量化交易之路 用Python做股票量化分析 阿布 機械工業齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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阿布 著

圖書標籤:

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• 投資
• 阿布
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店鋪： 南源圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111575214

商品編碼：17815977179

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-08-01

圖書基本信息
圖書名稱	量化交易之路 用Python做股票量化分析	作者	阿布
定價	89.00元	齣版社	機械工業齣版社
ISBN	9787111575214	齣版日期	2017-08-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝-膠訂
開本	16開	商品重量	0.4Kg

內容簡介

本書從量化交易的正確性認識齣發，以Python語言為基礎，循序漸進地講解瞭量化交易所需要瞭解的各種知識及工具。書中特彆穿插瞭大量的開發技巧和交易投資技巧，所有示例都基於量化交易及相關知識，體現瞭實戰的特點。例如，在講解機器學習技術在量化交易中的使用這部分內容時，並不需要讀者有深厚的數學功底，而是偏重實際應用，講解各種技術在量化交易領域的功用。本書共11章，分為4部分。第1部分講解瞭量化交易的正確認識；第2部分講解瞭量化交易的基礎，如Python語言、數學和幾種數據分析工具等；第3部分講解瞭量化交易係統的開發與使用、基礎度量概念及優參數等問題；第4部分講解瞭機器學習技術在量化交易中的實戰應用。附錄中還給齣瞭量化環境部署、量化相關性分析、量化統計分析及指標應用的相關內容。

作者簡介

目錄

第1部分對量化交易的正確認識 量化引言 什麼是量化交易 量化交易：投資？投機？？ 量化交易的優勢 1.3.1避免短綫頻繁交易 1.3.2避免逆勢操作 1.3.3避免重倉交易 1.3.4避免對勝率的盲目追求 1.3.5確保交易策略的執行 1.3.6獨立交易及對結果負責的信念 1.3.7從曆史驗證交易策略是否可行 1.3.8尋找交易策略的優參數 1.3.9減少無意義的工作及乾擾 量化交易的正確認識 1.4.1不要因循守舊，認為量化交易是邪門歪道 1.4.2不要異想天開，認為量化交易有神奇的魔法 1.4.3不要抱有不勞而獲的幻想 1.4.4不要盲目追求量化策略的復雜性 1.4.5認清市場，認清自己，知己知彼，百戰不殆 量化交易的目的 第2部分量化交易的基礎 量化語言-Python 基礎語法與數據結構 第3部分量化交易係統的開發 第4部分機器學習在量化交易中的實戰 附錄A量化環境部署 附錄B量化相關性分析 附錄C量化統計分析及指標應用

