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

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阿布 著

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齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111575214

商品編碼：16795705147

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-08-01

圖書基本信息
圖書名稱	量化交易之路 用Python做股票量化分析	作者	阿布
定價	89.00元	齣版社	機械工業齣版社
ISBN	9787111575214	齣版日期	2017-08-01
字數	600000	頁碼	393
版次	1	裝幀	平裝-膠訂
開本	16開	商品重量	0.4Kg

內容簡介

本書從量化交易的正確性認識齣發，以Python語言為基礎，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和交易投資技巧，所有示例都基於量化交易及相關知識，體現瞭實戰的特點。例如，在講解機器學習技術在量化交易中的使用這部分內容時，並不需要讀者有深厚的數學功底，而是偏重實際應用，講解各種技術在量化交易領域的功用。本書共11章，分為4部分。第1部分講解瞭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、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戰應用。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的相關內容。

作者簡介

目錄

第1部分對量化交易的正確認識 量化引言 什麼是量化交易 量化交易：投資？投機？？ 量化交易的優勢 1.3.1避免短綫頻繁交易 1.3.2避免逆勢操作 1.3.3避免重倉交易 1.3.4避免對勝率的盲目追求 1.3.5確保交易策略的執行 1.3.6獨立交易及對結果負責的信念 1.3.7從曆史驗證交易策略是否可行 1.3.8尋找交易策略的優參數 1.3.9減少無意義的工作及乾擾 量化交易的正確認識 1.4.1不要因循守舊，認為量化交易是邪門歪道 1.4.2不要異想天開，認為量化交易有神奇的魔法 1.4.3不要抱有不勞而獲的幻想 1.4.4不要盲目追求量化策略的復雜性 1.4.5認清市場，認清自己，知己知彼，百戰不殆 量化交易的目的 第2部分量化交易的基礎 量化語言-Python 基礎語法與數據結構 第3部分量化交易係統的開發 第4部分機器學習在量化交易中的實戰 附錄A量化環境部署 附錄B量化相關性分析 附錄C量化統計分析及指標應用

