具体描述
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
图书目录
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
为什么写作本书
作为投资者，我们常听到的一句话是「不要把鸡蛋放入同一个篮子中」，可见分散投资可以降低风险，但如何选择不同的篮子、每个篮子放多少鸡蛋，便是见仁见智的问题了，量化投资就是解决这些问题的一种工具。
而Python在1991年诞生，目前已成为非常受欢迎的动态程式语言，由于拥有巨量的函数库，所以Python在各个领域都有广泛的应用，在量化投资界採用Python进行科学计算、量化投资的趋势也越来越勐。目前各种线上策略程式设计平台都支援Python语言，例如优矿、米筐、聚宽等，这也是我们选择Python进行量化投资的原因。
目前市场上关于Python与量化投资的图书不少，但仔细研究后不难发现，很多图书都是顶着量化投资的噱头在讲Python的语言基础，其能提供的策略有限，并且大部分不提供回测平台，这种书籍中的策略常常为涨停股票可以买入、跌停股票可以卖出、停牌也可以交易，等等，这大幅违背了A股市场的交易规则，难以获得准确的回测结果。
鑑于以上情形，为了更进一步地推动量化投资的普及与发展，我们撰写了本书，本书兼顾了Python语言与量化策略的撰写，既可以为不懂Python语言的读者提供零基础入门，也可以为有Python基础的读者提供量化策略建模参考。细心的读者不难发现，本书量化投资策略部分的介绍篇幅远大于Python语言的介绍篇幅，这也可看出我们出版本书的初心。
如何使用本书
如果您从未接触过Python或任何其他程式语言，则建议您从第1章开始看起，对Python基础程式设计稍做了解；如果您已经是Python的忠实使用者，则可以从第4章开始看起，直接使用优矿平台完成对策略的撰写。关于Python基础部分的内容，您可自行安装、执行Python进行学习；关于量化投资部分的内容，您需要用到优矿线上量化平台，不安装Python也可以执行。
本书的搭配程式可以在http://books.hcquant.com下载。
Python基础部分的范例程式的副档名为.ipynb，是Jupyter Notebook档案，可以直接用Python开启执行；量化投资部分的范例程式的副档名为.nb，需要上传到优矿的Notebook执行。
本书讲了什么
本书分为两大部分，共有7章，前3章为Python基础部分，可以帮助读者快速上手Python；后4章为量化投资部分，借助通联数据优矿平台进行资料处理与策略建立，将各种策略程式直接开放原始码，并且对各种策略进行了介绍与点评，可谓本书的精华部分。
第1章为准备工作，主要介绍Python的安装与常用的函数库，尤其是在量化投资领域会使用到的资料分析函数库。
第2章介绍Python的基础操作，为后续说明Python量化投资做准备，等于从零开始说明，可在短时间内快速上手Python程式设计。
第3章说明Python的进阶内容，在第2章的基础上详细介绍NumPy、Pandas、SciPy、Seaborn、Scikit-Learn、SQLAlchemy……等经典函数库，是对前两章的昇华和应用。
第4章说明常用金融资料的取得与整理，包含：资料整合、资料过泸、资料探索与清理、资料转换……等等。
第5章介绍通联数据回测平台，内容有关回测平台函数参数介绍、股票/期货范本实例说明、回测结果分析、风险评价指标与回测细节的注意事项。
第6章说明常见的量化策略及其实现，内容有关企业轮动、市场中性Alpha、大师类别策略、CTA策略、Smart Beta、技术指标类别策略、资产设定、时间序列分析、组合优化器、期权策略等。程式全部公开，您可在短时间内使用我们的策略范本撰写适合自己的策略。
第7章列出了10道自问自答题目，可便于您在短时间内更进一步地了解量化投资，希望对您做投资有所帮助。
繁体中文版说明
本书原作者为中国大陆人士，投资标的物也多为中国股市，为避免出现程式及内容之误植，全书图示及程式码均保持简体中文，请读者对应书中内容阅读。
图书试读
用户评价
這本《Python量化投資縱橫金融：從程式到現金之路》的書名，讓我想起之前在網路上看到一些關於量化交易的討論，感覺很厲害，但總覺得離我這種一般上班族有點遙遠。不過，這次看到這個書名，再加上「Python」這個關鍵字，又讓我覺得好像有機會可以一窺究竟。我平常就有在接觸一些比較基礎的投資，像是定期定額買ETF，或是研究一些基本面的股票，但總覺得自己的決策有時候太主觀，也常常錯過一些轉瞬即逝的進場機會。如果能透過程式來輔助我的投資決策，甚至自動執行交易，那聽起來真是個超級誘人的想法。我尤其對「縱橫金融」這幾個字感到好奇，它會不會涵蓋了股票、期貨、選擇權，甚至更複雜的金融商品？如果這本書能夠帶領我從Python的基礎學起，一步步進入量化投資的領域，並且分享一些實際的交易策略和程式碼範例，那絕對會是一本非常實用的工具書。我希望它能夠提供清晰的學習路徑，讓即使是沒有程式基礎的人，也能夠循序漸進地學會。畢竟，將「程式」變成「現金」，這中間的轉化過程，才是最關鍵也是最吸引我的地方。我對這本書的內容，充滿了學習新技能、提升投資績效的渴望。