編輯推薦

文摘

序言

《量化投資：策略、模型與實踐》 內容概述： 本書旨在為有誌於深入理解和實踐量化投資的讀者提供一條清晰的、係統性的學習路徑。我們將從量化投資的基本概念齣發，逐步深入到策略的構建、模型的開發、數據的處理與分析，以及最終的交易執行與風險管理。本書力求理論與實踐相結閤，通過大量的案例分析和代碼示例，幫助讀者掌握量化交易的核心技能，並在真實的金融市場中找到自己的立足之地。 本書特色： 1. 體係化： 全麵覆蓋量化投資的各個環節，從宏觀到微觀，從基礎到進階，構建完整的知識體係。 2. 實操性： 強調理論在實際應用中的落地，提供可執行的代碼示例，引導讀者動手實踐。 3. 前沿性： 關注量化投資領域的最新發展和技術趨勢，介紹當前主流的分析方法和工具。 4. 易讀性： 采用清晰易懂的語言，結閤圖錶和實例，降低學習門檻，讓量化投資不再遙不可及。 讀者對象： 對量化投資感興趣的在校學生，希望為未來的職業發展打下堅實基礎。 金融行業的從業人員，如基金經理、交易員、研究員，希望提升量化分析能力，掌握新的工具和方法。 計算機科學與工程領域的專業人士，希望將編程和數據科學技能應用於金融市場。 對股票市場有一定瞭解，並希望通過係統化、紀律化的方法進行投資的個人投資者。 詳細內容章節介紹： 第一部分：量化投資基礎與概覽 第一章：量化投資的定義與演進 什麼是量化投資？其核心理念與優勢。 量化投資的發展曆程：從早期模型到現代高頻交易。 量化投資與傳統投資的區彆與聯係。 量化投資的分類：因子投資、事件驅動、統計套利、高頻交易等。 量化投資的生態係統：數據提供商、技術平颱、研究機構、基金公司等。 第二章：量化投資的必備技能 數學與統計學基礎：概率論、數理統計、綫性代數、微積分在量化投資中的應用。 編程能力：Python（或其他主流語言）的介紹與應用，數據處理、可視化、模型構建等。 金融學知識：資産定價理論、市場微觀結構、風險管理等。 數據敏感性與邏輯思維：從數據中發現規律，構建嚴謹的交易邏輯。 第三章：金融市場數據與處理 數據的重要性：量化投資的“燃料”。 數據類型：價格數據（OHLCV）、基本麵數據、宏觀經濟數據、另類數據（新聞、社交媒體、衛星圖像等）。 數據獲取途徑：交易所接口、數據提供商（如Wind、Tushare、Eastmoney等）、API調用。 數據清洗與預處理：缺失值處理、異常值檢測、數據標準化與歸一化、數據頻率轉換。 數據存儲與管理：數據庫（SQL、NoSQL）、數據倉庫、文件存儲。 時間序列數據處理：滾動計算、差分、平穩性檢驗。 第二部分：量化交易策略的構建 第四章：因子投資策略 什麼是因子？因子的定義、分類與解釋（如價值、成長、動量、質量、低波）。 因子挖掘與驗證：如何從數據中發現有效的因子。 因子模型：CAPM、Fama-French三因子模型、多因子模型。 構建因子投資組閤：市值加權、等權重、風險平價等。 因子輪動策略：根據市場環境動態調整因子權重。 因子失效與穩健性：如何應對因子錶現的周期性。 第五章：統計套利策略 統計套利的基本原理：利用資産間的價格關係偏離均衡時的迴歸機會。 配對交易：尋找高度相關的資産，構建價差對。 協整檢驗：識彆長期穩定的資産關係。 協整策略的實現：構建套利組閤，捕捉價差迴歸。 多元統計套利：將配對交易擴展到多資産場景。 交易成本與滑點對統計套利的影響。 第六章：事件驅動策略 事件驅動的基本邏輯：利用特定市場事件（如財報發布、並購重組、政策變動）帶來的價格波動。 常見事件類型：盈利預告、分紅派息、股權激勵、解禁、限售股減持、政策變動、突發新聞等。 事件研究方法：事件窗口的定義、收益計算、異常收益的檢驗。 事件驅動策略的構建：基於事件發生前後的市場反應進行交易。 量化事件驅動：利用自然語言處理（NLP）分析文本信息，自動化事件識彆。 第七章：動量與反轉策略 動量效應的理論解釋與實證證據。 簡單動量策略：基於過去一段時間的收益率排序進行交易。 改良動量策略：考慮風險調整、止損等因素。 反轉效應的解釋。 反轉策略的構建：基於資産近期錶現的負嚮預測。 動量與反轉策略的結閤與切換。 第八章：市場微觀結構與高頻交易策略（簡介） 什麼是市場微觀結構？訂單簿、報價、成交等。 高頻交易的特點與技術要求。 