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從零開始學Python大數據與量化交易

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內容簡介

《從零開始學Python大資料與量化交易》首先講解量化交易的基礎知識,如量化交易的優勢、應用、注意事項、歷史、量化交易平臺等;然後講解量化交易開發語言Python,即講解Python語言的開發環境、基本語法及流程控制、特徵資料類型、內置函數與自訂使用者函數、物件導向程式設計;接著講解大資料分析和視覺化的3個包,分別是Numpy包、Pandas包、Matplotlib包;然後講解量化交易策略的編寫、獲取資料函數、基本面量化選股、量化擇時的技術指標函數、回測技巧、因數分析技巧;最後講解Python量化交易策略的實戰案例。
  
在講解過程中既考慮讀者的學習習慣,又通過具體實例剖析講解Python大資料與量化交易過程中的熱點問題、關鍵問題及種種難題。
  
《從零開始學Python大資料與量化交易》適用於各種不同的投資者,如新老股民、中小散戶、股票操盤手、基金操盤手和專業股票評論人士以及經濟財經類專業的大學生,更適用於那些有志於在這個充滿風險、充滿寂寞的征程上默默前行的征戰者閱讀。
  
《從零開始學Python大資料與量化交易》可以作為想要學習證券投資技巧的入門級投資者的自學用書,也可以作為具有一定證券投資基礎的中高級讀者的進階用書,還可以作為理財技巧培訓班的參考教材和實訓用書。
  
《從零開始學Python大資料與量化交易》圍繞證券投資中的量化交易來進行講解,旨在提高新老投資者利用大資料投資獲利的能力,避免投資者因缺乏證券投資經驗而損失慘重。
 

作者介紹

周峰從事金融衍生品市場交易及管理近20年,有著豐富的經驗和體會,對量化交易、期貨、大宗商品、股市、國內外貴金屬、外匯等主流交易方式有著深刻的瞭解,擅長量化交易、期貨、股票、黃金、白銀、外匯的培訓指導,經常活躍在各大金融講壇,深為投資者喜愛。曾在高校任講師,講課深入淺出,深受學生們的愛戴。可為個人投資者及機構提供分析、投資諮詢,交易指導,理財培訓等多方位的專業服務。
 
王可群現任青島慧穀大資料產業發展有限公司專案開發部經理,曾擔任“餓了麼”公司技術部主管,具有6年以上Python、PHP項目開發經驗。精通JS、Java、C、C#等程式設計語言,熟悉多種開源技術,喜歡get新技能,曾帶領團隊完成過多個中、小型專案開發,對資料安全、雲計算等領域進行過系統學習和培訓。
 
 

目錄

第1章 量化交易快速入門
1.1 初識量化交易
1.1.1 量化交易的定義
1.1.2 量化交易與演算法交易
1.1.3 量化交易與黑匣子交易
1.1.4 量化交易與程式化交易
1.1.5 量化交易與技術分析
1.2 量化交易的優勢
1.2.1 嚴格的紀律性
1.2.2 完備的系統性
1.2.3 妥善運用套利的思想
1.2.4 靠概率取勝
1.3 量化交易的應用
1.3.1 投資品種選擇
1.3.2 投資時機選擇
1.3.3 演算法交易
1.3.4 各種套利交易
1.3.5 資產配置
1.4 量化交易與人工交易的對比
1.5 量化交易的注意事項
1.6 量化交易的發展過程
1.6.1 國外量化交易的發展過程
1.6.2 國內量化交易的發展過程
1.7 量化交易的平臺
1.7.1 聚寬JoinQuant量化交易平臺的功能
1.7.2 帳戶註冊、登錄及策略創建
1.7.3 量化交易策略的選股
1.7.4 量化交易策略的買賣條件
1.7.5 量化交易策略的風險控制
1.7.6 量化交易策略的其他參數
1.7.7 編寫Python代碼來創建量化交易策略
1.7.8 量化交易策略的回測詳情
1.7.9 量化交易策略的模擬交易
1.8 量化交易的潛在風險及應對策略

第2章 Python量化交易的開發環境
2.1 初識Python語言
2.1.1 Python的歷史由來
2.1.2 Python的特點
2.1.3 Python的應用
2.2 Python開發環境及配置
2.2.1 Python的下載
2.2.2 Python的安裝
2.2.3 Python的環境變數配置
2.3 Python程式的編寫
2.3.1 利用系統自帶的開發軟體IDEL直接編寫程式並運行
2.3.2 創建Python檔並運行
2.4 利用量化交易平臺編寫Python程式
2.4.1 初識IPythonNotebook研究平臺
2.4.2 利用PythonNotebook編寫Python程式
……

第3章 Python的基本語法及流程控制
第4章 Python的特徵資料類型
第5章 Python的函數及應用技巧
第6章 Python的物件導向程式設計基礎
第7章 Python大資料分析的Numpy包
第8章 Python大資料分析的Pandas包
第9章 Python大數據視覺化的Matplotlib包
第10章 Python量化交易策略的編寫
第11章 Python量化交易策略的獲取資料函數
第12章 Python基本面量化選股
第13章 Python量化擇時的技術指標函數
第14章 Python量化交易策略的回測技巧
第15章 Python量化交易策略的因數分析技巧
第16章 Python量化交易策略的實戰案例
 

說起量化交易,你的腦海裡是否會浮現這樣一幅畫面:一間採用高科技搭建起來的交易室,上百台電腦顯示幕飛速跑著各種數學模型,投資交易以微秒計的速度高深莫測地計算著?誠然,在普通投資者眼裡,量化交易可能意味著複雜模型、高頻交易、專業程式,且仿佛離我們很遠。這些固然是量化交易的特徵,但其實離我們並不遙遠,事實上,我們每天都不自覺地在使用著量化。比如當你用某個或某些條件去判斷是否要買賣某檔股票或者如何買賣時,就是量化思維的一種表現。
  
量化投資在海外的發展已有30多年的歷史,其投資業績穩定,市場規模和份額不斷擴大,得到了越來越多投資者的認可,並且量化對沖基金已經成為資管行業的翹楚。國內的量化交易起步較晚,量化交易在證券市場占比還不足5%。隨著科技的進步,中國的量化交易市場正在快速發展。
  
當前,我國的量化交易主要應用在商品期貨上。隨著股指期貨的上市,期貨市場和證券市場實現了真正意義上的互動,投資者不僅可以在期貨市場上進行交易,同時還可以在期貨與股票之間進行套利交易。利用量化交易對股指期貨進行操作將會是投資者(尤其是機構投資者)一個重要的發展方向。
 

詳細資料

  • ISBN:9787302527541
  • 規格:平裝 / 364頁 / 16k / 19 x 26 x 1.82 cm / 普通級 / 單色印刷 / 1-1
  • 出版地:大陸

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