用科学方法玩金融：Python智慧量化交易 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　◆採用黑箱模式和MBA 案例模式，结合大量经典案例，
　　◆介绍 sklearn 机器学习模组函数库和常用的机器学习演算法，在金融领域的应用
　　◆懂 Excel 就能看懂本书

　　本书採用生动活泼的语言，从入门者的角度，讲解Python 语言和sklearn 模组库内置的各种经典机器学习演算法；介绍股市外汇、比特币等实盘交易资料在金融量化方面的具体分析与应用，包括对未来股票价格的预测、大盘指数趋势分析等。

　　简单风趣的实际案例让读者能够快速掌握机器学习在量化分析方面的程式设计，为进一步学习金融科技奠定扎实的基础。

　　懂 Excel 就能看懂本书，逆向式教材模式，结合大量案例、图表，层层剖析，系统说明逐步深入。

本书特色

　　简单实用，配合大量的图表说明。

　　◎IT零起点：无须任何电脑程式设计基础，只要会打字、会使用Excel，就能看懂本书。
　　◎投资零起点：无须购买任何专业软体，配套zwPython 套装软体。
　　◎配置零起点：所有软体、资料全部採用「开箱即用」模式，解压缩即后可直接执行。
　　◎理财零起点：採用通俗易懂的语言，配合大量专业的图表和实盘操作案例。
　　◎数学零起点：全书没有复杂的数学公式，轻轻松松就能看懂全书。

 

好的，根据您的要求，为您撰写一份关于一本尚未命名的，内容聚焦于金融领域，但不涉及《用科学方法玩金融：Python智慧量化交易》一书所涵盖主题的图书简介。 --- 深度解析：现代资产管理与市场博弈的复杂逻辑 一本洞察金融市场底层运行机制、超越传统交易范式的专著 作者： [此处留空，等待作者署名] 字数预估： 约1500字 导言：金融的本质是信息、决策与行为的交织 在当今这个信息爆炸、速度至上的金融世界中，仅仅依靠直觉、历史经验或是简单的图表分析，已难以在瞬息万变的市场中立于不败之地。本书并非一本教你如何快速“致富”的速成指南，而是一部旨在深度剖析现代资产管理、宏观经济理论与投资者行为心理学的学术性与实践性并重的著作。 我们深入探讨金融市场的结构性演变，从古典经济学理论的局限性出发，过渡到对现代金融市场复杂性、非线性和不确定性的深刻理解。本书旨在为那些渴望在投资领域建立稳健、系统化思维框架的专业人士、金融机构决策者以及高净值投资者提供一套全新的分析工具和认知模型。 第一部分：宏观经济框架与资产配置的艺术 本部分聚焦于自上而下的宏观审视，强调理解全球经济脉络对于投资决策的重要性。 第一章：全球宏观动力学与周期性重塑 本章抛弃了静态的经济模型，转而探讨全球主要经济体之间的相互作用机制——贸易流动、资本跨境转移以及地缘政治风险如何共同塑造资产价格的基准。我们将详细分析“滞胀”与“繁荣”周期中，不同资产类别（如主权债券、大宗商品、新兴市场股权）的相对表现规律。重点在于识别宏观政策转向的早期信号，并理解央行政策工具（如利率曲线控制、量化宽松/紧缩）对风险溢价的微妙影响。 第二章：现代投资组合理论的再评估与行为经济学融合 传统的现代投资组合理论（MPT）在处理现实世界的极端事件时显露出局限性。