金融科技实战：Python与量化投资 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　‧详细介绍随机变数、描述性统计、变异数分析、推论统计、回归分析等统计学基础。
　　‧说明资产投资组合理论、收益率及风险、资本资产定价模型、三因子模型等金融理论。
　　‧认识时间序列的基本概念、性质和预测、GARCH模型、配对交易策略。
　　‧解说投资相关的K线图、RSI相对强弱指标、动量交易策略、均线系统策略。

　　量化投资在学术界及业界的发展日益蓬勃。它的涵义是在投资的各个阶段中，利用数学、统计、电脑等分析工具来建立模型，并据以客观地分析数据，按事先设定好的投资逻辑来进行投资决策，不同于以往的主观交易。本书旨在对量化投资作广泛与初步的介绍，并佐以Python语言实作，希冀读者能借此书对资讯科技与金融结合应用，略窥一斑。

　　量化投资的模型很容易因建模者的能力不同而良莠不齐。既然主观交易有诸多限制，量化交易看来又并非万能，那么，对投资绩效念兹在兹的投资者，究竟该何去何从呢？我们要提醒读者的是，程式语言、统计、金融、技术指标等量化投资常用的知识，只是工具！惟有利用本书勤练技能，在实战中累积经验，才能审时度势，百战不殆。