常見的交易策略：做市、剝頭皮、統計套利（高頻版）。 延遲與速度的競爭。 高頻交易的風險與監管。 第三部分：量化交易模型的開發與實現 第九章：機器學習在量化投資中的應用 監督學習： 迴歸模型：綫性迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸、多項式迴歸，用於價格預測、因子迴歸。 分類模型：邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升（GBDT, XGBoost, LightGBM），用於趨勢預測、事件分類。 無監督學習： 聚類分析：K-Means, DBSCAN，用於資産分組、市場狀態識彆。 降維技術：主成分分析（PCA），用於因子降維、特徵提取。 時間序列模型：ARIMA, GARCH, LSTM, RNN，用於價格序列預測。 模型訓練與評估：交叉驗證、樣本外測試、過擬閤與欠擬閤的識彆。 特徵工程：如何從原始數據中構建有效的預測因子。 第十章：量化交易模型的構建流程 確定交易目標與策略類型。 數據收集與特徵工程。 模型選擇與訓練。 模型驗證與迴測。 模型優化與調優。 模型部署與監控。 第十一章：迴測框架與評價指標 迴測的重要性：評估策略的曆史錶現。 構建迴測框架：數據加載、交易模擬、盈虧計算、滑點與交易成本處理。 關鍵評價指標： 收益相關：年化收益率、纍計收益率、夏普比率、索提諾比率、信息比率。 風險相關：最大迴撤（MDD）、波動率、Beta、Alpha。 交易相關：勝率、盈虧比、持倉天數、交易頻率。 樣本內與樣本外迴測的區分。 常見的迴測陷阱：未來函數、過擬閤、數據泄露。 第四部分：量化交易的實踐與管理 第十二章：交易執行與訂單管理 交易訂單類型：市價單、限價單、止損單、止盈單等。 交易執行策略：TWAP, VWAP, 冰山訂單。 交易成本分析：傭金、印花稅、滑點、衝擊成本。 如何最小化交易成本。 執行算法的實現。 第十三章：風險管理 風險的定義與分類：市場風險、信用風險、流動性風險、操作風險。 頭寸管理：如何確定單筆交易的倉位大小。 止損策略：固定止損、動態止損、百分比止損。 止盈策略：固定止盈、利潤迴撤止盈。 資産組閤風險管理：分散化、風險預算、VaR（Value at Risk）計算。 風險敞口控製。 第十四章：量化交易係統的搭建與部署 係統架構設計：數據接口、策略引擎、交易執行模塊、風險監控模塊。 技術選型：服務器、操作係統、數據庫、編程語言、開發框架。 API接口的選擇與集成：券商API、數據API。 高可用性與容錯設計。 部署與上綫流程。 交易係統的測試與調試。 第十五章：量化交易的未來展望 深度學習與強化學習在量化投資中的進展。 另類數據與大數據分析的應用。 算法交易的倫理與監管挑戰。 智能投顧與量化投資的結閤。 未來金融市場的技術驅動。 附錄 Python常用庫介紹：NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy, Scikit-learn, Statsmodels。 常見金融術語錶。 參考書目與在綫資源。 本書將引導讀者一步步構建自己的量化交易知識體係，掌握從理論到實踐的整個過程，為在復雜多變的金融市場中實現理性、紀律化的投資決策奠定堅實基礎。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的邏輯框架構建得非常齣色。從宏觀的市場理解，到微觀的策略設計，再到最後的實盤應用，阿布層層遞進，讓讀者能夠清晰地把握整個量化交易的流程。我尤其欣賞作者在講解Python在量化分析中的具體實現時，那種條理清晰、一絲不苟的態度。每一個函數的使用，每一個參數的設置，都經過瞭細緻的考量和解釋。這對於我這樣注重細節的學習者來說，簡直是如獲至寶。而且，書中提供的代碼示例，不僅具有很高的參考價值，而且可讀性很強，我能夠輕鬆地理解其背後的思路。通過學習這些代碼，我不僅掌握瞭Python在量化領域的應用技巧，更重要的是，我學會瞭如何將理論知識轉化為實際可執行的交易策略。這本書讓我感覺，量化交易不再是遙不可及的夢想，而是可以通過係統學習和刻意練習來實現的目標。

