如何设计有效的风险控制机制，例如止损、仓位管理等，以保护您的资本。 第二篇：Python机器学习在量化交易中的深度应用 随着计算能力的提升和算法的成熟，机器学习为量化交易注入了新的活力。它能够从海量数据中发掘人类难以察觉的复杂模式，从而构建更强大、更具适应性的交易模型。 Python在量化金融中的角色： Python凭借其丰富的科学计算库（NumPy, Pandas, SciPy）和机器学习库（Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch），已成为量化金融领域事实上的标准语言。我们将快速回顾Python的基础语法和核心数据科学库的使用，为后续的机器学习应用打下坚实基础。 机器学习基础概念与算法： 监督学习： 回归算法： 线性回归、Lasso、Ridge、支持向量回归（SVR）等，用于预测资产价格、波动率等连续变量。 分类算法： 逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升树（如XGBoost, LightGBM）等，用于预测市场方向（上涨/下跌）、事件发生概率等。 无监督学习： 聚类算法： K-Means、DBSCAN等，用于发现资产之间的相似性，构建行业板块或资产分组。 降维算法： PCA（主成分分析）、t-SNE等，用于降低数据维度，提取关键特征，缓解“维度灾难”。 特征工程（Feature Engineering）： 这是机器学习在量化交易中成功的关键。我们将探讨如何从原始金融数据中提取有意义的特征，例如基于技术指标、价格行为、成交量、基本面数据等构建新的特征，以及如何进行特征选择和降维。 将机器学习应用于量化策略： 预测模型构建： 利用上述机器学习算法，构建预测未来市场走势、资产价格变动方向或幅度的模型。例如，使用时间序列模型（ARIMA, Prophet）结合机器学习进行价格预测，或使用分类模型预测次日开盘方向。 因子挖掘与构建： 机器学习可以帮助我们从大量经济、公司基本面、市场情绪等数据中自动发现新的、能够解释收益的因子，构建更具前瞻性的因子投资组合。 事件驱动交易： 利用机器学习分析新闻、公告、财报等非结构化数据，预测特定事件（如公司财报发布、宏观经济数据公布）对市场价格的影响，并制定相应的交易策略。 另类数据分析： 探索卫星图像、社交媒体情绪、信用卡交易数据等另类数据，并利用机器学习从中提取投资洞察。 模型评估与部署： 机器学习模型的效果需要在真实的市场环境中进行评估。我们将讨论如何在回测中集成机器学习模型，如何进行模型选择、超参数调优，以及如何进行模型泛化能力评估。同时，也会初步探讨模型在实际交易中的部署与监控。 第三篇：大数据技术与量化交易的联动 随着金融市场数据量的爆炸式增长，传统的数据处理和分析方法已难以满足需求。大数据技术为量化交易提供了处理海量、多源、异构数据的能力，进一步拓展了量化交易的应用边界。 大数据生态系统概览： 了解Hadoop、Spark、Kafka等大数据处理框架的基本概念和工作原理，以及它们如何协同工作，高效地存储、处理和分析PB级别的数据。 海量金融数据的处理与存储： 数据采集与整合： 如何从交易所、数据提供商、互联网等多个渠道采集不同类型（行情、新闻、社交媒体、另类数据）和格式（结构化、半结构化、非结构化）的数据。 分布式存储： 使用HDFS（Hadoop Distributed File System）等分布式文件系统存储海量数据，保证数据的可用性和可靠性。 实时数据流处理： 利用Kafka、Spark Streaming、Flink等技术，实现对高频行情数据、新闻事件等数据的实时采集、清洗和分析，为低延迟交易提供支持。 大数据分析技术在量化交易中的应用： 挖掘深层市场规律： 海量数据的聚合分析可以帮助我们发现隐藏在微观数据之下的宏观市场趋势、行业关联性以及复杂的非线性关系，构建更鲁棒的交易模型。 风险管理增强： 通过对大量历史数据的深度分析，可以更精确地识别和量化各类风险（市场风险、信用风险、流动性风险等），优化风险对冲策略。 异常检测与欺诈识别： 利用大数据分析技术，可以实时监控交易行为，检测潜在的市场操纵、内幕交易等非法行为，维护市场公平。 个性化投资组合优化： 基于客户的交易行为、风险偏好等大数据，可以为投资者提供更个性化、定制化的投资组合建议。 第四篇：量化投资的实战与进阶 量化投资不仅仅是技术的应用，更是一种严谨的投资哲学和系统性的风险管理过程。从策略开发到基金运作，每一个环节都需要精密的规划和持续的优化。 量化投资组合构建与管理： 多因子模型深化： 结合大数据分析和机器学习，更有效地挖掘和选择因子，构建能够捕捉不同市场风格和风险溢价的多元化因子组合。 动态资产配置： 基于宏观经济、市场情绪、技术面信号等，利用量化模型实现资产在不同类别（股票、债券、商品、货币）之间动态调整配置比例，以适应不断变化的市场环境。 智能Beta策略： 构建超越传统市值加权的、旨在捕捉特定风险因子收益的指数型产品，例如低波动Beta、质量Beta、动量Beta等。 量化基金的运作模式与挑战： 策略的规模化与稳定性： 讨论在策略规模化（管理资产规模增大）过程中可能遇到的流动性约束、滑点增加等问题，以及如何设计能够适应更大规模的交易系统。 算法交易与高频交易（HFT）： 深入探讨高频交易的原理、技术要求（低延迟网络、高性能硬件）和市场影响。分析其策略类型（做市、套利）和监管挑战。 回测过拟合的防范与应对： 重点讲解如何识别和避免“历史数据完美，实盘表现糟糕”的回测过拟合现象，例如使用样本外测试、滚动回测、蒙特卡洛模拟等方法。 市场微观结构分析： 理解订单簿、交易频率、报价策略等市场微观结构信息，对于设计高频交易策略和理解交易成本至关重要。 量化交易的合规性与伦理考量： 随着量化交易规模的扩大，其对市场稳定性的影响日益受到关注。我们将探讨相关的监管政策、市场操纵的界定以及作为量化交易者应承担的社会责任。 量化交易的未来趋势： 展望人工智能（AI）、深度学习在量化交易领域的进一步应用，例如强化学习在自适应交易策略中的探索，以及量子计算可能带来的颠覆性影响。 总结： 这条量化交易与数据科学的进阶之路，涵盖了从基础理论到前沿技术的全方位内容。它不仅要求您掌握扎实的数学、统计和编程技能，更需要培养敏锐的市场洞察力、严谨的逻辑思维和持续的学习能力。通过对本系列内容的系统学习和实践，您将能够建立起一套科学的投资分析框架，掌握利用数据驱动决策的强大能力，最终在瞬息万变的金融市场中，找到属于自己的制胜之道。