深入理解现代金融市场：从理论基石到前沿应用 本书旨在为读者构建一个全面、系统的现代金融市场认知框架，重点关注金融理论的演进、市场微观结构的分析，以及监管环境下的风险管理实践。本书内容不涉及任何关于金融科技（FinTech）、Python编程或量化投资的具体技术实现。 第一部分：金融理论的基石与演进 本部分将带领读者追溯现代金融学的理论源头，理解驱动资本市场运行的核心原理。 第一章：资本资产定价模型（CAPM）的再审视 本章将深入剖析马科维茨的均值-方差优化理论，阐释其对现代投资组合构建的奠基作用。随后，重点探讨夏普（Sharpe）、林特纳（Lintner）等人对资本资产定价模型（CAPM）的完善过程。我们将细致分析CAPM的内在假设，如市场有效性、同质预期等，并对比评估其在不同市场周期中的解释力。此外，本章还将引入套利定价理论（APT）作为对CAPM的拓展，解析多因子模型如何试图捕捉超越系统性风险之外的定价异象。我们不讨论如何通过计算得出贝塔系数，而是专注于理解其背后的经济学含义和模型局限性。 第二章：有效市场假说（EMH）的辩论与现实 有效市场假说（EMH）是理解信息如何在金融市场中定价的关键概念。本章将详细区分弱式有效、半强式有效和强式有效三个层次。我们不仅会探讨支持EMH的实证研究，更会着重分析那些挑战EMH的“异象”，例如规模效应、价值效应（账面市值比）以及短期价格动量现象。讨论的重点在于：市场参与者行为、信息不对称性以及交易成本如何共同作用，使得信息传递和价格反应的速度与程度偏离理想化的EMH模型。本章的视角将严格限制在行为金融学对传统理性人假设的修正上，不涉及任何交易策略的构建。 第三章：期权定价与衍生品基础理论 本章聚焦于金融衍生品的理论定价框架。我们将从二项式模型出发，逐步推导至布莱克-斯科尔斯-默顿（BSM）模型。对BSM模型的讲解将侧重于其数学基础和关键参数——波动率、时间价值、希腊字母（Delta、Gamma、Vega、Theta）的经济学含义。讨论的重点是，在无套利原理的指导下，如何利用不同金融工具的组合来对冲或锁定未来风险敞口。例如，阐述看涨平价关系如何保证不同执行价格和到期日期权组合之间的均衡价格关系，而非如何利用这些关系进行套利操作。 第二部分：市场结构、流动性与交易机制 本部分将从宏观视角审视金融市场的组织方式，探讨流动性的本质及其对价格发现的影响。 第四章：证券交易所的组织与职能 本章将剖析现代证券市场的组织形态，区分集中式交易所（如纽交所、纳斯达克）与场外交易（OTC）市场的结构性差异。重点分析撮合交易（Order-Driven）与做市商制度（Quote-Driven）的优劣。我们将详细探讨交易所在维护市场公平、透明度和提供清算交割服务方面的核心职能。讨论不涉及任何电子交易系统的技术细节，而是侧重于制度设计如何影响市场效率和参与者行为。 第五章：流动性的度量、来源与重要性 流动性是衡量市场健康状况的关键指标。本章将系统介绍流动性的多维度度量方法，包括买卖价差、订单簿深度、订单周转率等概念的经济学解释。我们将探讨流动性的主要来源，例如做市商提供的报价、高频交易参与者的贡献以及散户投资者的交易活动。深入分析在市场压力时期，流动性枯竭对资产价格和交易成本的冲击，以及监管机构如何通过提高资本充足率等要求来间接管理系统性流动性风险。 第六章：市场微观结构与订单流分析 本章关注单一交易时刻内，订单流如何转化为价格变动。我们将介绍“到达率”和“信息冲击”的概念，探讨不同类型订单（限价单、市价单）对订单簿动态的影响。重点讨论最优执行理论的早期概念，即如何衡量和最小化因执行大额指令而产生的市场冲击成本（如滑点和价格牵引效应）。所有分析均基于对市场参与者行为和价格信号的定性理解，而非算法执行模型。 第三部分：金融风险管理与监管框架 本部分转向金融机构如何管理其面临的风险，以及宏观审慎监管对市场稳定的作用。 第七章：信用风险的计量与分散 本章深入研究信用风险的识别、计量和管理。我们将介绍违约概率（PD）、违约损失率（LGD）和违约风险暴露（EAD）这三大核心要素。重点解析信用风险组合管理的方法论，包括如何利用分散化原理来降低尾部风险。此外，本章将探讨信用衍生品（如信用违约互换CDS）在理论上如何用于风险转移，分析其在帮助银行分散特定债务人风险中的作用，而不涉及其在金融危机中的具体市场操作。 第八章：市场风险与压力测试的原理 市场风险管理是金融机构稳健运营的基石。本章将详细阐述衡量市场风险的传统方法，如久期和凸性分析在固定收益资产组合中的应用。随后，我们将讨论价值风险（VaR）模型的理论基础，包括历史模拟法、方差-协方差法，并分析其在度量特定置信水平下的最大潜在损失时的局限性，例如对极端事件的低估问题。压力测试的原理被视为对VaR的必要补充，本章将阐述如何构建不同宏观情景（如利率飙升、经济衰退）来评估投资组合的韧性。 第九章：巴塞尔协议的演进与审慎监管 本章旨在梳理国际银行业监管框架的演变。我们将回顾巴塞尔协议I、II和III的核心目标和主要区别，重点分析其在资本充足率、风险加权资产（RWA）计算以及杠杆率要求方面的关键改革。讨论的重点是监管机构如何通过设定最低资本要求和流动性覆盖比率（LCR）、净稳定资金比率（NSFR）等指标，来增强金融体系的抗冲击能力。本章强调监管政策对银行资产负债表结构和风险偏好的宏观影响。 第十章：金融危机中的系统性风险识别 本章将以历史上的几次重大金融危机（例如1998年亚洲金融危机、2008年全球金融危机）为案例，分析导致系统性风险累积的关键因素。我们将探讨“大而不能倒”的道德风险、金融机构之间的复杂关联性（传染效应），以及影子银行体系的监管套利问题。分析的焦点在于识别导致市场信心崩溃的非线性反馈机制，以及监管机构在危机爆发时为维护金融稳定而采取的干预措施的理论基础。