本书批判性地审视了夏普比率、信息比率等经典度量标准，并引入了更贴合真实风险分布的度量体系，例如条件风险价值（CVaR）与极端尾部风险分析。更重要的是，我们引入行为金融学的核心发现，探讨羊群效应、锚定偏差与损失厌恶如何系统性地偏离理性预期，并探讨如何构建能够抵抗人类非理性干预的“去中心化”投资流程。 第三章：另类数据源与信息优势的构建 在信息获取日益平权的时代，信息优势已不再是基于数据量的多寡，而是基于数据的解读深度和关联性。本章详细探讨了另类数据（Alternative Data）在资产管理中的应用潜力，但并非聚焦于技术实现，而是侧重于如何从卫星图像、供应链传感器、招聘数据等非结构化信息中提炼出具有前瞻性的经济指标，从而在传统市场共识形成之前捕捉到价值转移的线索。 第二部分：机构级风险管理与稳健性工程 本部分将视角从预期收益转向系统性风险的控制，这是长期资本保全与增长的基石。 第四章：流动性风险的精细化管理 流动性危机往往是金融系统崩溃的导火索。本书系统梳理了不同资产类别在压力情景下的流动性特征。我们详细剖析了“流动性错配”的成因，并介绍了机构投资者如何通过构建动态的流动性缓冲层、执行压力测试，以及设计有效的赎回机制，来增强投资组合在市场冻结时的生存能力。 第五章：信用风险建模的演变与结构化产品分析 本章超越了传统的违约概率（PD）与损失率（LGD）模型，探讨了在信用周期末期，结构化产品（如CLO、ABS）的真实风险敞口是如何被低估的。重点分析了信用评级机构的局限性，并教授读者如何使用情景分析和敏感度测试来解构复杂证券的尾部风险。 第六章：监管套利与合规策略的平衡艺术 金融市场受到日益严格的监管框架制约（如巴塞尔协议、MiFID II等）。本部分探讨了合规要求如何重塑投资策略的可行性。我们分析了监管压力如何影响做市商的行为，以及如何设计既能有效管理监管资本要求，又不至于过度牺牲投资灵活性（“有效合规”）的业务蓝图。 第三部分：私募股权与长期价值创造 本部分将目光投向流动性较低但潜力巨大的非公开市场，探讨私募股权投资的价值捕获机制。 第七章：私募股权的价值驱动力：运营优化而非杠杆驱动 本书认为，真正优秀的私募股权投资是通过深度运营介入，实现企业价值的内生性增长，而非仅仅依赖财务工程。本章详细分析了“Buy-and-Build”策略的精髓，以及如何评估管理团队的执行力、识别运营效率提升的瓶颈，并设计出清晰的退出路径。 第八章：私募信贷市场的崛起与风险异化 随着银行信贷的收缩，私募信贷市场空前发展。我们详细对比了直接借贷（Direct Lending）与夹层融资（Mezzanine Finance）的风险回报特征。本章特别关注在缺乏公开信息披露的情况下，如何对债务工具的担保结构和契约条款进行尽职调查，以确保投资者在借款人违约时能获得最大化的回收率。 结语：适应性思维在金融领域的永恒价值 金融市场的本质是适应性系统。本书的最终目标是培养读者一种“适应性思维”——即认识到任何模型和策略都可能在特定市场结构下失效，并具备不断学习、质疑和重构认知框架的能力。我们强调，真正的金融智慧，存在于对不确定性的尊重、对系统性风险的警惕，以及对复杂系统底层逻辑的持续探索之中。 本书适合人群： 资产管理公司的高级分析师、对宏观经济学有深入兴趣的机构投资者、企业财务高管以及寻求系统化风险管理知识的金融专业人士。