评分☆☆☆☆☆

我一直想在量化投资领域有所建树，所以市面上相关的书籍我基本上都有涉猎，但不得不说，这几本书的组合确实让我眼前一亮。尤其是在“包邮 量化交易之路”这部分，作者的叙述风格非常流畅，很多复杂的概念都用通俗易懂的语言讲解清楚了。我特别喜欢作者在书中提到的“交易的本质是概率游戏”，这句话让我对市场有了更深刻的理解。它提醒我，即使是最精密的量化模型，也无法保证每一次交易都能盈利，关键在于如何通过模型来提升整体的盈利概率，并有效控制风险。我还在书中看到了关于不同交易策略的介绍，比如趋势跟踪、均值回归等等，这些都为我提供了很多新的思路。这本书就像一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我走上量化交易的道路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于我这样渴望进入量化交易领域的读者来说，简直是一份厚礼。我尤其看重“量化投资”这部分的内容，它不仅仅停留在技术层面，更深入地探讨了量化投资的哲学和思维方式。作者对于风险管理的重视，以及对于长期价值投资的理念，都让我深受启发。我理解到，量化交易并不是冰冷的机器，它背后同样蕴含着深刻的投资智慧。而且，书中关于“包邮 量化交易之路”的讲解，让我对如何构建和优化交易系统有了更清晰的认识。从数据获取、策略开发到风险控制，每一个环节都得到了细致的阐述。我感觉这本书就像一位经验丰富的向导，带领我一步步探索量化交易的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我对金融市场和量化交易的认知又上升了一个层次。我一直认为，要想在投资领域取得成功，离不开对市场规律的深刻理解和对先进技术的熟练运用。这本书恰恰提供了这两方面的宝贵知识。“Python机器学习快速入门”的章节，为我打开了一扇新世界的大门，我学习到了如何利用Python进行数据分析、模型构建和策略回测，这对于提升我的实操能力非常有帮助。而“大数据与量化交易”则让我认识到，在当今数据爆炸的时代，如何有效地处理和利用海量数据，是量化交易成功的关键。我非常期待能将书中学到的技术应用到实际的交易中，去探索更有效的投资机会。

评分☆☆☆☆☆

一本厚实的书，拿到手里沉甸甸的，封面设计得挺简洁大方，虽然我还没来得及深入翻阅，但光看目录和一些章节的标题，就能感受到作者在金融量化交易领域的深厚积累。尤其是在“Python机器学习快速入门”这部分，我期待能学到如何利用Python强大的库来构建交易模型，比如一些经典的回测框架和数据分析工具。我一直对量化交易这个领域很感兴趣，但总觉得理论知识比较枯燥，难以转化为实际操作。这本书的出现，仿佛是一座桥梁，连接了那些高深的金融理论和实际的编程技能。我希望通过阅读这本书，能够系统地学习到如何从海量数据中挖掘出有价值的交易信号，并且能够用Python代码来实现这些策略，最终在实际的市场中进行验证和优化。当然，我也知道量化交易并非一蹴而就，需要大量的实践和经验积累，但我相信这本书能为我打下坚实的基础，让我少走弯路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容实在太丰富了，感觉像是浓缩了很多年行业经验的精华。特别是“大数据与量化交易”这部分，让我对如何处理和分析海量金融数据有了全新的认识。以往我总觉得大数据是遥不可及的概念，但这本书用非常接地气的语言，结合实际案例，解释了如何利用大数据技术来提升交易策略的精准度和鲁棒性。我特别关注了其中关于数据预处理、特征工程以及特征选择的部分，这对于构建有效的量化模型至关重要。此外，书中的“量化投资”章节也让我受益匪浅，它不仅仅讲技术，更强调了投资理念和风险管理的重要性。我理解到，成功的量化投资不仅仅是算法的比拼，更是对市场理解、风险控制和心理素质的综合考验。这本书让我看到了一个更全面、更系统的量化投资体系。