作者简介

蔡立耑（Terry Tsai）

　　出生于台湾，美国伊利诺伊大学金融硕士，华盛顿大学经济学博士。曾任金融学教师，带领博士生与硕士生从事投资决策、金融衍生品、风险分析、交易策略等领域的研究，目前在许多企业担任顾问，执导多项金融大数据研究专案，涉及量化投资、统计套利、金融AI等领域。

Part 1 Python 入门

第1章 Python简介与安装使用
1.1 Python 概述
1.2 安装 Python
1.2.1 下载安装 Python 执行文件
1.2.2 下载安装 Anaconda
1.3 简单使用 Python
1.4 交互对话环境 IPython
1.4.1 IPython 的安装
1.4.2 IPython 使用
1.4.3 IPython 功能介绍

第2章 Python程式码的撰写与执行
2.1建立 Python 脚本文件
2.1.1 记事本
2.1.2 Python 预设的 IDLE 环境
2.1.3 专门程式编辑器
2.2 执行.py 文件
2.2.1 IDLE 环境自动执行
2.2.2 命令控制元 cmd 中执行
2.2.3 Annaconda Prompt 中执行
2.3 Python 程式设计小技巧
2.3.1 Python 的行
2.3.2 Python 缩排

第3章 Python物件类型初探
3.1 Python 物件
3.2 变数命名规则
3.3 可变与不可变
3.4 数值类型
3.4.1 整数（型）
3.4.2 浮点数
3.4.3 布林类型
3.4.4 复数
3.5 字串
3.6 串列
3.7 元组
3.8 字典
3.9 集合

第4章 Python 整合开发环境：Spyder介绍
4.1 程式码编辑器
4.2 程式码执行Console
4.3 变数查询与编辑
4.4 当前工作路径与文件管理
4.5 帮助文件与线上说明
4.6 其他功能

第5章 Python运算子与使用
5.1 常用运算子
5.1.1 算术运算子
5.1.1 赋值运算子
5.1.3 比较运算子
5.1.4 逻辑运算子
5.1.5 身份运算子
5.1.6 成员运算子
5.1.7 运算子的优先级
5.2 具有运算功能的内置函数

第6章 Python常用语句
6.1 赋值语句
6.1.1 赋值涵义与简单赋值
6.1.2 多重赋值
6.1.3 多元赋值
6.1.4 增强赋值
6.2 条件语句
6.3 回圈
6.3.1 for 回圈
6.3.2 while 回圈
6.3.3 巢式写法回圈
6.3.4 break、continue 等语句

第7章 Python函数
7.1 函数的定义与唿叫
7.2 函数的参数
7.2.1 可选参数 – 参数个数未定
7.3 匿名函数
7.4 作用域

第8章 Python物件导向程式设计
8.1 引言
8.2 类别
8.3 封装
8.4 继承（Inheritance）

第9章 可叠代物件与叠代器
9.1 简介
9.2 产生器

第10章 Python标准函数库与数据操作
10.1 模组、套件和函数库的区别
10.1.1 模组
10.1.2 套件
10.1.3 函数库
10.2 Python 标准函数库介绍
10.3 Python 内置数据型态与操作
10.3.1 序列型态数据操作
10.3.2 字典型态操作
10.3.3 集合操作

第11章 常用第三方函数库：Numpy函数库与多维阵列
11.1 建立阵列
11.2 阵列元素索引与切片
11.3 阵列运算

第12章 常用第三方函数库：Pandas与数据处理
12.1 Series 型态数据
12.1.1 Series 物件的建立
12.1.2 Series 物件的元素提取与切片
12.1.3 时间序列
12.2 DataFrame 型态数据
12.2.1 建立DataFrame 物件
12.2.2 查询DataFrame 物件
12.2.3 DataFrame 物件的索引与切片
12.2.4 DataFrame 的操作
12.2.5 DataFrame 的运算
12.3 数据规整化
12.3.1 缺失值的处理
12.3.2 缺失值的填满
12.3.3 缺失值的选择删除
12.3.4 删除重复数据

