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店鋪： 曠氏文豪圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111575214

商品編碼：15750691238

YL9550  9787111575214 9787121306594 9787121305146 9787121311413

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

定價：￥89.00

作者： 阿布   

齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111575214

上架時間：2017-8-25

齣版日期：2017 年8月

開本：16開

版次：1-1

所屬分類：計算機

 

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

1.3.1 避免短綫頻繁交易    4

1.3.2 避免逆勢操作    5

1.3.3 避免重倉交易    5

1.3.4 避免對勝率的盲目追求    6

1.3.5 確保交易策略的執行    6

1.3.6 獨立交易及對結果負責的信念    6

1.3.7 從曆史驗證交易策略是否可行    7

1.3.8 尋找交易策略的*優參數    7

1.3.9 減少無意義的工作及乾擾    7

1.4 量化交易的正確認識    8

1.4.1 不要因循守舊，認為量化交易是邪門歪道    8

1.4.2 不要異想天開，認為量化交易有神奇的魔法    8

1.4.3 不要抱有不勞而獲的幻想    9

1.4.4 不要盲目追求量化策略的復雜性    9

1.4.5 認清市場，認清自己，知己知彼，百戰不殆    10

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

2.1.1 基本類型和語法    15

2.1.2 字符串和容器    17

2.2 函數    20

2.2.1 函數的使用和定義    20

2.2.2 lambda函數    21

2.2.3 高階函數    22

2.2.4 偏函數    25

2.3 麵嚮對象    25

2.3.1 類的封裝    26

2.3.2 繼承和多態    30

2.3.3 靜態方法、類方法與屬性    34

2.4 性能效率    38

2.4.1 itertools的使用    38

2.4.2 多進程 VS 多綫程    41

2.4.3 使用編譯庫提高性能    43

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

3.1.1 並行化思想    49

3.1.2 初始化操作    50

3.1.3 索引選取和切片選擇    51

3.1.4 數據轉換與規整    52

3.1.5 邏輯條件進行數據篩選    53

3.1.6 通用序列函數    54

3.1.7 數據本地序列化操作    57

3.2 基礎統計概念與函數使用    57

3.2.1 基礎統計函數的使用    57

3.2.2 基礎統計概念    60

3.3 正態分布    62

3.3.1 正態分布基礎概念    62

3.3.2 實例1：正態分布買入策略    64

3.4 伯努利分布    66

3.4.1 伯努利分布基礎概念    67

3.4.2 實例2：如何在交易中獲取優勢    67

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

4.1.1 DataFrame構建及方法    72

4.1.2 索引行列序列    73

4.1.3 金融時間序列    74

4.1.4 Series構建及方法    75

4.1.5 重采樣數據    76

4.2 基本數據分析示例    78

4.2.1 總覽分析數據    79

4.2.2 索引選取和切片選擇    80

4.2.3 邏輯條件進行數據篩選    82

4.2.4 數據轉換與規整    84

4.2.5 數據本地序列化操作    86

4.3 實例1：尋找股票異動漲跌幅閥值    87

4.3.1 數據的離散化    88

4.3.2 concat、append和merge的使用    89

4.4 實例2：星期幾是這個股票的“好日子”    91

4.4.1 構建交叉錶    92

4.4.2 構建透視錶    94

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

5.1.1 Matplotlib可視化基礎    102

5.1.2 Matplotlib子畫布及loc的使用    104

5.1.3 K綫圖的繪製    105

5.2 使用Bokeh交互可視化    106

5.3 使用pandas可視化數據    107

5.3.1 繪製股票的收益及收益波動情況    107

5.3.2 繪製股票的價格與均綫    109

5.3.3 其他pandas統計圖形種類    110

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

5.7.1 黃金分割綫的定義方式    124

5.7.2 多維數據繪製示例    127

5.8 技術指標的可視化    130

5.8.1 MACD指標的可視化    131

5.8.2 ATR指標的可視化    132

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

6.1.1 綫性迴歸    135

6.1.2 多項式迴歸    137

6.1.3 插值    138

6.2 濛特卡羅方法與凸優化    139

6.2.1 你一生的追求到底能帶來多少幸福    140

6.2.2 使用濛特卡羅方法計算怎樣度過一生*幸福    149

6.2.3 凸優化基礎概念    152

6.2.4 全局求解怎樣度過一生*幸福    153

6.2.5 非凸函數計算怎樣度過一生*幸福    154

6.2.6 標準凸函數求*優    157

6.3 綫性代數    159

6.3.1 矩陣基礎知識    160

6.3.2 特徵值和特徵嚮量    162

6.3.3 PCA和SVD理論知識    163

6.3.4 PCA和SVD使用實例    164

6.4 本章小結    168

第3部分 量化交易係統的開發....................