作者简介

何海群

　　网名：字王，CHRD前海智库CTO，《中华大字库》发明人。

　　20年人工智慧从业经验；zwPython开发平台、TopQuant.vip极宽量化系统设计师，中国「Python创客」专案发起人， Python量化专案的启蒙者和开拓者： TOP极宽量化开源团队的创始人。

　　研究成果有：BigQuant理论架构：Python量化+数位货币+人工智慧；「小数据」理论， MTRD多节点超算集群演算法、「1+N」网路传播模型、人工智慧「足彩图灵法则」等；论文《人工智慧与中文字型设计》是中文字形档三大基础建模理论之一。
 

01 Python 与机器学习
1.1 scikit-learn 模组函数库
1.2 开发环境架设
1.3 机器学习：从忘却开始
1.4 学习路线图

02 机器学习程式设计入门
2.1 经典机器学习演算法
2.2 经典鸢尾花
2.3 机器学习演算法流程
2.4 机器学习资料集
2.5 资料切割函数
2.6 线性回归演算法

03 金融资料的前置处理
3.1 至简归一法
3.2 股票池与Rebase
3.3 金融资料切割
3.4 preprocessing 模组

04 机器学习快速入门
4.1 回归演算法
4.2 LR 线性回归模型
4.3 常用评测指标
4.4 多项式回归
4.5 逻辑回归演算法模型

05 模型验证最佳化
5.1 交换验证评估器
5.2 交换验证评分

06 决策树
6.1 决策树演算法
6.2 决策树回归函数
6.3 决策树分类函数
6.4 GBDT 演算法
6.5 反覆运算决策树函数

07 随机森林演算法和极端随机树演算法
7.1 随机森林函数
7.2 决策树测试架构
7.3 决策树测试函数
7.4 极端随机树演算法
7.5 极端随机树函数

08 机器学习演算法模式
8.1 学习模式
8.2 机器学习五大流派
8.3 经典机器学习演算法
8.4 小结

09 机率程式设计
9.1 单纯贝氏的上证之旅
9.2 隐藏马可夫模型

10 实例演算法

11 正规化演算法
11.1 岭回归演算法
11.2 最小绝对值收敛和选择算子回归演算法
11.3 弹性网路演算法
11.4 最小角回归演算法

12 分群分析
12.1 K 平均值演算法
12.2 BIRCH 演算法
12.3 小结

13 降维演算法
13.1 主成分分析
13.2 奇异值分解演算法

14 整合演算法
14.1 sklearn 内建整合演算法
14.2 装袋演算法
14.3 AdaBoost 反覆运算演算法

15 支援向量机
15.1 支援向量机演算法
15.2 SVM 函数介面

16 类神经网路演算法
A sklearn 常用模组和函数
B 量化分析常用指标

前言

　　本书特色

　　本书全程採用黑箱模式和MBA 案例模式，结合大量经典案例，介绍sklearn 机器学习模组函数库和常用的机器学习演算法，懂Excel 就能看懂本书；逆向式教材模式，结合大量案例、图表，层层剖析；三位一体的教材模式：图书+ 开发平台+ 成套的教学案例，系统说明、逐步深入。

　　本书简单实用，书中配备大量的图表说明，本书特点如下。

　　■ IT 零起点：无须任何电脑程式设计基础，只要会打字、会使用 Excel，就能看懂本书，利用本书搭配的Python 软体套件，轻松学会如何利用Python 对股票资料进行专业分析和量化投资分析。

　　■ 投资零起点：无须购买任何专业软体，本书搭配的 zwPython 软体套件，採用开放原始码模式，提供100% 全功能、全免费的工业级数据分析平台。

　　■ 设定零起点：所有软体、资料全部採用“开箱即用”模式，绿色版本，无须安装，解压缩后即可直接执行系统。

　　■ 理财零起点：採用通俗容易的语言，配合大量专业的图表和实盘操作案例，无须任何专业金融背景，轻松掌握各种量化投资策略。

　　■ 数学零起点：全书没有任何复杂的数学公式，只有最基本的加、减、乘、除，轻轻松松就能看懂全书。

　　◇ 网路资源

　　本书的案例程式，已经做过最佳化处理，无须GPU 显示卡，全部支援单CPU 平台，不过为避免版本冲突，请尽量使用zwPython2017m6 版本执行本书的案例程式。

　　使用其他执行环境的读者，如Linux、Mac 平台的使用者，请尽量使用Python 3 版本，自行安装其他所需的模组函数库，如Numpy、Pandas、Tushare 等协力厂商模组函数库。

　　此外需要注意的是，大家执行本书案例获得的结果可能与书中略有差别；甚至多次执行同一案例，结果都有所差异。这属于正常情况，因为很多机器学习函数，内部使用了乱数作为种子数，用于系统变数初始化等操作，每次分析的起点或中间参数会有所不同。

　　版本冲突是开放原始码专案常见的问题，为了解决这个问题，本书的原始程式是独立储存的。此外，我们还特意设计了zwPython 教学版。

　　建议初学者先使用zwPython 教学版，有关的教材程式，已经经过版本相容测试，并且整合了zwDat 金融资料集。

　　◇ 目录设定

　　为执行本书教材程式，使用者需要下载以下三个软体，并设定好目录：

　　■ zwPython，必须放在根目录，是 Python 开发平台，为避免版本冲突，请尽量使用zwPython2017m6 版本。

　　■ kb_demo，本书 sklearn 机器学习搭配教材原始程式。

　　■ pg_demo，本书 Python 入门学习搭配教材原始程式。

　　以上软体、程式最好储存在固态硬碟，这样速度会快很多；目录名称不要使用中文名称，压缩档当中的中文名称只是为了便于使用者下载。

　　zwPython 开发平台必须放在根目录，教材程式可以放在其他自订目录，建议放在zwPython 目录下面，作为二级目录。

　　◇ 致谢

　　特别感谢电子工业出版社的黄爱萍和陈林编辑在选题策划和稿件整理方面所做的大量工作。

　　同时，在本书创作过程中，极宽开放原始码量化团队和教育训练班的全体成员提出很多宝贵的意见，并对部分教材程式做了中文註释。

　　特别是吴娜、余勤、邢梦来、孙励、王硕几位成员，为TOP 极宽开放原始码量化文函数库和开放原始码软体撰写文件，以及在团队成员管理方面做了大量工作，对他们的付出表示感谢。