第13章 常用第三方函数库：Matplotlib函数库与数据视觉化
13.1 Matplotlib 简介
13.1.1 绘图小例子
13.2 修改图像属性
13.2.1 座标
13.2.1.2 设定座标标签与显示角度
13.2.2 添加文字
13.2.2.1 添加标题
13.2.2.2 中文显示问题
13.2.2.3 设定座标轴标签
13.2.2.4 增加图形背景
13.2.2.5 增加图例
13.2.3 多种线条属性
13.2.3.1 线条的型态
13.2.3.2 图形的颜色
13.2.3.3 点的形状型态
13.2.3.4 线条宽度
13.3 常见图形的绘制
13.3.1 柱状图
13.3.2 直方图
13.3.3 圆饼图
13.3.4 盒须图
13.4 Figure、ax 物件与多图绘制
13.4.1 Figure、Axes 物件
13.4.2 多图绘制

Part 2 统计学基础

第14章 描述性统计
14.1 数据类型
14.2 图表
14.2.1 频数分佈表
14.2.2 直方图
14.3 数据的位置
14.4 数据的离散度

第15章 随机变数简介
15.1 概率与概率分佈
15.1.1 离散型随机变数
15.1.2 连续型随机变数
15.2 期望值与变异数
15.3 二项分佈
15.4 常态分佈
15.5 其他连续分佈
15.5.1 卡方分佈
15.5.2 t 分佈
15.5.3 F 分佈
15.6 变数的关系
15.6.1 联合概率分佈
15.6.2 变数的独立性
15.6.3 变数的相关性
15.6.4 台湾加权股价指数与台湾50指数的相关性分析

第十六章 推论统计
16.1 参数估计
16.1.1 点估计
16.1.2 区间估计
16.2 案例分析
16.3 假设检定
16.3.1 两类错误
16.3.2 显着性水平与 p 值
16.3.3 确定小概率事件
16.4 t 检定
16.4.1 单样本 t 检定
16.4.2 独立样本t 检定
16.4.3 配对样本 t 统计量的构造

第十七章 变异数分析
17.1 变异数分析之思想
17.2 变异数分析之原理
17.2.1 离差平方和
17.2.2 自由度
17.2.3 显着性检定
17.3 变异数分析之Python 实作
17.3.1 单因素变异数分析
17.3.2 多因素变异数分析
17.3.3 析因变异数分析

第十八章 回归分析
18.1一元线性回归模型
18.1.1 一元线性回归模型
18.1.2 最小平方法
18.2 模型拟合度
18.3 古典假设条件下ˆα、ˆβ之统计性质
18.4 显着性检定
18.5 台湾加权指数与台湾 50 指数的回归分析与 Python 实践
18.5.1 Python 估计回归模型
18.5.2 绘制回归诊断图
18.6 多元线性回归模型
18.6.1 多元线性回归模型
18.7 多元线性回归案例分析

Part 3 金融理论、投资组合与量化选股

第19章 资产收益率和风险
19.1 单期与多期简单收益率
19.1.1 单期简单收益率
19.1.2 多期简单收益率
19.1.3 Python 函数计算简单收益率
19.1.4 单期与多期简单收益率的关系
19.1.5 年化收益率
19.1.6 考虑股利分红的简单收益率
19.2 连续复利收益率
19.2.1 多期连续复利收益率
19.2.2 单期与多期连续复利收益率的关系
19.3 绘制收益图
19.4 资产风险的来源
19.4.1 市场风险
19.4.2 利率风险
19.4.3 汇率风险
19.4.4 流动性风险
19.4.5 信用风险
19.4.6 通货膨胀风险
19.4.7 营运风险
19.5 资产风险的测度
19.5.1 变异数
19.5.2 风险价值
19.5.3 预期损失
19.5.4 最大亏损

第20章 投资组合理论及其应用
20.1投资组合的收益率与风险
20.2 Markowitz 均值 - 变异数模型
20.3 Markowitz 模型之 Python 实作
20.3.1 资料读取与整理
20.4 Black-Litterman 模型
20.4.1 Black-Litterman 模型之 Python 实作