評分☆☆☆☆☆

作為一名已經涉足量化交易一段時間的投資者，我一直在尋找一本能夠幫助我深化理解、提升實操能力的進階讀物，而這本《量化交易之路》恰好滿足瞭我的需求。它不同於市麵上很多流於錶麵的書籍，而是真正從“交易”的本質齣發，結閤Python強大的數據處理和分析能力，為讀者構建瞭一個完整的量化交易體係。阿布在書中對策略構建的闡述，尤其讓我受益匪淺。他不僅介紹瞭多種經典的量化策略，還深入剖析瞭這些策略的優缺點以及適用場景，這讓我能夠根據不同的市場環境和自身風險偏好，靈活選擇和組閤策略。此外，書中對於風險管理和績效評估的論述也相當到位，這在我以往的學習中往往是被忽略的部分。作者強調瞭風險控製在量化交易中的重要性，並提供瞭一些實用的方法論，這對於我在實盤操作中規避風險、提升收益有著至關重要的指導意義。總而言之，這是一本值得反復研讀的經典之作，它為我的量化交易之路增添瞭堅實的理論基礎和可行的實踐指導。

評分☆☆☆☆☆

對於我來說，這本《量化交易之路》不隻是一本書，更像是一位經驗豐富的導師。阿布用他多年的實戰經驗，為我們勾勒齣瞭一條清晰的量化交易進階之路。他不僅傳授瞭技術上的知識，更重要的是，他傳遞瞭一種對待交易的態度——理性、嚴謹、持續學習。書中關於如何構建一個完整的交易係統，包括數據獲取、信號生成、倉位管理、風險控製等各個環節的論述，都非常全麵且具有指導意義。我特彆認同作者關於“交易係統是活的”這一觀點，並理解到持續的優化和迭代對於量化交易的長期成功至關重要。書中的一些案例分析，讓我對量化交易的實戰應用有瞭更深刻的認識，也幫助我理解瞭在不同的市場環境下，如何調整策略以應對變化。這本書讓我對自己的量化交易學習規劃有瞭更明確的方嚮，也充滿瞭繼續深耕的動力。

評分☆☆☆☆☆

這本書給瞭我一個全新的視角來看待股票市場。我一直認為交易更多的是一種藝術，需要大量的經驗和直覺。然而，通過閱讀《量化交易之路》，我發現用科學的方法和技術來分析市場，不僅是可行的，而且能夠帶來更穩定、更可預測的結果。阿布的寫作風格非常平易近人，他並沒有用晦澀難懂的專業術語來嚇唬讀者，而是用生動形象的比喻，將復雜的量化概念講得通俗易懂。我特彆喜歡書中關於數據挖掘和特徵工程的章節，它讓我意識到，從海量數據中提取有價值的信息，是構建有效交易策略的關鍵。作者還分享瞭一些自己實際操作中的經驗和教訓，這些真實的故事讓我在學習過程中更有代入感，也更能理解量化交易的挑戰和樂趣。這本書讓我看到瞭量化交易的無限可能，也激發瞭我對這個領域更深入探索的興趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容簡直是一場及時雨，對於我這種渴望踏入量化交易領域，又對Python情有獨鍾的初學者來說，實在是太友好瞭。阿布的講解深入淺齣，完全沒有那種“學院派”的枯燥感，而是用非常接地氣的語言，一步步引導讀者理解量化交易的核心邏輯。我特彆喜歡書中對於Python在量化分析中應用的闡述，從基礎的數據獲取、清洗，到技術指標的計算，再到策略的開發和迴測，每個環節都剖析得非常細緻。讓我印象深刻的是，作者並沒有僅僅停留在理論層麵，而是提供瞭大量可以直接運行的Python代碼示例，這對於我這樣的實踐派來說，簡直是福音。我能夠跟著代碼一步步學習，甚至可以自己動手修改和擴展，這種學習過程非常有成就感。而且，書中對於一些常見量化交易的坑也做瞭提醒，比如數據偏差、過擬閤等等，這讓我少走瞭很多彎路。這本書的齣版，真的讓“量化交易”這個聽起來高大上的概念，變得觸手可及，我感覺自己離實現交易自動化又近瞭一大步。