編輯推薦

文摘

序言

《量化交易之路：Python股票量化分析實戰》 內容簡介 在瞬息萬變的金融市場中，數據是驅動決策的關鍵。本書將帶領您踏上量化交易的探索之旅，通過Python語言，係統地學習如何進行股票量化分析。本書旨在為對量化投資感興趣的讀者提供一個全麵、實用的指導框架，無論您是初學者還是希望深化技能的交易者，都能從中獲益。 核心內容概述 本書從基礎概念入手，循序漸進地講解量化交易的各個環節。我們將深入剖析量化交易的原理，解釋其與傳統交易方式的區彆，並強調數據分析在現代投資中的核心地位。 第一部分：量化交易基礎與Python入門 量化交易的魅力與原理： 介紹量化交易的定義、發展曆程、核心優勢（如客觀性、紀律性、效率）以及其在現代金融市場中的重要性。我們將探討如何將數學模型和統計方法應用於投資決策。 Python環境搭建與數據科學基礎： 為讀者提供一個清晰的Python開發環境搭建指南，涵蓋Anaconda、Jupyter Notebook等常用工具的安裝與使用。在此基礎上，我們將重點介紹Python在數據科學領域的核心庫，包括： NumPy： 學習其強大的數組操作功能，為後續的數據處理奠定基礎。 Pandas： 深入理解DataFrame和Series等數據結構，掌握數據讀取、清洗、轉換、閤並等關鍵操作，這是進行股票數據分析的基石。 Matplotlib & Seaborn： 學習數據可視化技巧，通過繪製各種圖錶（如K綫圖、成交量圖、指標圖、相關性熱力圖等）直觀地理解股票價格走勢和數據特徵。 股票市場數據獲取與處理： 介紹多種獲取股票曆史行情數據的方法，包括利用Python庫（如`yfinance`、`akshare`）直接下載，或者通過API接口接入更專業的數據源。重點講解數據清洗、缺失值處理、數據標準化等預處理步驟，確保數據質量。 第二部分：股票數據分析與特徵工程 技術指標的計算與解讀： 深入講解各類經典技術指標的數學原理及其在Python中的實現，如： 移動平均綫（MA）： 簡單移動平均（SMA）、指數移動平均（EMA）的計算與交易信號解讀。 動量指標： 相對強弱指標（RSI）、隨機指標（KDJ）、MACD（移動平均收斂發散指標）的原理與應用。 波動性指標： 布林帶（Bollinger Bands）、平均真實波幅（ATR）的計算與分析。 成交量相關指標： OBV（On-Balance Volume）等。 本書將提供完整的Python代碼實現，並詳細解釋這些指標如何反映市場情緒和趨勢。 特徵工程與因子挖掘： 探討如何從原始股票數據中提取有用的特徵，構建更有效的量化模型。我們將介紹： 價格衍生特徵： 收益率、日內波動率、換手率等。 時間序列特徵： 滯後特徵、滾動窗口統計量等。 因子構建： 價值因子（如市盈率P/E、市淨率P/B）、成長因子（如營收增長率）、動量因子（如過去一段時間的收益率）等，並介紹其在Python中的計算方法。 第三部分：量化交易策略開發與迴測 量化交易策略的構成要素： 詳細闡述一個完整的量化交易策略應包含的組成部分：信號生成、倉位管理、風險控製、交易執行等。 常用量化交易策略模型： 趨勢跟蹤策略： 基於均綫交叉、MACD背離等原理的策略。 均值迴歸策略： 基於股票價格迴歸均值的統計套利策略。 突破策略： 基於價格突破關鍵點位（如支撐阻力位、前期高點）的策略。 多因子模型： 結閤多個因子構建的選股模型。 我們將提供這些策略在Python中的具體實現思路與代碼示例。 策略迴測框架構建： 介紹如何使用Python構建一個靈活、高效的策略迴測係統。重點講解： 迴測引擎設計： 如何模擬曆史交易過程，處理交易滑點、手續費等實際因素。 績效評估指標： 收益率、夏普比率、最大迴撤、勝率、盈虧比等關鍵指標的計算與解讀，以及如何利用這些指標全麵評估策略錶現。 數據可視化迴測結果： 將迴測結果以圖錶形式呈現，直觀展示策略的盈利能力和風險水平。 第四部分：量化交易的進階與實踐 風險管理與頭寸調整： 深入探討量化交易中的風險控製策略，包括止損、止盈、倉位比例的動態調整、最大迴撤控製等，以及如何利用Python實現這些管理機製。 機器學習在量化交易中的應用（入門）： 簡要介紹機器學習在股票量化分析中的應用潛力，如使用綫性迴歸、決策樹、隨機森林等模型進行股票價格預測或因子有效性檢驗。將提供基礎的代碼示例，引導讀者進一步探索。 交易執行與實盤部署（概念性介紹）： 介紹量化交易策略從迴測到實盤交易的流程，包括交易接口的選擇、訂單執行機製、實時數據處理等，以及一些需要注意的實際操作問題。 本書特色 理論與實踐並重： 既有紮實的理論基礎講解，更有貼閤實際的Python代碼實現。 循序漸進的教學模式： 從易到難，逐步深入，適閤不同基礎的讀者。 豐富的代碼示例： 提供可運行的Python代碼，幫助讀者快速掌握核心技術。 詳實的案例分析： 通過實際股票數據進行案例分析，加深理解。 適用人群 對股票投資感興趣，希望通過數據分析做齣更理性決策的個人投資者。 金融、數學、計算機等相關專業的學生。 希望將Python技能應用於金融領域的程序員。 基金經理、交易員等金融從業者，希望提升量化分析和策略開發能力的專業人士。 踏上您的量化交易之路，用Python武裝您的投資大腦，本書將是您不可或缺的夥伴！

評分☆☆☆☆☆

偶然在書店的金融類書架上，《量化交易之路 用Python做股票量化分析》這本書吸引瞭我的目光。我一直對股票市場充滿瞭興趣，但總覺得僅僅依靠感覺和新聞進行交易，效率低下且風險較高。近年來，聽到越來越多的關於“量化交易”的概念，覺得這是一種非常先進和科學的投資方式。然而，對於如何進行量化交易，我始終缺乏一個清晰的指引，尤其是技術層麵的實現，讓我感到有些無從下手。這本書中“用Python做股票量化分析”的副標題，恰好戳中瞭我的痛點。我之前有過一些Python的基礎學習，知道它在數據科學領域有著強大的能力，所以當看到它能與股票量化分析結閤時，我感到非常興奮。我非常期待這本書能夠從最基礎的Python庫，如Pandas、NumPy等開始，逐步引導我學習如何獲取、清洗、處理和分析股票數據，如何基於這些數據構建和測試量化交易策略，以及如何優化策略以提高收益和控製風險。希望這本書能夠提供一些循序漸進的教學內容，讓我能夠真正掌握量化交易的技能。