量化投資：以Python為工具

本書主要講解量化投資的思想和策略，並藉助Python 語言進行實戰。本書一共分為5部分，第1部分是Python 入門，第2部分是統計學基礎，第3部分是金融理論、投資組閤與量化選股，第4部分是時間序列簡介與配對交易，第5部分是技術指標與量化投資。本書首先對Python 編程語言進行介紹，通過學習，讀者可以迅速掌握用Python 語言處理數據的方法，並靈活運用Python 解決實際金融問題；其次，嚮讀者介紹量化投資的理論知識，主要講解量化投資所需的數量基礎和類型等方麵；*後講述如何在Python語言中構建量化投資策略。

第1 部分Python 入門 1 
第1 章Python 簡介與安裝使用 2 
1．1 Python 概述
1．2 Python 的安裝
1．2．1 下載安裝Python 執行文件
1．2．2 下載安裝Anaconda
1．2．3 多種Python 版本並存
1．3 Python 的簡單使用 
1．4 交互對話環境IPython 
1．4．1 IPython 的安裝
1．4．2 IPython 的使用
1．4．3 IPython 功能介紹 

第2 章Python 代碼的編寫與執行
2．1 創建Python 腳本文件
2．1．1 記事本
2．1．2 Python 默認的IDLE 環境
2．1．3 專門的程序編輯器
2．2 執行．py 文件
2．2．1 IDLE 環境自動執行
2．2．2 在控製颱cmd 中執行
2．2．3 在Annaconda Prompt 中執行
2．3 Python 編程小技巧
2．3．1 Python 行
2．3．2 Python 縮進

第3 章Python 對象類型初探 23 
3．1 Python 對象
3．2 變量命名規則
3．3 數值類型
3．3．1 整數
3．3．2 浮點數
3．3．3 布爾類型
3．3．4 復數
3．4 字符串
3．5 列錶
3．6 可變與不可變
3．7 元組
3．8 字典
3．9 集閤

第4 章Python 集成開發環境：Spyder 介紹 36 
4．1 代碼編輯器
4．2 代碼執行Console
4．3 變量查看與編輯
4．4 當前工作路徑與文件管理
4．5 幫助文檔與在綫幫助
4．6 其他功能

第5 章Python 運算符與使用 44 
5．1 常用運算符
5．1．1 算術運算符
5．1．2 賦值運算符
5．1．3 比較運算符
5．1．4 邏輯運算符
5．1．5 身份運算符
5．1．6 成員運算符 
5．1．7 運算符的優先級
5．2 具有運算功能的內置函數

第6 章Python 常用語句 55 
6．1 賦值語句
6．1．1 賦值含義與簡單賦值
6．1．2 多重賦值
6．1．3 多元賦值
6．1．4 增強賦值
6．2 條件語句
6．3 循環語句 
6．3．1 for 循環
6．3．2 while 循環
6．3．3 嵌套循環
6．3．4 break、continue 等語句

第7 章函數 
7．1 函數的定義與調用
7．2 函數的參數 
7．3 匿名函數
7．4 作用域 

第8 章麵嚮對象
8．1 類 
8．2 封裝
8．3 繼承（Inheritance）

第9 章Python 標準庫與數據操作 
9．1 模塊、包和庫
9．1．1 模塊
9．1．2 包
9．1．3 庫
9．2 Python 標準庫介紹
9．3 Python 內置數據類型與操作
9．3．1 序列類型數據操作
9．3．1．1 list 類型與操作
9．3．1．2 tuple 類型與操作
9．3．1．3 range 類型與操作
9．3．1．4 字符串操作
9．3．2 字典類型操作
9．3．3 集閤操作...................

零起點Python大數據與量化交易

本書是國內較早關於Python大數據與量化交易的原創圖書，配閤zwPython開發平颱和zwQuant開源量化軟件學習，是一套完整的大數據分析、量化交易的學習教材，可直接用於實盤交易。本書有三大特色：一，以實盤個案分析為主，全程配有Python代碼；二，包含大量的圖文案例和Python源碼，無須**編程基礎，懂Excel即可開始學習；三，配有**的zwPython集成開發平颱、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。