评分☆☆☆☆☆

哇，收到这本书《用科学方法玩金融：Python智慧量化交易》，真的蛮有惊喜的！我一直对金融市场很感兴趣，但总觉得有点像雾里看花，很多时候凭感觉或道听途说。这本《用科学方法玩金融》简直是为我这种“小白”量身定做的！它没有上来就讲一堆高深的数学公式，而是用非常接地气的方式，从“科学方法”这个角度切入。我特别喜欢它对于“量化交易”的解读，不再是神秘的黑箱操作，而是把整个过程拆解开，让我们了解背后的逻辑和可行性。特别是它提到的“Python”，虽然我目前对编程的了解还很有限，但书中循序渐进的介绍，让我觉得不再那么畏惧。它不是直接丢给你一堆代码，而是从基础概念开始，一步步引导，让你理解为什么需要用Python，以及Python在量化交易中扮演的角色。让我觉得，原来金融分析和交易，也可以这么有系统、这么有逻辑，不再是纯粹的赌博。书中的一些案例分析，也让我对如何将理论付诸实践有了更清晰的认识，感觉真的能学到东西，而且是很实用的东西，不是那种空洞的理论。

评分☆☆☆☆☆

这本书《用科学方法玩金融：Python智慧量化交易》带给我的最大感受，就是它彻底颠覆了我之前对金融交易的刻板印象。我一直以为量化交易是属于少数天才或机构的专属领域，需要高深的数学背景和庞大的资金才能玩转。但这本书让我看到了完全不同的可能性。它强调的是“科学方法”，也就是通过严谨的逻辑、可验证的证据和持续的优化来构建交易系统。这让我觉得，金融交易不再是运气成分居多，而是一个可以通过学习和实践不断进步的技能。特别吸引我的是书中对Python的应用，它不是仅仅列出一些代码，而是解释了为什么需要使用Python，它能够解决什么问题，以及如何利用Python来自动化交易过程。这让我意识到，即使我不是一个顶级的金融分析师，只要掌握了基本的数据处理和编程能力，也能在量化交易领域找到属于自己的一席之地。书中循序渐进的引导，让我在学习过程中充满成就感，感觉自己离“智慧量化交易”越来越近了。

评分☆☆☆☆☆

这本书《用科学方法玩金融：Python智慧量化交易》，让我对“玩金融”这件事有了全新的认识。我之前总觉得金融市场充斥着不确定性，靠的是经验和直觉，但这本书告诉我，其实可以用“科学方法”来驯服这种不确定性。它不是鼓励你去赌博，而是教你如何用系统性的思维去分析，去构建，去测试。特别是它把“Python”这个工具带了进来，让我觉得量化交易不再是遥不可及的事情。我本身就对编程有点兴趣，这本书恰好把编程和金融结合起来，让我看到了将我的技术能力应用到金融领域的可能性。书中对整个量化交易流程的讲解，非常清晰，从数据的获取、处理，到策略的开发、回测，再到最终的实盘交易，每一步都有详细的介绍和说明。这让我觉得，即使我是一个初学者，也能跟着书中的思路，一步步地去实践，去学习。它让我看到了通过“智慧”来玩转金融市场的希望，而不是仅仅依靠运气。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《用科学方法玩金融：Python智慧量化交易》这本书的设计理念非常棒。它不像市面上很多金融书籍那样，上来就讲一大堆复杂的模型和公式，而是从“科学方法”这个基础出发，让我们理解量化交易的本质。它并没有试图让你成为一个数学家，而是教会你如何像一个科学家一样去思考和解决问题。对于我这种对金融感兴趣但又怕麻烦的人来说，这简直是福音。书中对Python的使用介绍，也是我非常看重的一点。它不是那种“黑盒”式的技术讲解，而是清晰地展示了Python如何成为我们分析金融数据、构建交易策略的强大工具。它让我明白，通过编程，我们可以让计算机帮助我们处理繁杂的数据，发现隐藏的规律，甚至执行交易指令。这大大降低了量化交易的门槛，让普通人也有机会参与到更专业的金融活动中来。书中的一些案例分析，让我对如何将理论知识转化为实际操作有了更直观的认识，感觉真的学到了能落地的东西。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我拿到《用科学方法玩金融：Python智慧量化交易》这本书时，内心是既期待又有点小忐忑。期待是因为我一直在寻找一种能够系统性地理解金融市场的方法，而“科学方法”这四个字就给了我一种可靠感。至于忐忑，则是因为我对“量化交易”和“Python”这两个词都有些陌生，担心书的内容会过于艰深，我无法消化。但读了之后，这种担心完全消失了！作者的写作风格非常清晰，他没有使用太多晦涩难懂的术语，而是用一种非常平易近人的方式，将复杂的金融概念和编程技术娓娓道来。我尤其欣赏书中对于“数据驱动”理念的强调，让我明白在金融决策中，客观的数据分析比主观的情感判断要重要得多。它不鼓励盲目跟风，而是教会我们如何去收集、处理和分析金融数据，并利用这些数据来构建自己的交易策略。而且，书中通过Python这个工具，将这些抽象的理念具象化，让我看到了实际操作的可能性。即使是初学者，也能跟着书中的步骤，一步步地搭建起自己的量化交易框架，这实在是太令人兴奋了！