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商品參數

商品基本信息
商品名稱：	量化交易之路：用Python做股票量化分析
作者：	阿布
市場價：	89.00
ISBN號：	9787111575214
版次：	1-1
齣版日期：	2017-08
頁數：	393
字數：	600
齣版社：	機械工業齣版社

內容介紹
本書從對量化交易的正確認識齣發，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與交易技巧，還提供瞭大量基於真實交易的實例，有很強的實用性。本書偏重於量化技術在實際交易中的應用，讀者不需要有深厚的數學功底即可閱讀。 本書共11章，分為4部分。D1部分講解瞭對量化交易的正確認識；D2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；D3部分講解瞭量化交易係統的開發與使用，以及基礎度量概念及*參數等問題；D4部分講解瞭機器學習技術在量化交易中的實際應用。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等相關內容。 本書適閤所有對量化交易感興趣的人員閱讀，也適閤相關院校和培訓機構作為量化交易係統課程的教材。閱讀本書，建議讀者有一定的編程基礎。 一分鍾瞭解本書內容精華： 量化引言 量化語言——Python

本書從對量化交易的正確認識齣發，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與交易技巧，還提供瞭大量基於真實交易的實例，有很強的實用性。本書偏重於量化技術在實際交易中的應用，讀者不需要有深厚的數學功底即可閱讀。

本書共11章，分為4部分。D1部分講解瞭對量化交易的正確認識；D2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；D3部分講解瞭量化交易係統的開發與使用，以及基礎度量概念及*參數等問題；D4部分講解瞭機器學習技術在量化交易中的實際應用。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等相關內容。

本書適閤所有對量化交易感興趣的人員閱讀，也適閤相關院校和培訓機構作為量化交易係統課程的教材。閱讀本書，建議讀者有一定的編程基礎。

一分鍾瞭解本書內容精華：

量化引言

量化語言——Python

量化工具——NumPy

量化工具——pandas

量化工具——可視化

量化工具——數學

量化係統——入門

量化係統——開發

量化係統——度量與優化

量化係統——機器學習?豬老三

量化係統——機器學習?abu

量化環境部署

量化相關性分析

量化統計分析及指標應用

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關聯推薦

作者在百度互聯網證券、百度金融等互聯網金融公司多年從業經驗的總結；

涵蓋從傳統的趨勢跟蹤技術及統計套利技術，到*的機器學習技術等各種量化技術；

樹立對量化交易的正確認識，搭建交易技術與量化技術之間的穩固紐帶；

給齣完整的量化交易知識體係，所有實例均采用真實的交易進行講解；

詳解量化基礎知識，以及Python、NumPy、pandas、可視化和數學等量化工具及實例；

詳解量化擇時、選股、資金管理、度量、*參數等技術及交易實例；

詳解機器學習技術在量化交易領域的應用，並給齣交易實例。

 
目錄
前言 D1部分 對量化交易的正確認識 D1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 1.4 量化交易的正確認識 8 1.5 量化交易的目的 11 D2部分 量化交易的基礎 D2章 量化語言——Python 14 2.1 基礎語法與數據結構 15 2.2 函數 20 2.3 麵嚮對象 25 2.4 性能效率 38

前言

D1部分 對量化交易的正確認識

D1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

1.4 量化交易的正確認識 8

1.5 量化交易的目的 11

D2部分 量化交易的基礎

D2章 量化語言——Python 14

2.1 基礎語法與數據結構 15

2.2 函數 20

2.3 麵嚮對象 25

2.4 性能效率 38

2.5 代碼調試 45

2.6 本章小結 48

D3章 量化工具——NumPy 49

3.1 並行化思想與基礎操作 49

3.2 基礎統計概念與函數使用 57

3.3 正態分布 62

3.4 伯努利分布 66

3.5 本章小結 71

D4章 量化工具——pandas 72

4.1 基本操作方法 72

4.2 基本數據分析示例 78

4.3 實例1：尋找股票異動漲跌幅閥值 87

4.4 實例2：星期幾是這個股票的“好日子” 91

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

D5章 量化工具——可視化 102

5.1 使用Matplotlib可視化數據 102

5.2 使用Bokeh交互可視化 106

5.3 使用pandas可視化數據 107

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

5.8 技術指標的可視化 130

5.9 本章小結 133

D6章 量化工具——數學 134

6.1 迴歸與插值 134

6.2 濛特卡羅方法與凸優化 139

6.3 綫性代數 159

6.4 本章小結 168

D3部分 量化交易係統的開發

D7章 量化係統——入門 170

7.1 趨勢跟蹤與均值迴復 170

7.2 倉位控製管理 188

7.3 本章小結 202

D8章 量化係統——開發 203

8.1 abu量化係統擇時 204

8.2 abu量化係統選股 234

8.3 本章小結 242

D9章 量化係統——度量與優化 243

9.1 度量的基本使用方法 243

9.2 度量的基礎 247

9.3 基於Grid Search尋找因子Z優參數 253

9.4 資金限製對度量的影響 266

9.5 輸入中文自動生成交易策略 272

9.6 本章小結 276

D4部分 機器學習在量化交易中的實戰

D10章 量化係統——機器學習?豬老三 278

10.1 機器學習基礎概念 278

10.2 豬老三SJ中的量化環境 282

10.3 有監督機器學習 286

10.4 無監督機器學習 299

10.5 夢醒時分 303

10.6 本章小結 317

D11章 量化係統——機器學習?abu 318

11.1 搜索引擎與量化交易 319

11.2 主裁 321

11.3 邊裁 351

11.4 一定要贏得這場勝利，即使一切都不存在 360

11.5 本章小結 361

 

附錄A 量化環境部署 362

附錄B 量化相關性分析 381

附錄C 量化統計分析及指標應用 388

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