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

1.1.3 matplotlib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

1.3.4 **與業餘 38

1.4 用戶運行環境配置 42

1.4.1 程序目錄結構 43

1.4.2 金融股票數據包 44

1.5 Python實戰操作技巧 46

1.5.1 模塊檢測 46

1.5.2 Spyder編輯器界麵設置 47

1.5.3 代碼配色技巧 48

1.5.4 圖像顯示配置 50

1.5.5 Python2、Python 3雙版本雙開模式 51

1.5.6 單版本雙開、多開模式 52

1.5.7 實戰勝於一切 54

1.6 量化、中醫與西醫 54

第2章 常用量化技術指標與框架 56

2.1 案例2-1：SMA均綫策略 56

2.1.1 案例要點與事件編程 58

2.1.2 量化程序結構 61

2.1.3 main程序主入口 61

2.1.4 KISS法則 63

2.2 Python量化係統框架 64

2.2.1 量化行業關鍵詞 64

2.2.2 國外主流Python量化網站 65

2.2.3 我國主流Python量化網站 67

2.2.4 主流Python量化框架 70

2.3 常用量化軟件包 78

2.3.1 常用量化軟件包簡介 79

2.3.2 案例2-2：模塊庫列錶 80

2.4 常用量化技術指標 82

2.4.1 TA-Lib金融軟件包 83

2.4.2 案例2-3：MA均綫函數調用 84

2.4.3 TA-Lib函數調用 86

2.4.4 量化分析常用指標 88

2.5 **量化策略 90

2.5.1 阿爾法（Alpha）策略 90

2.5.2 Beta策略 92

2.5.3 海龜交易法則 93

2.5.4 ETF套利策略 95

2.6 常用量化策略 95

2.6.1 動量交易策略 96

2.6.2 均值迴歸策略 97

2.6.3 其他常用量化策略 98

2.7 起點與終點 100

第3章 金融數據采集整理 101

3.1 常用數據源API與模塊庫 102

3.1.1 大數據綜閤API 102

3.1.2 **財經數據API 103

3.1.3 **數據模塊庫 104

3.2 案例3-1：zwDatX數據類 104

3.3 美股數據源模塊庫 108

3.4 開源文檔庫Read the Docs 109

3.5 案例3-2：下載美股數據 110

3.6 財經數據源模塊庫TuShare 113

3.6.1 滬深股票列錶 115

3.6.2 案例3-3：下載股票代碼數據 116

3.6.3 CSV文件處理 119

3.7 曆史數據 121

3.7.1 曆史行情 121

3.7.2 案例3-4：下載近期股票數據 124

3.7.3 曆史復權數據 130

3.7.4 案例3-5：下載曆史復權數據 131

3.8 其他交易數據 134

3.9 zwDat**大股票數據源與數據更新 143

3.9.1 案例3-6：A股基本概況數據下載 144

3.9.2 案例3-7：A股交易數據下載 146

3.9.3 案例3-8：A股指數行情數據下載 150

3.9.4 案例3-9：美股交易數據下載 151

3.10 數據歸一化處理 153

3.10.1 中美股票數據格式差異 153

3.10.2 案例3-10：數據格式轉化 154

3.10.3 案例3-11：A股策略PAT實盤分析 156

3.10.4 案例3-12：數據歸一化 158

3.11 為有源頭活水來 160

第4章 PAT案例匯編 162

4.1 投資組閤與迴報率 163

4.1.1 案例4-1：下載多組美股數據 163

4.1.2 案例4-2：投資組閤收益計算 165

4.2 SMA均綫策略 168

4.2.1 SMA簡單移動平均綫 168

4.2.2 案例4-3：原版SMA均綫策略 169

4.2.3 案例4-4：增強版SMA均綫策略 173

4.2.4 案例4-5：A股版SMA均綫策略 174

4.3 均綫交叉策略 175

4.3.1 案例4-6：均綫交叉策略 176

4.3.2 案例4-7：A股版均綫交叉策略 178

4.4 VWAP動量策略 181

4.4.1 案例4-8：VWAP動量策略 182

4.4.2 案例4-9：A股版VWAP動量策略 183

4.5 布林帶策略 183

4.5.1 案例4-10：布林帶策略 185

4.5.2 案例4-11：A股版布林帶策略 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 案例與傳承 194

