量化交易之路 用Python做股票量化分析 湖北新华书店 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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阿布 著

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111575214

商品编码：16795705147

包装：平装-胶订

出版时间：2017-08-01

图书基本信息
图书名称	量化交易之路 用Python做股票量化分析	作者	阿布
定价	89.00元	出版社	机械工业出版社
ISBN	9787111575214	出版日期	2017-08-01
字数	600000	页码	393
版次	1	装帧	平装-胶订
开本	16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

本书从量化交易的正确性认识出发，以Python语言为基础，循序渐进地讲解了量化交易所需要了解的各种知识及工具。书中特别穿插了大量的开发技巧和交易投资技巧，所有示例都基于量化交易及相关知识，体现了实战的特点。例如，在讲解机器学习技术在量化交易中的使用这部分内容时，并不需要读者有深厚的数学功底，而是偏重实际应用，讲解各种技术在量化交易领域的功用。本书共11章，分为4部分。第1部分讲解了量化交易的正确认识；第2部分讲解了量化交易的基础，如Python语言、数学和几种数据分析工具等；第3部分讲解了量化交易系统的开发与使用、基础度量概念及优参数等问题；第4部分讲解了机器学习技术在量化交易中的实战应用。附录中还给出了量化环境部署、量化相关性分析、量化统计分析及指标应用的相关内容。

作者简介

目录

第1部分对量化交易的正确认识 量化引言 什么是量化交易 量化交易：投资？投机？？ 量化交易的优势 1.3.1避免短线频繁交易 1.3.2避免逆势操作 1.3.3避免重仓交易 1.3.4避免对胜率的盲目追求 1.3.5确保交易策略的执行 1.3.6独立交易及对结果负责的信念 1.3.7从历史验证交易策略是否可行 1.3.8寻找交易策略的优参数 1.3.9减少无意义的工作及干扰 量化交易的正确认识 1.4.1不要因循守旧，认为量化交易是邪门歪道 1.4.2不要异想天开，认为量化交易有神奇的魔法 1.4.3不要抱有不劳而获的幻想 1.4.4不要盲目追求量化策略的复杂性 1.4.5认清市场，认清自己，知己知彼，百战不殆 量化交易的目的 第2部分量化交易的基础 量化语言-Python 基础语法与数据结构 第3部分量化交易系统的开发 第4部分机器学习在量化交易中的实战 附录A量化环境部署 附录B量化相关性分析 附录C量化统计分析及指标应用

