簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

王小川 著

圖書標籤:

• Python
• 量化投資
• 量化交易
• 機器學習
• 大數據
• 金融
• 投資
• 實戰
• 入門
• Python編程

店鋪： 書海尋夢圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121338571

商品編碼：27378835117

基本信息本書主要講解如何利用Python進行量化投資，包括對數據的獲取、整理、分析挖掘、信號構建、策略構建、迴測、策略分析等。本書也是利用Python進行數據分析的指南，有大量的關於數據處理分析的應用，並將重點介紹如何高效地利用Python解決投資策略問題。本書分為Python基礎篇和量化投資篇：Python基礎篇主要講解Python軟件的基礎、各個重要模塊及如何解決常見的數據分析問題；量化投資篇在Python基礎篇的基礎上，講解如何使用優礦（uqer.io）迴測平颱實現主流策略及定製策略等。

量化交易之路：用Python做股票量化分析

內容簡介

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

第3部分 量化交易的開發....................

量化投資：以Python為工具

內容簡介

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。

目       錄

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

內容簡介

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。

目       錄

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 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 經典量化策略 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：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 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 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

內容簡介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。次化融閤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。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。

目       錄

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 機器學習經典案例．．．．．．．．． 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：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 經典愛麗絲．．．．．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 機器學習經典算法案例（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 機器學習經典算法案例（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................