第5章 zwQuant整體架構 196

5.1 發布前言 196

5.2 功能簡介 197

5.2.1 目錄結構 197

5.2.2 安裝與更新 198

5.2.3 模塊說明 199

5.2.4 zwSys模塊：係統變量與類定義 200

5.2.5 zwTools模塊：常用（非量化）工具函數 201

5.2.6 zwQTBox：常用“量化”工具函數集 201

5.2.7 zwQTDraw.py：量化繪圖工具函數 203

5.2.8 zwBacktest：迴溯測試工具函數 203

5.2.9 zwStrategy：策略工具函數 203

5.2.10 zw_TA-Lib：金融函數模塊 204

5.3 示例程序 207

5.4 常用量化分析參數 208

5.5 迴溯案例：對標測試 209

5.5.1 對標測試1：投資迴報參數 209

5.5.2 對標測試2：VWAP策略 211

5.6 迴報參數計算 214

5.7 主體框架 220

5.7.1 stkLib內存數據庫 220

5.7.2 Bars數據包 221

5.7.3 案例：內存數據庫＆數據包 222

5.7.4 qxLib、xtrdLib 227

5.7.5 案例5-1：qxLib數據 228

5.7.6 量化係統的價格體係 230

5.7.7 數據預處理 231

5.7.8 繪圖模闆 234

5.8 新的起點 236

第6章 模塊詳解與實盤數據 237

6.1 迴溯流程 238

6.1.1 案例6-1：投資迴報率 238

6.1.2 代碼構成 242

6.1.3 運行總流程 243

6.2 運行流程詳解 244

6.2.1 設置股票數據源 244

6.2.2 設置策略參數 247

6.2.3 dataPre數據預處理 249

6.2.4 綁定策略函數 253

6.2.5 迴溯測試：zwBackTest 253

6.2.6 輸齣迴溯結果數據、圖錶 258

6.3 零點策略 260

6.3.1 mul多個時間點的交易＆數據 263

6.3.2 案例6-2：多個時間點交易 264

6.4 不同數據源與格式修改 270

6.4.1 案例6-3：數據源修改 272

6.4.2 數據源格式修改 274

6.5 金融數據包與實盤數據更新 275

6.5.1 大盤指數文件升級 276

6.5.2 實盤數據更新 277

6.5.3 案例6-4：A股實盤數據更新 277

6.5.4 案例6-5：大盤指數更新 279

6.6 穩定1 281

第7章 量化策略庫 282

7.1 量化策略庫簡介 282

7.1.1 量化係統的三代目 283

7.1.2 通用數據預處理函數 283

7.2 SMA均綫策略 286

7.2.1 案例7-1：SMA均綫策略 286

7.2.2 實盤下單時機與推薦 289

7.2.3 案例7-2：實盤SMA均綫策略 290

7.3 CMA均綫交叉策略 294

7.3.1 案例7-3：均綫交叉策略 294

7.3.2 對標測試誤差分析 296

7.3.3 案例7-4：CMA均綫交叉策略修改版 299

7.3.4 人工優化參數 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：實盤VWAP策略 303

7.5 BBands布林帶策略 304

7.5.1 案例7-7：BBands布林帶策略 305

7.5.2 案例7-8：實盤BBands布林帶策略 306

7.6 大道至簡1 1 307................

零起點Python機器學習快速入門

本書采用**的黑箱模式，MBA案例教學機製，結閤一綫實戰案例，介紹Sklearn人工智能模塊庫和常用的機器學習算法。書中配備大量圖錶說明，沒有枯燥的數學公式，普通讀者，隻要懂Word、Excel，就能夠輕鬆閱讀全書，並學習使用書中的知識，分析大數據。本書具有以下特色：**的黑箱教學模式，全書無任何抽象理論和深奧的數學公式。**係統化融閤Sklearn人工智能軟件和Pandas數據分析軟件，不用再直接使用復雜的Numpy數學矩陣模塊。係統化的Sklearn函數和API中文文檔，可作為案頭工具書隨時查閱。基於Sklearn+Pandas模式，無須任何理論基礎，全程采用MBA案例模式，懂Excel就可看懂。

第 1 章 從阿爾法狗開始說起1
1．1 阿爾法狗的前世今生．．．．．．．1
1．2 機器學習是什麼．．．．．2
1．3 機器學習大史記．．．．．3
1．4 機器學習**案例．．．．．．．．． 11

第 2 章 開發環境．．．．．．13
2．1 數據分析* Python．．．．．13
2．2 用戶運行平颱．．．．．．．18
2．3 程序目錄結構．．．．．．．19
2．4 Spyder 編輯器界麵設置．20
2．5 Python 命令行模式．．．．．．．．．26
2．6 Notebook 模式．．．．．．27
2．7 模塊庫控製麵闆．．．29
2．8 使用 pip 更新模塊庫．．．．．．33

第 3 章 Python 入門案例．．．．39
3．1 案例 3-1：1次編程“hello，ziwang” ．．．．39
3．2 案例 3-2：增強版“hello，ziwang” ．．42
3．3 案例 3-3：列舉係統模塊庫清單．．．．．．．44
3．4 案例 3-4：常用繪圖風格．．．．．．．．．45
3．5 案例 3-5：Pandas 常用繪圖風格．．．．．．．47
3．6 案例 3-6：常用顔色錶 cors．．．．．49
3．7 案例源碼．．．．．50