编辑推荐

文摘

序言

《量化交易之路：Python股票量化分析实战》 内容简介 在瞬息万变的金融市场中，数据是驱动决策的关键。本书将带领您踏上量化交易的探索之旅，通过Python语言，系统地学习如何进行股票量化分析。本书旨在为对量化投资感兴趣的读者提供一个全面、实用的指导框架，无论您是初学者还是希望深化技能的交易者，都能从中获益。 核心内容概述 本书从基础概念入手，循序渐进地讲解量化交易的各个环节。我们将深入剖析量化交易的原理，解释其与传统交易方式的区别，并强调数据分析在现代投资中的核心地位。 第一部分：量化交易基础与Python入门 量化交易的魅力与原理： 介绍量化交易的定义、发展历程、核心优势（如客观性、纪律性、效率）以及其在现代金融市场中的重要性。我们将探讨如何将数学模型和统计方法应用于投资决策。 Python环境搭建与数据科学基础： 为读者提供一个清晰的Python开发环境搭建指南，涵盖Anaconda、Jupyter Notebook等常用工具的安装与使用。在此基础上，我们将重点介绍Python在数据科学领域的核心库，包括： NumPy： 学习其强大的数组操作功能，为后续的数据处理奠定基础。 Pandas： 深入理解DataFrame和Series等数据结构，掌握数据读取、清洗、转换、合并等关键操作，这是进行股票数据分析的基石。 Matplotlib & Seaborn： 学习数据可视化技巧，通过绘制各种图表（如K线图、成交量图、指标图、相关性热力图等）直观地理解股票价格走势和数据特征。 股票市场数据获取与处理： 介绍多种获取股票历史行情数据的方法，包括利用Python库（如`yfinance`、`akshare`）直接下载，或者通过API接口接入更专业的数据源。重点讲解数据清洗、缺失值处理、数据标准化等预处理步骤，确保数据质量。 第二部分：股票数据分析与特征工程 技术指标的计算与解读： 深入讲解各类经典技术指标的数学原理及其在Python中的实现，如： 移动平均线（MA）： 简单移动平均（SMA）、指数移动平均（EMA）的计算与交易信号解读。 动量指标： 相对强弱指标（RSI）、随机指标（KDJ）、MACD（移动平均收敛发散指标）的原理与应用。 波动性指标： 布林带（Bollinger Bands）、平均真实波幅（ATR）的计算与分析。 成交量相关指标： OBV（On-Balance Volume）等。 本书将提供完整的Python代码实现，并详细解释这些指标如何反映市场情绪和趋势。 特征工程与因子挖掘： 探讨如何从原始股票数据中提取有用的特征，构建更有效的量化模型。我们将介绍： 价格衍生特征： 收益率、日内波动率、换手率等。 时间序列特征： 滞后特征、滚动窗口统计量等。 因子构建： 价值因子（如市盈率P/E、市净率P/B）、成长因子（如营收增长率）、动量因子（如过去一段时间的收益率）等，并介绍其在Python中的计算方法。 第三部分：量化交易策略开发与回测 量化交易策略的构成要素： 详细阐述一个完整的量化交易策略应包含的组成部分：信号生成、仓位管理、风险控制、交易执行等。 常用量化交易策略模型： 趋势跟踪策略： 基于均线交叉、MACD背离等原理的策略。 均值回归策略： 基于股票价格回归均值的统计套利策略。 突破策略： 基于价格突破关键点位（如支撑阻力位、前期高点）的策略。 多因子模型： 结合多个因子构建的选股模型。 我们将提供这些策略在Python中的具体实现思路与代码示例。 策略回测框架构建： 介绍如何使用Python构建一个灵活、高效的策略回测系统。重点讲解： 回测引擎设计： 如何模拟历史交易过程，处理交易滑点、手续费等实际因素。 绩效评估指标： 收益率、夏普比率、最大回撤、胜率、盈亏比等关键指标的计算与解读，以及如何利用这些指标全面评估策略表现。 数据可视化回测结果： 将回测结果以图表形式呈现，直观展示策略的盈利能力和风险水平。 第四部分：量化交易的进阶与实践 风险管理与头寸调整： 深入探讨量化交易中的风险控制策略，包括止损、止盈、仓位比例的动态调整、最大回撤控制等，以及如何利用Python实现这些管理机制。 机器学习在量化交易中的应用（入门）： 简要介绍机器学习在股票量化分析中的应用潜力，如使用线性回归、决策树、随机森林等模型进行股票价格预测或因子有效性检验。将提供基础的代码示例，引导读者进一步探索。 交易执行与实盘部署（概念性介绍）： 介绍量化交易策略从回测到实盘交易的流程，包括交易接口的选择、订单执行机制、实时数据处理等，以及一些需要注意的实际操作问题。 本书特色 理论与实践并重： 既有扎实的理论基础讲解，更有贴合实际的Python代码实现。 循序渐进的教学模式： 从易到难，逐步深入，适合不同基础的读者。 丰富的代码示例： 提供可运行的Python代码，帮助读者快速掌握核心技术。 详实的案例分析： 通过实际股票数据进行案例分析，加深理解。 适用人群 对股票投资感兴趣，希望通过数据分析做出更理性决策的个人投资者。 金融、数学、计算机等相关专业的学生。 希望将Python技能应用于金融领域的程序员。 基金经理、交易员等金融从业者，希望提升量化分析和策略开发能力的专业人士。 踏上您的量化交易之路，用Python武装您的投资大脑，本书将是您不可或缺的伙伴！

评分☆☆☆☆☆

最近在书店偶然翻到这本《量化交易之路 用Python做股票量化分析》，被它扎实的标题吸引了。我本身对金融市场和技术分析都挺感兴趣的，但一直苦于找不到一条清晰的学习路径，尤其是在Python这个工具的运用上，更是摸不着头脑。这本书的名字给我一种“指路明灯”的感觉，仿佛能一步步带我走进量化交易的殿堂。封面上“湖北新华书店”的字样也让它显得更加可靠，我喜欢这种线下书店的实在感。我一直觉得，要想真正理解量化交易，光看理论是远远不够的，必须要有实操。Python作为当下最流行的编程语言之一，在金融领域的应用也越来越广泛，所以能够结合Python来学习量化交易，对我来说非常有吸引力。我期待它能够从最基础的概念讲起，然后逐步深入到各种量化策略的实现，再到回测和实盘交易的整个流程。特别是Python在数据获取、处理、可视化以及策略建模方面的应用，希望能得到详细的讲解。如果它还能分享一些实际的案例分析，那就更完美了，毕竟理论结合实践才是硬道理。