探索金融市場的奧秘：量化投資與現代技術的深度融閤 在信息爆炸的時代，金融市場的復雜性和瞬息萬變讓許多投資者感到無所適從。傳統的投資分析方法在海量數據麵前顯得力不從心，而科技的飛速發展，特彆是數據科學、機器學習和人工智能的應用，正以前所未有的方式重塑著投資領域。本書籍緻力於為讀者打開一扇通往現代量化投資世界的大門，深入淺齣地解析如何運用先進的技術手段，從海量數據中提煉價值，構建穩健的投資策略，並最終實現可觀的投資迴報。 本書並非僅僅是理論的堆砌，而是強調“從基礎到實戰”的連貫學習路徑。我們首先會從最根本的概念入手，解釋量化投資的核心思想——如何將投資決策過程轉化為可量化的模型和算法。這包括對投資理論的復習，例如有效市場假說、資産定價模型等，以及對統計學和概率論在金融分析中的應用進行闡述。讀者將理解，量化投資的本質在於用數學語言來描述和預測市場行為，從而擺脫主觀情緒的影響，實現更為理性和客觀的決策。 接著，我們將重點聚焦於強大的編程語言——Python。Python以其簡潔易懂的語法、豐富的科學計算庫和活躍的社區支持，已成為量化金融領域事實上的標準語言。本書將帶領讀者掌握Python的基礎知識，包括數據類型、控製流、函數、麵嚮對象編程等，為後續深入學習打下堅實的基礎。更重要的是，我們將介紹一係列與量化投資緊密相關的Python庫，例如NumPy用於高效的數值計算，Pandas用於數據處理與分析，Matplotlib和Seaborn用於數據可視化，以及Statsmodels用於統計建模。通過大量實際案例的演示，讀者將學會如何利用這些工具對金融數據進行清洗、整理、分析和可視化，為策略開發提供強大的數據支撐。 量化交易是本書的另一個核心篇章。我們將深入探討各種經典的量化交易策略，並展示如何用Python來實現它們。這包括但不限於： 趨勢跟蹤策略： 利用均綫、MACD等技術指標識彆市場趨勢，並據此進行買賣操作。我們將解析這些指標的原理，並教授如何編寫代碼來自動計算和應用它們。 均值迴歸策略： 基於資産價格圍繞其平均值波動的假設，當價格偏離均值過遠時進行反嚮操作。我們將講解協整、統計套利等概念，並演示如何用Python檢測和利用這些機會。 動量策略： 假設過去錶現優異的資産在未來仍將繼續錶現優異。我們將探討如何量化和度量動量，以及如何構建相應的交易模型。 因子投資策略： 基於公司基本麵或市場特徵（如市值、價值、動量、質量等）構建投資組閤。我們將介紹不同因子模型的原理，並指導讀者如何通過Python獲取相關數據並進行因子構建和迴測。 在介紹策略的同時，我們還將強調迴測的重要性。迴測是評估量化策略錶現的關鍵步驟，通過在曆史數據上模擬策略的運行，我們可以瞭解其潛在的盈利能力、風險暴露以及與其他資産的相關性。本書將詳細講解如何利用Python構建一個嚴謹的迴測框架，包括數據加載、信號生成、頭寸管理、交易執行模擬、滑點與交易成本的考慮，以及關鍵績效指標（如夏普比率、最大迴撤、年化收益率等）的計算。我們將強調避免過擬閤的技巧，例如使用樣本外數據進行驗證，以及進行魯棒性檢驗。 除瞭傳統的量化交易策略，本書還將前沿的機器學習技術引入量化投資領域。我們相信，機器學習算法能夠從復雜的非綫性關係中學習，捕捉傳統綫性模型難以發現的市場模式。因此，我們將花大量的篇幅介紹如何將Python的機器學習庫（如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）應用於量化投資。 監督學習在預測中的應用： 讀者將學習如何使用迴歸模型（如綫性迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸）和分類模型（如邏輯迴歸、支持嚮量機、決策樹、隨機森林、梯度提升樹）來預測股票價格、波動率，或者判斷市場趨勢。我們將重點講解特徵工程的技巧，即如何從原始金融數據中提取齣對模型有意義的特徵，以及模型選擇與調優的方法。 無監督學習在數據分析中的應用： 我們將介紹聚類算法（如K-Means、DBSCAN）用於股票分組或市場狀態識彆，以及降維技術（如主成分分析PCA）用於降低數據維度，減少特徵數量，提高模型效率。 深度學習的初步探索： 對於對更高級技術感興趣的讀者，本書將提供深度學習模型（如循環神經網絡RNN、長短期記憶網絡LSTM、捲積神經網絡CNN）在時間序列分析和圖像識彆（例如，對K綫圖進行模式識彆）中的應用示例。我們將強調深度學習在處理非綫性、序列性數據方麵的優勢，並指導讀者如何進行模型構建和訓練。 特彆地，本書將專門探討大數據在量化交易中的作用。在當今金融市場，數據量呈現爆炸式增長，包括高頻交易數據、社交媒體情緒數據、新聞文本數據、衛星圖像數據等。如何有效地收集、存儲、處理和分析這些海量數據，是進行高級量化交易的關鍵。本書將介紹一些處理大數據的技術和工具，例如分布式計算框架（如Spark）、雲平颱（如AWS、Azure、Google Cloud）的應用，以及如何利用自然語言處理（NLP）技術分析新聞和社交媒體數據，提取市場情緒信息。我們將講解如何將這些“另類數據”融入量化模型，以獲得更全麵的市場洞察。 本書的設計理念是循序漸進，讓初學者也能逐步掌握量化投資的精髓，同時為有經驗的投資者提供新的思路和工具。從Python基礎到復雜的機器學習模型，從經典的交易策略到大數據分析，本書將提供一個全麵的學習框架。我們強調實踐的重要性，因此書中會包含大量的代碼示例和項目實踐，讀者可以通過動手實踐來鞏固所學知識。 總之，本書是一本麵嚮希望在現代金融市場中占據優勢的投資者的指南。它將幫助您建立堅實的理論基礎，掌握實用的編程技能，理解先進的量化交易策略，並探索機器學習和大數據在投資決策中的無限潛力。無論您是希望提升個人投資績效的散戶投資者，還是正在金融機構從事量化研究的專業人士，本書都將是您不可或缺的學習夥伴。準備好迎接一場關於數據、算法與財富的探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據科學和金融市場都抱有極大熱情的人，我一直在尋找一本能夠將兩者完美結閤的書籍。這本書無疑就是我的理想選擇。作者在書中展現瞭深厚的學術功底和豐富的實戰經驗，將量化投資的理論、技術和實戰進行瞭全方位的梳理。我尤其對書中關於因子挖掘和特徵工程的講解印象深刻，它們幫助我理解瞭如何從原始數據中提取齣對交易有預測能力的特徵。而關於機器學習模型在量化交易中的應用，作者不僅介紹瞭常見的模型，還深入探討瞭模型的可解釋性和魯棒性，這些都是在實際應用中至關重要的考量。這本書還非常前瞻性地介紹瞭大數據量化交易的理念和技術，讓我對未來金融市場的演變有瞭更深刻的理解。通過閱讀這本書，我不僅掌握瞭用Python進行量化投資的各項技能，更重要的是，我建立起瞭一個係統化的量化投資思維框架，為我未來的研究和實踐奠定瞭堅實的基礎。這本書的價值，遠超於一般意義上的技術書籍，它更像是一份引領我進入量化投資世界的地圖。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對量化交易這個充滿神秘感的領域都充滿瞭好奇，但又覺得它離我太遙遠，仿佛需要高深的數學和編程功底纔能涉足。這本書的齣現，徹底顛覆瞭我的認知。作者用一種極其易懂和引人入勝的方式，將量化投資的各個方麵展現在我麵前。我從這本書中不僅僅學到瞭如何使用Python進行數據分析和建模，更重要的是，我理解瞭量化投資背後的思維方式和核心理念。書中的機器學習部分，讓我看到瞭如何利用先進的算法來捕捉市場中的細微信號，從而獲得超額收益。而關於大數據量化交易的闡述，也讓我認識到數據在現代金融市場中的重要性，以及如何有效地利用大數據來構建更強大的交易係統。書中的案例分析更是讓我大開眼界，它們展示瞭如何將復雜的理論轉化為可執行的交易策略。讀完這本書，我不再覺得量化交易是高不可攀的，而是覺得自己也能掌握其中的奧秘，並嘗試著在真實的金融市場中有所作為。這本書對我而言，不僅僅是一本技術手冊，更是一次思維的啓迪。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，可以說是在這個領域掀起瞭一場不小的波瀾。我之前對量化投資一直有著濃厚的興趣，但總覺得門檻很高，很多理論知識晦澀難懂，再加上實際操作的門路不清晰，所以一直處於觀望狀態。直到我偶然間翻開瞭這本書，纔真正看到瞭曙光。作者的語言風格非常親切，就像一位經驗豐富的老師在循循善誘地引導初學者。從最基礎的概念講起，比如什麼是量化交易，它和傳統交易有什麼區彆，然後逐步深入到量化策略的構建，再到如何用Python來實現這些策略。書中的代碼示例非常清晰，講解也很到位，我甚至可以跟著書中的步驟一步一步地敲代碼，然後觀察運行結果，這種“手把手”的學習方式讓我受益匪淺。特彆是關於迴測的部分，我之前一直對迴測的有效性存疑，但書裏詳盡地介紹瞭各種迴測的注意事項和優化技巧，讓我對迴測的信心倍增。而且，作者並沒有止步於理論，而是深入講解瞭如何將這些策略應用到實際交易中，包括實盤的部署、風險控製等等，這些都是我之前在其他地方很難找到的寶貴信息。總而言之，這本書為我打開瞭量化投資的大門，讓我看到瞭在這個領域實現自己想法的可能性。

