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Python量化投资纵横金融:从程式到现金之路

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出版者 出版社:佳魁资讯 订阅出版社新书快讯 新功能介绍
翻译者
出版日期 出版日期:2018/09/06
语言 语言:繁体中文



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发表于2024-11-19

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图书描述

  ✤精彩内容
  本书主要讲解如何利用Python进行量化投资,包括:对资料的取得、整理、分析挖掘、讯号建置、策略建置、回测、策略分析……等。同时本书亦为利用Python进行资料分析的指南,拥有大量关于资料处理分析的应用,并将重点介绍如何更有效率的利用Python来解决投资策略问题。

  本书主要分为「Python基础」和「量化投资」两大主轴:
  ❑ Python基础 (1-3章):主要讲解Python软体的基础、各个重要模组,以及如何解决常见的资料分析问题。此部分可帮助读者快速上手Python。
  ❑ 量化投资 (4-7章):在前项基础上,借助通联数据优矿平台进行资料处理与策略建立,提供开放原始码,并对各种策略加以介绍与提供建议。

  ✤适用读者群:
  可作为专业金融从业人员进行量化投资的工具书,亦可作为金融科技领域的入门参考书。

本书特色

  ❑ 在金融领域的量化投资、智慧投顾、信用评等、舆情分析等广大面向,目前已经大量使用相关技术与演算法,且其融合的程度亦正不断加深中。展望未来,与金融科技息息相关的量化投资策略,势必吸引愈来愈多的关注与资源。

  ❑ 有别于市面上不少关于Python与量化投资的书籍 (多数着重于Python语言基础,但其所提供关于量化投资的策略却相当有限),本书特点之一即为:「兼顾了Python语言与量化策略的编撰」,既可为不懂Python的读者提供零基础入门,也特别为有Python基础的读者提供量化策略建模参考与各种开放原始码,此部分篇幅远大于Python语言的介绍,可谓本书之精华所在。
 

著者信息

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图书目录

第1章  准备工作
1.1  Python的安装与设定
1.2  常见的Python函数库

第2章  Python基础介绍
2.1  Python学习准备
2.2  Python语法基础
2.3  Python运算子与运算式
2.4  Python中的控制流
2.5  Python函数
2.6  Python模组
2.7  Python例外处理与档案操作

第3章  Python进阶
3.1  NumPy的使用
3.2  Pandas的使用
3.3  SciPy的初步使用
3.4  Matplotlib的使用
3.5  Seaborn的使用
3.6  Scikit-Learn的初步使用
3.7  SQLAlchemy与常用资料库的连接

第4章  常用资料的取得与整理
4.1  金融资料类型
4.2  金融资料的取得
4.3  资料整理

第5章  通联数据回测平台介绍
5.1  回测平台函数与参数介绍
5.2  股票范本实例
5.3  期货范本实例
5.4  策略回测详情
5.5  策略的风险评价指标
5.6  策略交易细节

第6章  常用的量化策略及其实现
6.1  量化投资概述
6.2  企业轮动理论及其投资策略
6.3  市场中性Alpha策略
6.4  大师策略
6.5  CTA策略
6.6  Smart Beta
6.7  技术指标类别策略
6.8  资产设定
6.9  时间序列分析
6.10  组合优化器的使用
6.11  期权策略:Greeks和隐含波动率微笑计算

第7章  量化投资十问十答
 

图书序言

图书试读

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