评分☆☆☆☆☆

最近在书店里，《量化交易之路 用Python做股票量化分析》这本书的标题映入眼帘，瞬间勾起了我的好奇心。我是一个对金融市场抱有极大热情，但又在技术层面相对薄弱的爱好者。我经常听到“量化交易”这个词，感觉它代表着一种更科学、更客观的投资方式，能够摆脱情绪化的干扰，用数据说话。然而，对于如何实现量化交易，我一直感到迷茫。当看到“用Python做股票量化分析”时，我就觉得这正是我想寻找的那本教材。Python的强大数据处理能力和丰富的金融库，在我看来是实现量化交易的绝佳工具。我希望这本书能够带领我从零开始，系统地学习量化交易的理论基础，以及如何运用Python语言将这些理论付诸实践。我非常期待书中能有关于如何构建交易信号、如何编写回测代码、以及如何进行风险管理的详细介绍。如果书中能够提供一些真实的股票数据分析案例，并且展示如何用Python解决实际的量化分析问题，那就太棒了。这本书的出现，让我看到了进入量化交易世界的希望。

评分☆☆☆☆☆

在网上浏览书籍时，偶然间看到了《量化交易之路 用Python做股票量化分析》这本书，当时就被这个标题中的“量化交易”和“Python”这两个关键词深深吸引住了。我目前的工作涉及一些数据分析，对金融市场一直抱有浓厚的兴趣，尤其是那些通过数据和算法来指导投资决策的量化交易方式，我觉得这是一种非常理性且高效的投资手段。我一直想深入了解量化交易是如何运作的，并且希望能够掌握用Python来实现这些策略的方法。我印象中，量化交易的门槛似乎比较高，涉及复杂的数学模型和编程技术，所以看到这本书强调“用Python”，这大大降低了我的学习顾虑，因为Python相对容易上手。我特别希望这本书能够讲解如何使用Python来获取股票数据，如何进行数据清洗和预处理，如何构建交易模型，以及如何进行策略回测来评估模型的有效性。如果书中能提供一些具体的Python代码示例，并且解释清楚代码的逻辑和原理，那将对我学习量化交易非常有帮助。我期待这本书能够成为我入门量化交易领域的一本必备参考书。

评分☆☆☆☆☆

最近在实体书店里，《量化交易之路 用Python做股票量化分析》这本书吸引了我。我是一名对金融投资有浓厚兴趣的读者，但长期以来，我总觉得自己在投资决策上缺乏科学的依据，更多的是凭借经验和直觉，这让我对投资的稳定性和长期收益感到担忧。我了解到量化交易是一种通过数学模型和计算机程序来指导投资的先进方法，这让我非常着迷。而“用Python做股票量化分析”这个副标题，则让我看到了将这种先进方法付诸实践的可能性。我期待这本书能够为我打开量化交易的大门，从最基础的Python编程入门，到如何利用Python库进行数据分析，再到如何构建和回测股票交易策略。我希望书中能够详细讲解一些经典的量化交易策略，例如趋势跟踪、均值回归等，并展示如何用Python来实现这些策略。此外，关于如何处理实际交易中的数据偏差、如何进行风险管理，以及如何构建一个完整的量化交易系统，都是我非常感兴趣的内容。这本书的出现，让我觉得学习量化交易不再是遥不可及的梦想。

评分☆☆☆☆☆

偶然在书店的金融类书架上，《量化交易之路 用Python做股票量化分析》这本书吸引了我的目光。我一直对股票市场充满了兴趣，但总觉得仅仅依靠感觉和新闻进行交易，效率低下且风险较高。近年来，听到越来越多的关于“量化交易”的概念，觉得这是一种非常先进和科学的投资方式。然而，对于如何进行量化交易，我始终缺乏一个清晰的指引，尤其是技术层面的实现，让我感到有些无从下手。这本书中“用Python做股票量化分析”的副标题，恰好戳中了我的痛点。我之前有过一些Python的基础学习，知道它在数据科学领域有着强大的能力，所以当看到它能与股票量化分析结合时，我感到非常兴奋。我非常期待这本书能够从最基础的Python库，如Pandas、NumPy等开始，逐步引导我学习如何获取、清洗、处理和分析股票数据，如何基于这些数据构建和测试量化交易策略，以及如何优化策略以提高收益和控制风险。希望这本书能够提供一些循序渐进的教学内容，让我能够真正掌握量化交易的技能。