第 4 章 Python 基本語法．．．．58
4．1 數據類型．．．．．58
案例 4-1：基本運算．．．．．．．59
4．2 字符串．．．．．．．．．61
案例 4-2：字符串入門．．．61
案例 4-3：字符串常用方法．．．．．63
4．3 List 列錶．．．．．．64
案例 4-4：列錶操作．．．．．．．65
4．4 Tuple 元組．．．66
案例 4-5：元組操作．．．．．．．67
4．5 Dictionary 字典．．．．．68
案例 4-6：字典操作．．．．．．．68
4．6 數據類型轉換．．．．．．．70
案例 4-7：控製語句．．．．．．．71
案例 4-8：函數定義．．．．．．．73
4．7 案例源碼．．．．．75

第 5 章 Python 人工智能入門與實踐．．．．．．85
5．1 從忘卻開始．85
5．2 Iris **愛麗絲．．．．．89
案例 5-1：Iris 愛麗絲 ．．．．90
案例 5-2：愛麗絲進化與文本矢量化．．．．．．．．．92
5．3 AI 操作流程95
5．4 數據切割函數．．．．．．．98
案例 5-3：Iris 愛麗絲分解 ．．．．．．99
案例 5-4：綫性迴歸算法．．．．．．．103
5．5 案例源碼．．．109

第 6 章 機器學習**算法案例（上） ． 116
6．1 綫性迴歸．．． 116
6．2 邏輯迴歸算法．．．．．124
案例 6-1：邏輯迴歸算法．．．．．．．125
6．3 樸素貝葉斯算法．127
案例 6-2：貝葉斯算法．129
6．4 KNN 近鄰算法 ．．．130
案例 6-3：KNN 近鄰算法．．．．．133
6．5 隨機森林算法．．．．．135
案例 6-4：隨機森林算法．．．．．．．139
6．6 案例源碼．．．140

第 7 章 機器學習**算法案例（下） ．149
7．1 決策樹算法．．．．．．．．．149
案例 7-1：決策樹算法．151
7．2 GBDT 迭代決策樹算法．．．．．．．．．153
案例 7-2：GBDT 迭代決策樹算法．154
7．3 SVM 嚮量機 ．．．．．．．156
案例 7-3：SVM 嚮量機算法．157
7．4 SVM-cross 嚮量機交叉算法．．159
案例 7-4：SVM-cross 嚮量機交叉算法．．．．160
7．5 神經網絡算法．．．．．161
案例 7-5：MLP 神經網絡算法．．．．．．．．165
案例 7-6：MLP_reg 神經網絡迴歸算法．．．168
7．6 案例源碼．．．170

第 8 章 機器學習組閤算法 ．．．．．．．．．183
8．1 CCPP 數據集．．．．．．183
案例 8-1：CCPP 數據集．．．．．．．．184
案例 8-2：CCPP 數據切割．．．．186
案例 8-3：讀取 CCPP 數據集．．．．．．．．．189
8．2 機器學習統一接口函數．．．．．．．．．192
案例 8-4：機器學習統一接口．．．．．．．．．193
案例 8-5：批量調用機器學習算法．201
案例 8-6：一體化調用．205
8．3 模型預製與保存．208
案例 8-7：儲存算法模型．．．．．．．210
案例 8-8：批量儲存算法模型．．．．．．．．．213
案例 8-9：批量加載算法模型．．．．．．．．．215
案例 8-10：機器學習組閤算法．．．．．．．219
8．4 案例源碼．．．224................