第21章 资本资产定价模型（CAPM）
21.1 资本资产定价模型的核心思想
21.2 CAPM 模型的应用
21.3 Python 计算单资产 CAPM 实例
21.4 CAPM 模型的评价

第22章 Fama-French三因子模型
22.1 Fama-French 三因子模型的基本思想
22.2 三因子模型之 Python 实作
22.3 三因子模型的评价

Part 4 时间序列简介与配对交易

第23章 时间序列基本概念
23.1 认识时间序列
23.2 Python 中的时间序列资料
23.3 选取特定日期的时间序列资料
23.4 时间序列资料叙述性统计

第24章 时间序列的基本性质
24.1 自相关性
24.1.1 自相关系数
24.1.2 偏自相关系数
24.1.3 acf( ) 函数与pacf( ) 函数
24.1.4 加权股价指数的收益率的自相关性判断
24.2 定态性
24.2.1 严格定态
24.2.2 弱定态
24.2.3 严格定态与弱定态的区别
24.3 加权股价指数的定态性检定
24.3.1 观察时间序列图
24.3.2 观察序列的自相关图和偏自相关图
24.3.3 单根检定
24.4 白杂讯
24.4.1 白杂讯过程
24.4.2 白杂讯检定——Ljung-Box 检定
24.4.3 加权股价指数的白杂讯检定

第25章 时间序列预测
25.1 移动平均预测
25.1.1 简单移动平均
25.1.2 加权移动平均
25.1.3 指数加权移动平均
25.2 ARMA 模型预测
25.2.1 自我回归模型
25.2.2 移动平均模型
25.3 ARMA 模型
25.4 ARMA 模型的建模过程
25.5 CPI 资料的ARMA 短期预测
25.6 股票收益率的定态时间序列建模

第26章 GARCH 模型
26.1 资产收益率的波动率与 ARCH 效应
26.2 ARCH 模型和 GARCH 模型
26.2.1 ARCH 模型
26.2.2 GARCH 模型
26.3 ARCH 效应检定
26.4 GARCH 模型建构

第27章 配对交易策略
27.1 什么是配对交易？
27.2 配对交易的思想
27.3 配对交易的步骤
27.3.1 股票对的选取
27.3.2 配对交易策略的制定
27.4 建构 PairTrading 类
27.5 Python 实测配对交易交易策略

Part 5 技术指标与量化投资

第28章 K线图
28.1 K 线图简介
28.2 Python绘制加权股价指数K线图
28.3 Python 捕捉 K 线图的形态
28.3.1 Python 捕捉「早晨之星」
28.3.2 Python 语言捕捉「乌云盖顶」形态

第29章 动量交易策略
29.1 动量概念介绍
29.2 动量效应产生原因
29.3 价格动量的计算公式
29.3.1 作差法求动量值
29.3.2 作除法求动量值
29.4 撰写动量函数 momentum( )
29.5 鸿海股票 2016 年走势及 35 日动量线
29.6 动量交易策略的一般思路
29.6.1 运用动量指标交易鸿海股票

第30章 RSI相对强弱指标 
30.1 RSI 基本概念
30.2 Python 计算 RSI 值
30.3 Python 撰写 rsi( ) 函数
30.4 RSI 天数的差异
30.5 RSI 指标判断股票超买和超卖状态
30.6 RSI 的「黄金交叉」与「死亡交叉」
30.7 统一股票RSI 指标交易实测
30.7.1 RSI 捕捉统一股票买卖点
30.7.2 RSI 交易策略执行及回测

