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《量化交易之路:用Python做股票量化分析》本书从对量化交易的正确认识出发,循序渐进地讲解了量化交易所需要了解的各种知识及工具。书中特别穿插了大量的开发技巧与交易技巧,还提供了大量基于真实交易的实例,有很强的实用性。本书偏重于量化技术在实际交易中的应用,读者不需要有深厚的数学功底即可阅读。本节为目录。

作者:阿布来源:机械工业出版社|2017-10-19 15:42

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目录(1)

前言
第1部分  对量化交易的正确认识
第1章  量化引言 2
1.1  什么是量化交易 2
1.2  量化交易:投资?投机?赌博? 3
1.3  量化交易的优势 4
1.3.1  避免短线频繁交易 4
1.3.2  避免逆势操作 5
1.3.3  避免重仓交易 5
1.3.4  避免对胜率的盲目追求 6
1.3.5  确保交易策略的执行 6
1.3.6  独立交易及对结果负责的信念 6
1.3.7  从历史验证交易策略是否可行 7
1.3.8  寻找交易策略的最优参数 7
1.3.9  减少无意义的工作及干扰 7
1.4  量化交易的正确认识 8
1.4.1  不要因循守旧,认为量化交易是邪门歪道 8
1.4.2  不要异想天开,认为量化交易有神奇的魔法 8
1.4.3  不要抱有不劳而获的幻想 9
1.4.4  不要盲目追求量化策略的复杂性 9
1.4.5  认清市场,认清自己,知己知彼,百战不殆 10
1.5  量化交易的目的 11
第2部分  量化交易的基础
第2章  量化语言——Python 14
2.1  基础语法与数据结构 15
2.1.1  基本类型和语法 15
2.1.2  字符串和容器 17
2.2  函数 20
2.2.1  函数的使用和定义 20
2.2.2  lambda函数 21
2.2.3  高阶函数 22
2.2.4  偏函数 25
2.3  面向对象 25
2.3.1  类的封装 26
2.3.2  继承和多态 30
2.3.3  静态方法、类方法与属性 34
2.4  性能效率 38
2.4.1  itertools的使用 38
2.4.2  多进程 VS 多线程 41
2.4.3  使用编译库提高性能 43
2.5  代码调试 45
2.6  本章小结 48
第3章  量化工具——NumPy 49
3.1  并行化思想与基础操作 49
3.1.1  并行化思想 49
3.1.2  初始化操作 50
3.1.3  索引选取和切片选择 51
3.1.4  数据转换与规整 52
3.1.5  逻辑条件进行数据筛选 53
3.1.6  通用序列函数 54
3.1.7  数据本地序列化操作 57
3.2  基础统计概念与函数使用 57
3.2.1  基础统计函数的使用 57
3.2.2  基础统计概念 60
3.3  正态分布 62
3.3.1  正态分布基础概念 62
3.3.2  实例1:正态分布买入策略 64
3.4  伯努利分布 66
3.4.1  伯努利分布基础概念 67
3.4.2  实例2:如何在交易中获取优势 67
3.5  本章小结 71
第4章  量化工具——pandas 72
4.1  基本操作方法 72
4.1.1  DataFrame构建及方法 72
4.1.2  索引行列序列 73
4.1.3  金融时间序列 74
4.1.4  Series构建及方法 75
4.1.5  重采样数据 76
4.2  基本数据分析示例 78
4.2.1  总览分析数据 79
4.2.2  索引选取和切片选择 80
4.2.3  逻辑条件进行数据筛选 82
4.2.4  数据转换与规整 84
4.2.5  数据本地序列化操作 86
4.3  实例1:寻找股票异动涨跌幅阀值 87
4.3.1  数据的离散化 88
4.3.2  concat、append和merge的使用 89
4.4  实例2:星期几是这个股票的“好日子” 91
4.4.1  构建交叉表 92
4.4.2  构建透视表 94
4.5  实例3:跳空缺口 95
4.6  pandas三维面板的使用 98
4.7  本章小结 101
第5章  量化工具——可视化 102
5.1  使用Matplotlib可视化数据 102
5.1.1  Matplotlib可视化基础 102
5.1.2  Matplotlib子画布及loc的使用 104
5.1.3  K线图的绘制 105
5.2  使用Bokeh交互可视化 106
5.3  使用pandas可视化数据 107
5.3.1  绘制股票的收益及收益波动情况 107
5.3.2  绘制股票的价格与均线 109
5.3.3  其他pandas统计图形种类 110
5.4  使用Seaborn可视化数据 112
5.5  实例1:可视化量化策略的交易区间及卖出原因 115
5.6  实例2:标准化两个股票的观察周期 120
5.7  实例3:黄金分割线 124
5.7.1  黄金分割线的定义方式 124
5.7.2  多维数据绘制示例 127
5.8  技术指标的可视化 130
5.8.1  MACD指标的可视化 131
5.8.2  ATR指标的可视化 132
5.9  本章小结 133
第6章  量化工具——数学 134
6.1  回归与插值 134
6.1.1  线性回归 135
6.1.2  多项式回归 137
6.1.3  插值 138
6.2  蒙特卡罗方法与凸优化 139


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