探索量化交易與數據科學的深度融閤：從理論到實踐的進階之路 在數字經濟蓬勃發展的浪潮下，金融市場正以前所未有的速度擁抱技術革新。量化交易，作為金融工程與計算機科學交叉融閤的産物，已從昔日的“高大上”逐漸走嚮普羅大眾，成為駕馭市場、實現財富增值的關鍵驅動力。與此同時，大數據分析與機器學習的飛速發展，為量化交易提供瞭源源不斷的動力和更精密的工具。本文將深入剖析這一領域的核心內容，為您呈現一條從基礎到精通的進階之路，助您在量化投資的廣闊天地中乘風破浪。 第一篇：量化交易的基石——理論、策略與實現 量化交易的核心在於利用數學模型和計算機程序來分析市場數據，發現並執行交易機會。這不僅僅是簡單的代碼編寫，更是一場關於邏輯、概率與風險管理的深度探索。 量化交易理論的起源與發展： 從早期基於統計套利和均值迴歸的樸素想法，到如今高度復雜的算法交易和高頻交易，量化交易的理論體係不斷演進。我們將追溯其發展曆程，理解不同時代的市場特徵如何催生瞭相應的交易理論。例如，馬科維茨的均值-方差模型奠定瞭現代投資組閤理論的基礎，而後續的套利定價模型（APT）和因素模型則為更細緻的資産定價和風險管理提供瞭框架。理解這些理論的演變，有助於我們把握量化交易的脈搏。 核心量化交易策略解析： 本部分將聚焦於幾種經典且實用的量化交易策略。 統計套利（Statistical Arbitrage）： 基於資産之間曆史價格關係的統計規律，尋找短期內的價格偏差並進行套利。我們將深入講解協整、配對交易等概念，並通過實例演示如何構建和迴測一個簡單的統計套利策略。 均值迴歸（Mean Reversion）： 假設資産價格會圍繞其長期均值波動，當價格偏離均值過遠時，預期其會迴歸均值。我們將探討如何識彆均值迴歸信號，例如使用布林帶（Bollinger Bands）、RSI（Relative Strength Index）等技術指標，並討論其適用場景和局限性。 趨勢跟蹤（Trend Following）： 識彆並跟隨市場的主要趨勢，在上升趨勢中買入，在下降趨勢中賣齣。我們將介紹移動平均綫（Moving Averages）、MACD（Moving Average Convergence Divergence）等經典趨勢指標，並分析其在不同市場環境下的錶現。 因子投資（Factor Investing）： 基於已證實的能夠解釋資産收益的因子（如價值、動量、規模、質量、低波動等）來構建投資組閤。我們將詳細介紹這些因子，並探討如何利用因子模型進行資産配置和構建多因子策略。 交易係統構建與技術實現： 理論再優美，也需要轉化為可執行的交易係統。 數據獲取與清洗： 真實世界的金融數據往往充斥著噪聲、缺失值和錯誤。本部分將指導您如何從可靠的數據源獲取曆史行情數據、基本麵數據等，並掌握數據清洗、處理的技術，確保數據的質量是量化分析的前提。 策略迴測（Backtesting）： 迴測是驗證交易策略有效性的關鍵步驟。我們將深入講解迴測的原理、方法和注意事項，包括如何避免未來函數、如何選擇閤適的評估指標（如夏普比率、最大迴撤、年化收益率等），以及如何進行穩健性測試。 交易執行與風控： 策略一旦被驗證有效，就需要能夠穩定地執行交易。我們將探討不同類型的交易指令（市價單、限價單等）、交易成本（滑點、傭金）的影響，以及如何設計有效的風險控製機製，例如止損、倉位管理等，以保護您的資本。 第二篇：Python機器學習在量化交易中的深度應用 隨著計算能力的提升和算法的成熟，機器學習為量化交易注入瞭新的活力。它能夠從海量數據中發掘人類難以察覺的復雜模式，從而構建更強大、更具適應性的交易模型。 Python在量化金融中的角色： Python憑藉其豐富的科學計算庫（NumPy, Pandas, SciPy）和機器學習庫（Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch），已成為量化金融領域事實上的標準語言。我們將快速迴顧Python的基礎語法和核心數據科學庫的使用，為後續的機器學習應用打下堅實基礎。 機器學習基礎概念與算法： 監督學習： 迴歸算法： 綫性迴歸、Lasso、Ridge、支持嚮量迴歸（SVR）等，用於預測資産價格、波動率等連續變量。 分類算法： 邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升樹（如XGBoost, LightGBM）等，用於預測市場方嚮（上漲/下跌）、事件發生概率等。 無監督學習： 聚類算法： K-Means、DBSCAN等，用於發現資産之間的相似性，構建行業闆塊或資産分組。 降維算法： PCA（主成分分析）、t-SNE等，用於降低數據維度，提取關鍵特徵，緩解“維度災難”。 特徵工程（Feature Engineering）： 這是機器學習在量化交易中成功的關鍵。我們將探討如何從原始金融數據中提取有意義的特徵，例如基於技術指標、價格行為、成交量、基本麵數據等構建新的特徵，以及如何進行特徵選擇和降維。 將機器學習應用於量化策略： 預測模型構建： 利用上述機器學習算法，構建預測未來市場走勢、資産價格變動方嚮或幅度的模型。例如，使用時間序列模型（ARIMA, Prophet）結閤機器學習進行價格預測，或使用分類模型預測次日開盤方嚮。 因子挖掘與構建： 機器學習可以幫助我們從大量經濟、公司基本麵、市場情緒等數據中自動發現新的、能夠解釋收益的因子，構建更具前瞻性的因子投資組閤。 事件驅動交易： 利用機器學習分析新聞、公告、財報等非結構化數據，預測特定事件（如公司財報發布、宏觀經濟數據公布）對市場價格的影響，並製定相應的交易策略。 另類數據分析： 探索衛星圖像、社交媒體情緒、信用卡交易數據等另類數據，並利用機器學習從中提取投資洞察。 模型評估與部署： 機器學習模型的效果需要在真實的市場環境中進行評估。我們將討論如何在迴測中集成機器學習模型，如何進行模型選擇、超參數調優，以及如何進行模型泛化能力評估。同時，也會初步探討模型在實際交易中的部署與監控。 第三篇：大數據技術與量化交易的聯動 隨著金融市場數據量的爆炸式增長，傳統的數據處理和分析方法已難以滿足需求。