評分☆☆☆☆☆

最近在實體書店裏，《量化交易之路 用Python做股票量化分析》這本書吸引瞭我。我是一名對金融投資有濃厚興趣的讀者，但長期以來，我總覺得自己在投資決策上缺乏科學的依據，更多的是憑藉經驗和直覺，這讓我對投資的穩定性和長期收益感到擔憂。我瞭解到量化交易是一種通過數學模型和計算機程序來指導投資的先進方法，這讓我非常著迷。而“用Python做股票量化分析”這個副標題，則讓我看到瞭將這種先進方法付諸實踐的可能性。我期待這本書能夠為我打開量化交易的大門，從最基礎的Python編程入門，到如何利用Python庫進行數據分析，再到如何構建和迴測股票交易策略。我希望書中能夠詳細講解一些經典的量化交易策略，例如趨勢跟蹤、均值迴歸等，並展示如何用Python來實現這些策略。此外，關於如何處理實際交易中的數據偏差、如何進行風險管理，以及如何構建一個完整的量化交易係統，都是我非常感興趣的內容。這本書的齣現，讓我覺得學習量化交易不再是遙不可及的夢想。

評分☆☆☆☆☆

最近在書店偶然翻到這本《量化交易之路 用Python做股票量化分析》，被它紮實的標題吸引瞭。我本身對金融市場和技術分析都挺感興趣的，但一直苦於找不到一條清晰的學習路徑，尤其是在Python這個工具的運用上，更是摸不著頭腦。這本書的名字給我一種“指路明燈”的感覺，仿佛能一步步帶我走進量化交易的殿堂。封麵上“湖北新華書店”的字樣也讓它顯得更加可靠，我喜歡這種綫下書店的實在感。我一直覺得，要想真正理解量化交易，光看理論是遠遠不夠的，必須要有實操。Python作為當下最流行的編程語言之一，在金融領域的應用也越來越廣泛，所以能夠結閤Python來學習量化交易，對我來說非常有吸引力。我期待它能夠從最基礎的概念講起，然後逐步深入到各種量化策略的實現，再到迴測和實盤交易的整個流程。特彆是Python在數據獲取、處理、可視化以及策略建模方麵的應用，希望能得到詳細的講解。如果它還能分享一些實際的案例分析，那就更完美瞭，畢竟理論結閤實踐纔是硬道理。

評分☆☆☆☆☆

最近在書店裏，《量化交易之路 用Python做股票量化分析》這本書的標題映入眼簾，瞬間勾起瞭我的好奇心。我是一個對金融市場抱有極大熱情，但又在技術層麵相對薄弱的愛好者。我經常聽到“量化交易”這個詞，感覺它代錶著一種更科學、更客觀的投資方式，能夠擺脫情緒化的乾擾，用數據說話。然而，對於如何實現量化交易，我一直感到迷茫。當看到“用Python做股票量化分析”時，我就覺得這正是我想尋找的那本教材。Python的強大數據處理能力和豐富的金融庫，在我看來是實現量化交易的絕佳工具。我希望這本書能夠帶領我從零開始，係統地學習量化交易的理論基礎，以及如何運用Python語言將這些理論付諸實踐。我非常期待書中能有關於如何構建交易信號、如何編寫迴測代碼、以及如何進行風險管理的詳細介紹。如果書中能夠提供一些真實的股票數據分析案例，並且展示如何用Python解決實際的量化分析問題，那就太棒瞭。這本書的齣現，讓我看到瞭進入量化交易世界的希望。

評分☆☆☆☆☆

在網上瀏覽書籍時，偶然間看到瞭《量化交易之路 用Python做股票量化分析》這本書，當時就被這個標題中的“量化交易”和“Python”這兩個關鍵詞深深吸引住瞭。我目前的工作涉及一些數據分析，對金融市場一直抱有濃厚的興趣，尤其是那些通過數據和算法來指導投資決策的量化交易方式，我覺得這是一種非常理性且高效的投資手段。我一直想深入瞭解量化交易是如何運作的，並且希望能夠掌握用Python來實現這些策略的方法。我印象中，量化交易的門檻似乎比較高，涉及復雜的數學模型和編程技術，所以看到這本書強調“用Python”，這大大降低瞭我的學習顧慮，因為Python相對容易上手。我特彆希望這本書能夠講解如何使用Python來獲取股票數據，如何進行數據清洗和預處理，如何構建交易模型，以及如何進行策略迴測來評估模型的有效性。如果書中能提供一些具體的Python代碼示例，並且解釋清楚代碼的邏輯和原理，那將對我學習量化交易非常有幫助。我期待這本書能夠成為我入門量化交易領域的一本必備參考書。