量化交易之路：用Python做股票量化分析

內容簡介

本書從對量化交易的正確認識出發，循序漸進地講解了量化交易所需要了解的各種知識及工具。書中特別穿插了大量的開發技巧與交易技巧，還提供了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套用，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。第1部分講解了對量化交易的正確認識；第2部分講解了量化交易的基礎，如Python語言、數學和幾種數據分析工具等；第3部分講解了量化交易系統的開發與使用，以及基礎度量概念及*優參數等問題；第4部分講解了機器學習技術在量化交易中的實際套用。附錄中還給出了量化環境部署、量化相關性分析、量化統計分析及指標套用等相關內容。

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

一分鐘了解本書內容精華：

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

量化系統——入門

量化系統——開發

量化系統——度量與最佳化

量化系統——機器學習

量化環境部署

量化相關性分析

量化統計分析及指標套用

作品目錄

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

1.4 量化交易的正確認識 8

1.5 量化交易的目的 11

第2部分量化交易的基礎

第2章量化語言——Python 14

2.1 基礎語法與數據結構 15

2.2 函式 20

2.3 面向對象 25

2.4 性能效率 38

2.5 代碼調試 45

2.6 本章小結 48

第3章量化工具——NumPy 49

3.1 並行化思想與基礎操作 49

3.2 基礎統計概念與函式使用 57

3.3 常態分配 62

3.4 伯努利分布 66

3.5 本章小結 71

第4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

量化交易之路：用Python做股票量化分析

基本介紹

內容簡介

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出版信息

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