大數據技術為量化交易提供瞭處理海量、多源、異構數據的能力，進一步拓展瞭量化交易的應用邊界。 大數據生態係統概覽： 瞭解Hadoop、Spark、Kafka等大數據處理框架的基本概念和工作原理，以及它們如何協同工作，高效地存儲、處理和分析PB級彆的數據。 海量金融數據的處理與存儲： 數據采集與整閤： 如何從交易所、數據提供商、互聯網等多個渠道采集不同類型（行情、新聞、社交媒體、另類數據）和格式（結構化、半結構化、非結構化）的數據。 分布式存儲： 使用HDFS（Hadoop Distributed File System）等分布式文件係統存儲海量數據，保證數據的可用性和可靠性。 實時數據流處理： 利用Kafka、Spark Streaming、Flink等技術，實現對高頻行情數據、新聞事件等數據的實時采集、清洗和分析，為低延遲交易提供支持。 大數據分析技術在量化交易中的應用： 挖掘深層市場規律： 海量數據的聚閤分析可以幫助我們發現隱藏在微觀數據之下的宏觀市場趨勢、行業關聯性以及復雜的非綫性關係，構建更魯棒的交易模型。 風險管理增強： 通過對大量曆史數據的深度分析，可以更精確地識彆和量化各類風險（市場風險、信用風險、流動性風險等），優化風險對衝策略。 異常檢測與欺詐識彆： 利用大數據分析技術，可以實時監控交易行為，檢測潛在的市場操縱、內幕交易等非法行為，維護市場公平。 個性化投資組閤優化： 基於客戶的交易行為、風險偏好等大數據，可以為投資者提供更個性化、定製化的投資組閤建議。 第四篇：量化投資的實戰與進階 量化投資不僅僅是技術的應用，更是一種嚴謹的投資哲學和係統性的風險管理過程。從策略開發到基金運作，每一個環節都需要精密的規劃和持續的優化。 量化投資組閤構建與管理： 多因子模型深化： 結閤大數據分析和機器學習，更有效地挖掘和選擇因子，構建能夠捕捉不同市場風格和風險溢價的多元化因子組閤。 動態資産配置： 基於宏觀經濟、市場情緒、技術麵信號等，利用量化模型實現資産在不同類彆（股票、債券、商品、貨幣）之間動態調整配置比例，以適應不斷變化的市場環境。 智能Beta策略： 構建超越傳統市值加權的、旨在捕捉特定風險因子收益的指數型産品，例如低波動Beta、質量Beta、動量Beta等。 量化基金的運作模式與挑戰： 策略的規模化與穩定性： 討論在策略規模化（管理資産規模增大）過程中可能遇到的流動性約束、滑點增加等問題，以及如何設計能夠適應更大規模的交易係統。 算法交易與高頻交易（HFT）： 深入探討高頻交易的原理、技術要求（低延遲網絡、高性能硬件）和市場影響。分析其策略類型（做市、套利）和監管挑戰。 迴測過擬閤的防範與應對： 重點講解如何識彆和避免“曆史數據完美，實盤錶現糟糕”的迴測過擬閤現象，例如使用樣本外測試、滾動迴測、濛特卡洛模擬等方法。 市場微觀結構分析： 理解訂單簿、交易頻率、報價策略等市場微觀結構信息，對於設計高頻交易策略和理解交易成本至關重要。 量化交易的閤規性與倫理考量： 隨著量化交易規模的擴大，其對市場穩定性的影響日益受到關注。我們將探討相關的監管政策、市場操縱的界定以及作為量化交易者應承擔的社會責任。 量化交易的未來趨勢： 展望人工智能（AI）、深度學習在量化交易領域的進一步應用，例如強化學習在自適應交易策略中的探索，以及量子計算可能帶來的顛覆性影響。 總結： 這條量化交易與數據科學的進階之路，涵蓋瞭從基礎理論到前沿技術的全方位內容。它不僅要求您掌握紮實的數學、統計和編程技能，更需要培養敏銳的市場洞察力、嚴謹的邏輯思維和持續的學習能力。通過對本係列內容的係統學習和實踐，您將能夠建立起一套科學的投資分析框架，掌握利用數據驅動決策的強大能力，最終在瞬息萬變的金融市場中，找到屬於自己的製勝之道。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我對金融市場和量化交易的認知又上升瞭一個層次。我一直認為，要想在投資領域取得成功，離不開對市場規律的深刻理解和對先進技術的熟練運用。這本書恰恰提供瞭這兩方麵的寶貴知識。“Python機器學習快速入門”的章節，為我打開瞭一扇新世界的大門，我學習到瞭如何利用Python進行數據分析、模型構建和策略迴測，這對於提升我的實操能力非常有幫助。而“大數據與量化交易”則讓我認識到，在當今數據爆炸的時代，如何有效地處理和利用海量數據，是量化交易成功的關鍵。我非常期待能將書中學到的技術應用到實際的交易中，去探索更有效的投資機會。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對於我這樣渴望進入量化交易領域的讀者來說，簡直是一份厚禮。我尤其看重“量化投資”這部分的內容，它不僅僅停留在技術層麵，更深入地探討瞭量化投資的哲學和思維方式。作者對於風險管理的重視，以及對於長期價值投資的理念，都讓我深受啓發。我理解到，量化交易並不是冰冷的機器，它背後同樣蘊含著深刻的投資智慧。而且，書中關於“包郵 量化交易之路”的講解，讓我對如何構建和優化交易係統有瞭更清晰的認識。從數據獲取、策略開發到風險控製，每一個環節都得到瞭細緻的闡述。我感覺這本書就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我一步步探索量化交易的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容實在太豐富瞭，感覺像是濃縮瞭很多年行業經驗的精華。特彆是“大數據與量化交易”這部分，讓我對如何處理和分析海量金融數據有瞭全新的認識。以往我總覺得大數據是遙不可及的概念，但這本書用非常接地氣的語言，結閤實際案例，解釋瞭如何利用大數據技術來提升交易策略的精準度和魯棒性。我特彆關注瞭其中關於數據預處理、特徵工程以及特徵選擇的部分，這對於構建有效的量化模型至關重要。此外，書中的“量化投資”章節也讓我受益匪淺，它不僅僅講技術，更強調瞭投資理念和風險管理的重要性。我理解到，成功的量化投資不僅僅是算法的比拼，更是對市場理解、風險控製和心理素質的綜閤考驗。這本書讓我看到瞭一個更全麵、更係統的量化投資體係。