第31章 均线系统策略
31.1 简单移动平均
31.1.1 简单移动平均数
31.1.2 简单移动平均函数
31.1.3 期数选择
31.2 加权移动平均
31.2.1 加权移动平均数
31.2.2 加权移动平均函数
31.3 指数加权移动平均
31.3.1 指数加权移动平均数
31.3.2 指数加权移动平均函数
31.4 建立 movingAverage 模组
31.5 常用平均方法的比较
31.6 台积电股价数据与均线分析
31.7 均线时间跨度
31.8 台积电股票均线系统交易
31.8.1 简单移动平均线制定台积电股票的买卖点
31.8.2 双均线交叉捕捉台积电股票的买卖点
31.9 异同移动平均线（MACD）
31.9.1 MACD 的求值过程
31.9.2 异同均线（MACD）捕捉台积电股票的买卖点
31.10 多种均线指标综合运用模拟实测

第32章 通道突破策略
32.1 通道突破简介
32.2 唐奇安通道
32.2.1 唐奇安通道刻画
32.2.2 Python 捕捉唐奇安通道突破
32.3 布林带通道
32.3.1 布林带通道的计算方式
32.4 布林带通道与市场风险
32.5 通道突破交易策略的制定
32.5.1 一般布林带上下通道突破策略
32.5.2 另一种布林带通道突破策略

第33章 随机指标交易策略
33.1 什么是随机指标（KDJ）？
33.2 随机指标的原理
33.3 KDJ 指标的计算公式
33.3.1 未成熟随机指标RSV
33.3.2 K、D 指标计算
33.3.3 J 指标计算
33.3.4 KDJ 指标简要解析
33.4 KDJ 指标的交易策略
33.5 KDJ 指标交易实测
33.5.1 KD 指标交易策略
33.5.2 KDJ 指标交易策略
33.5.3 K 线、D 线「金叉」与「死叉」

第34章 量价关系解析
34.1 量价关系简介
34.2 量价关系解析
34.2.1 价涨量增
34.2.2 价涨量平
34.2.3 价涨量缩
34.2.4 价平量增
34.2.5 价平量缩
34.2.6 价跌量增
34.2.7 价跌量平
34.2.8 价跌量缩
34.3 不同价格段位的成交量
34.4 成交量与均线思想结合制定交易策略

第35章 OBV指标交易策略
35.1 OBV 指标概念
35.2 OBV 指标计算方法
35.3 OBV 指标的理论依据
35.4 OBV 指标的交易策略制定
35.5 OBV 指标交易策略的 Python 实测
35.6 OBV 指标的应用原则

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我對程式語言一直都敬謝不敏，但金融市場的變化太快，傳統的技術分析和基本面分析，有時候會覺得力不從心。最近聽朋友說，現在很多人都開始用Python來做量化投資，而且效果還不錯，這讓我對《金融科技實戰：Python與量化投資》這本書產生了濃厚的興趣。我希望這本書能像一座橋樑，連接我與程式世界的距離。我特別關注的是，書中對於Python的講解，是否足夠淺顯易懂，能不能讓我這個毫無程式基礎的讀者，也能夠輕鬆入門？另外，量化投資的概念聽起來有點複雜，我希望書中能用比較具體的例子，來解釋像是「因子」、「回測」、「模型優化」這些名詞，而不是一味地丟出公式。如果書中能提供一些實際操作的程式碼範例，甚至是一些可以套用到台灣股市的策略，那將會大大增加我學習的動力。畢竟，實際操作的經驗，遠比死記硬背理論來得重要。我希望這本書能讓我擺脫對程式的恐懼，並且真正學會如何運用Python，在金融市場中找到屬於自己的一片天。

评分☆☆☆☆☆

我一直對金融市場的脈動充滿了好奇，尤其是在科技日益發達的今天，金融科技的發展更是讓我感到興奮。當我看到《金融科技實戰：Python與量化投資》這本書時，我立刻被它的主題所吸引。我一直認為，學習新的工具來輔助投資決策，是跟上時代的必然選擇。我特別想了解的是，這本書在講解Python的部分，會不會太過著重於程式語言的學術理論，而忽略了實際的應用場景？我更關心的是，如何將Python運用於實際的量化投資，例如如何獲取市場數據、如何進行數據分析，以及如何建構和回測交易策略。如果書中能提供一些貼近台灣市場的案例，例如針對台灣股市的特殊情況進行分析，或者介紹一些台灣投資者常用的量化指標，那就更好了。我希望透過這本書，能夠真正掌握量化投資的技巧，並且能夠獨立運用Python來進行投資分析和決策，不再只是被動地接受市場的資訊，而是能夠主動地參與其中，做出更明智的投資選擇。