评分我對《Python量化投資縱橫金融：從程式到現金之路》這本書的期待，就像是尋找一把能夠開啟金融世界大門的鑰匙。一直以來，我對投資理財這件事都充滿了興趣，但總覺得自己像是在黑暗中摸索，缺乏系統性的方法和有效的工具。市面上的投資書籍很多，但要找到一本能夠真正結合程式設計與金融實戰的，卻不是那麼容易。當我看到「Python量化投資」這幾個字，我立刻就聯想到，這或許是一條能夠讓我跳脫傳統思維，進入一個更科學、更有效率的投資領域的途徑。書名中的「從程式到現金之路」，更是精準地描繪了我內心的渴望——不僅要學會寫程式，更要將所學的知識轉化成實際的獲利。我非常想知道，這本書會不會帶我認識Python在量化投資中的具體應用，例如如何使用Pandas進行數據處理，如何利用NumPy進行數值計算，又或者如何透過Matplotlib來視覺化數據。我更期待的是，它能分享一些經典的量化交易策略，並且提供實際的Python程式碼來實現這些策略。這本書的出現，讓我看到了掌握主動權，用科技的力量來駕馭金融市場的可能性，這對我來說，簡直是振奮人心！
评分哇，這本《Python量化投資縱橫金融：從程式到現金之路》聽起來真的太有吸引力了！身為一個對投資一直躍躍欲試，但又覺得傳統方法有點門檻的台灣小資族，我一直很想找到一個能讓我從零開始，又不會太枯燥的入門管道。Python這個關鍵字讓我很期待，畢竟現在很多新技術都離不開程式語言，而且聽說Python在數據分析和自動化方面超強的，用來處理金融數據，分析股票、期貨，甚至做一些程式交易，感覺就超有潛力！書名裡「從程式到現金之路」這幾個字，直白地說明了學習的最終目標，就是要把學到的技術轉化成實實在在的收益，這完全擊中了我的痛點。我總是擔心學了一堆理論，最後卻不知道怎麼實際操作，或者怕自己投入了時間和金錢，卻還是無法做出明智的投資決策。如果這本書真的能帶我走過這段「從程式到現金」的旅程，那絕對是太棒了！我特別好奇它會不會有實際的案例分析，像是如何利用Python寫出一個簡單的股票篩選器，或者如何讀取即時的股價數據來做分析。這些具體的步驟，對我這種初學者來說，會是學習的最大動力。而且，如果書中能涵蓋一些常見的量化策略，並且用易懂的方式解釋其原理，那將會是錦上添花。總之，光聽書名，就讓我對它充滿了高度的期待！
评分聽到《Python量化投資縱橫金融：從程式到現金之路》這個書名，我的眼睛都亮了！我一直覺得，現今的金融市場越來越講求效率和數據，傳統的投資方式，光靠個人經驗和感覺，好像有點跟不上時代的腳步。特別是程式交易，聽起來就像是金融界的「黑科技」，總覺得門檻很高，不是專業人士根本學不會。但是，這本書用了「Python」這個相對友善的程式語言，而且還強調「從程式到現金之路」，這簡直就是在向我這種想學習、想進步，但又擔心太複雜的讀者招手！我很好奇，這本書會不會從Python的基本語法開始講起，還是直接進入金融相關的應用？我最期待的，是它能教會我如何利用Python來分析大量的歷史數據，找出市場的規律，甚至是建構自己的交易模型。書名中的「縱橫金融」，也讓我聯想到，它會不會探討到不同類型的金融市場，像是台灣股市、美股，或是加密貨幣？如果它能提供一些實際的範例，例如如何用Python寫一個能監控特定股票的程式，或者如何回測一個交易策略的績效，那對於我這種想要實際操作的人來說，絕對是無價之寶。這本書讓我看到了，透過學習程式，實現財富增長的希望。
评分這本《Python量化投資縱橫金融：從程式到現金之路》的書名，簡直太懂我了！我一直很想學習程式設計，覺得這是一個未來趨勢，但又覺得學了程式要做什麼，一直沒有一個清晰的方向。直到看到這個書名，我突然覺得，原來學Python不只是為了找工作，還可以拿來賺錢，而且是「從程式到現金」！這聽起來就像是打開了新世界的大門。我對金融市場一直有興趣，但傳統的投資分析方法，有時候覺得有點吃力，而且常常因為一時的情緒而做出不理性的決定。如果能透過程式，用更客觀、更系統化的方式來進行投資，聽起來就超有吸引力的。我特別好奇，這本書會不會從最基礎的Python語法開始講起，讓完全沒有程式基礎的人也能跟得上？然後，再逐步引導到金融數據的獲取、處理、分析，以及建立交易模型。我最期待的部分，就是它能不能分享一些實際的量化交易策略，並且提供完整的程式碼範例，讓我能夠邊學邊做，甚至直接套用到實際的交易中。書名裡的「縱橫金融」，也讓我猜想，它可能會涵蓋股票、期貨、外匯，甚至更廣泛的金融商品，這讓我對學習內容充滿了期待。這本書，或許就是我開啟量化投資之旅的絕佳起點！
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