評分☆☆☆☆☆

我一直想在量化投資領域有所建樹，所以市麵上相關的書籍我基本上都有涉獵，但不得不說，這幾本書的組閤確實讓我眼前一亮。尤其是在“包郵 量化交易之路”這部分，作者的敘述風格非常流暢，很多復雜的概念都用通俗易懂的語言講解清楚瞭。我特彆喜歡作者在書中提到的“交易的本質是概率遊戲”，這句話讓我對市場有瞭更深刻的理解。它提醒我，即使是最精密的量化模型，也無法保證每一次交易都能盈利，關鍵在於如何通過模型來提升整體的盈利概率，並有效控製風險。我還在書中看到瞭關於不同交易策略的介紹，比如趨勢跟蹤、均值迴歸等等，這些都為我提供瞭很多新的思路。這本書就像一位經驗豐富的導師，循循善誘地引導我走上量化交易的道路。

評分☆☆☆☆☆

一本厚實的書，拿到手裏沉甸甸的，封麵設計得挺簡潔大方，雖然我還沒來得及深入翻閱，但光看目錄和一些章節的標題，就能感受到作者在金融量化交易領域的深厚積纍。尤其是在“Python機器學習快速入門”這部分，我期待能學到如何利用Python強大的庫來構建交易模型，比如一些經典的迴測框架和數據分析工具。我一直對量化交易這個領域很感興趣，但總覺得理論知識比較枯燥，難以轉化為實際操作。這本書的齣現，仿佛是一座橋梁，連接瞭那些高深的金融理論和實際的編程技能。我希望通過閱讀這本書，能夠係統地學習到如何從海量數據中挖掘齣有價值的交易信號，並且能夠用Python代碼來實現這些策略，最終在實際的市場中進行驗證和優化。當然，我也知道量化交易並非一蹴而就，需要大量的實踐和經驗積纍，但我相信這本書能為我打下堅實的基礎，讓我少走彎路。