評分☆☆☆☆☆

我是一名有一定編程基礎，但對量化投資知之甚少的金融從業者。一直以來，我都希望能夠將自己的一些金融見解通過量化模型來驗證和實現，但苦於缺乏閤適的工具和方法。這本書的齣現，恰好填補瞭我的這一空白。作者在書中非常深入地探討瞭量化投資的多個層麵，從基礎的投資組閤理論，到復雜的機器學習算法，再到實際的交易執行。我特彆喜歡書中關於資産定價模型和風險管理部分的講解，這些內容能夠幫助我更深入地理解市場運行的內在邏輯，並將其轉化為量化策略的依據。而關於Python在量化投資中的應用，作者的講解更是詳細而實用。我學會瞭如何利用Python進行數據采集、清洗、處理，如何構建量化交易模型，以及如何進行迴測和實盤模擬。書中提供的案例也非常具有代錶性，讓我能夠看到理論知識是如何轉化為實際操作的。特彆是關於大數據量化交易的介紹，讓我對如何處理海量金融數據有瞭新的認識。這本書為我提供瞭一個從理論到實踐的完整框架，讓我能夠更自信地投入到量化投資的研究和實踐中。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛剛接觸量化交易不久的初學者，我發現市麵上很多書籍要麼過於理論化，要麼就是一些零散的技巧堆砌，很難形成一個完整的知識體係。直到我讀瞭這本書，纔算真正找到瞭“對癥下藥”的學習材料。這本書的結構設計非常閤理，從最基礎的Python編程入門開始，然後是數據處理、數據分析，再到機器學習模型在量化投資中的應用，最後落腳到實戰交易。這種循序漸進的學習路徑，對於我這種編程基礎不牢固的讀者來說，簡直是福音。作者在講解Python部分的時候，用瞭很多非常生動的例子，讓我能夠快速理解並掌握常用的庫，比如Pandas和NumPy。而在量化交易的部分，作者並沒有簡單地羅列一些交易策略，而是深入剖析瞭策略背後的邏輯，以及如何利用統計學和機器學習的原理來構建和優化策略。我尤其欣賞書中關於因子投資和機器學習模型選擇的講解，讓我對如何有效地從海量數據中挖掘有價值的信息有瞭更深刻的認識。而且，書中提到的關於大數據量化交易的思路，也讓我看到瞭這個領域未來的發展方嚮。總的來說，這本書非常適閤想要係統學習量化交易，但又缺乏紮實編程和金融背景的讀者。