评分☆☆☆☆☆

身為一個對投資理財一直抱有熱忱的讀者，我總是不斷尋找能夠提升自己投資能力的資源。《金融科技實戰：Python與量化投資》這本書的出現，讓我眼睛為之一亮。我一直認為，在現代社會，能夠掌握一門程式語言，並且將其應用於金融領域，將會是一項非常寶貴的技能。我特別期待書中在Python的教學部分，能夠循序漸進，讓即使是像我這樣對程式碼比較陌生的讀者，也能夠一步一步地理解。更重要的是，我希望書中能夠提供足夠豐富的量化投資實戰案例，最好是能夠結合台灣本地的市場環境，例如如何運用Python來分析台灣上市公司的財報數據，或者如何建構適合台灣股市的技術分析指標。我非常渴望能夠透過這本書，學會如何利用Python這個強大的工具，去發掘市場的潛在機會，並且能夠建立一套屬於自己的、有系統的量化投資策略，讓我的投資之路更加穩健和有方向感。

评分☆☆☆☆☆

身為一個在台灣金融業打滾多年的小散戶，看著市場瞬息萬變，傳統的投資方式越來越難跟上時代的腳步，心裡總覺得癢癢的，想找點新玩意兒來突破瓶頸。前陣子聽聞市面上有一本《金融科技實戰：Python與量化投資》，說是能帶大家用程式語言玩轉金融市場，我這好奇心就整個被勾起來了。雖然我不是什麼程式高手，過去也沒接觸過量化交易，但書名裡「實戰」兩字，聽起來就很有份量，感覺不是那種紙上談兵的理論書。我特別期待的是，它能不能把艱澀的Python語法和複雜的量化模型，用比較貼近台灣市場的實際操作案例來呈現，讓我這個對程式碼只有一點點概念的讀者，也能看得懂，甚至能動手去試試。畢竟，書上寫得再好，如果跟我們在台灣股市裡實際會遇到的狀況、會用的工具差太多，那也只是看著熱鬧而已。我最怕的就是那種「寫給專家看的書」，結論一堆，但對新手完全不友善。希望這本書能填補我這方面的知識斷層，讓我也能搭上這股金融科技的浪潮，為我的投資組合注入一點新的活力，不再只是默默地看著別人操作。

评分☆☆☆☆☆

最近在書店翻到這本《金融科技實戰：Python與量化投資》，第一眼就吸引我的是它厚實的份量，感覺內容應該蠻扎實的。身為一個對新科技充滿好奇心的上班族，我一直對「量化投資」這個名詞很有興趣，但總覺得它離我有點遙遠，好像是專業人士在玩的遊戲。這本書恰好提供了這樣一個機會，讓我能夠一窺究竟。我比較在意的是，它在講解Python的部分，會不會太過學術化，或者說，會不會太過偏重程式的細節，而忽略了金融應用的實際需求？畢竟，我的目標是學習如何運用Python來進行量化投資，而不是成為一個頂尖的程式設計師。我希望書中能有足夠多的實際範例，最好能涵蓋一些台灣證券市場常見的交易策略，像是如何利用Python來回測過去的績效，或者如何建立簡單的交易模型。如果能再進一步探討如何篩選股票、如何風險管理，那就更完美了。我真的非常期待，透過這本書，能夠真正理解量化投資的精髓，並且開始嘗試用自己的雙手，去建立屬於自己的量化交易系統，讓投資變得更科學、更有效率。