Python与量化投资 从基础到实战 王小川+量化交易之路 用Python做股票量化分析投资策略分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王小川 著

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• 王小川
• 量化交易之路

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121338571

商品编码：27378533334

基本信息

Python与量化投资 从基础到实战 王小川Python量化投资策略分析技术工具书籍金融数据分析挖掘信号构建 实现代码波动率计算教程 著
量化交易之路 用Python做股票量化分析作者在百度互联网证券、百度金融多年从业经验的总结。详解趋势跟踪、统计套利、机器学习等量化技术； Python、NumPy、pandas、可视化和数学等量化工具；量化择时、选股、资金管理、度量等技术 著商品参数

量化交易之路 用Python做股票量化分析
	定价	89.00
	出版社	机械工业出版社
	版次	1
	出版时间	2017年08月
	开本	16开
	作者	阿布
	装帧	平装-胶订
	页数	393
	字数	600000
	ISBN编码	9787111575214
	重量	658

内容介绍
本书从量化交易的正确性认识出发，以Python语言为基础，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te别穿插了大量的开发技巧和交易投资技巧，所有示例都基于量化交易及相关知识，体现了实战的特点。例如，在讲解机器学习技术在量化交易中的使用这部分内容时，并不需要读者有深厚的数学功底，而是偏重实际应用，讲解各种技术在量化交易领域的功用。本书共11章，分为4部分。第1部分讲解了量化交易的正确认识；第2部分讲解了量化交易的基础，如Python语言、数学和几种数据分析工具等；第3部分讲解了量化交易的开发与使用、基础度量概念及优参数等问题；第4部分讲解了机器学习技术在量化交易中的实战应用。附录中还给出了量化环境部署、量化相关性分析、量化统计分析及指标应用的相关内容。 目录

第1部分对量化交易的正确认识  
量化引言  
什么是量化交易  
量化交易：投资？投机？赌博？  
量化交易的优势  
1.3.1避免短线频繁交易  
1.3.2避免逆势操作  
1.3.3避免重仓交易  
1.3.4避免对胜率的盲目追求  
1.3.5确保交易策略的执行  
1.3.6独立交易及对结果负责的信念  
1.3.7从历史验证交易策略是否可行  
1.3.8寻找交易策略的优参数  
1.3.9减少无意义的工作及干扰  
量化交易的正确认识  
1.4.1不要因循守旧，认为量化交易是邪门歪道  
1.4.2不要异想天开，认为量化交易有神奇的魔法  
1.4.3不要抱有不劳而获的幻想  
1.4.4不要盲目追求量化策略的复杂性  
1.4.5认清市场，认清自己，知己知彼，百战不殆  
量化交易的目的  
第2部分量化交易的基础  
量化语言-Python  
基础语法与数据结构  
第3部分量化交易的开发  
第4部分机器学习在量化交易中的实战  
附录A量化环境部署  
附录B量化相关性分析  
附录C量化统计分析及指标应用 

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机器学习驱动的金融市场预测与投资组合优化 本书深入探讨了如何利用尖端的机器学习技术来理解、预测金融市场的动态，并构建高效的投资组合。我们不再局限于传统的统计分析方法，而是将目光聚焦于人工智能在量化金融领域的最新进展，旨在为读者提供一套全面、实用的方法论，以应对日益复杂的市场环境。 第一部分：机器学习基础与金融应用 本部分将为读者建立坚实的机器学习理论基础，并着重阐述这些理论如何在金融领域落地生根。 章节一：机器学习概览与核心概念 1.1 什么是机器学习？ 我们将从根本上解释机器学习的定义、目标以及其与传统编程的区别。 讨论监督学习、无监督学习、强化学习三大主要范式，并简要介绍它们在金融领域的潜在应用方向。 强调数据在机器学习中的核心作用，以及数据质量和预处理的重要性。 1.2 数据驱动的金融分析 深入分析金融数据的特点，包括时间序列性、高噪声、非平稳性、多维度性等。 介绍不同类型的金融数据，如价格数据（开盘价、收盘价、最高价、最低价）、交易量、宏观经济指标、公司财务报表、新闻舆情等。 阐述为何机器学习能够捕捉到传统方法难以发现的金融市场模式。 1.3 监督学习在金融中的应用 回归问题： 预测股票价格、汇率、利率等连续变量。我们将介绍线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归等模型，并讲解如何在金融场景下应用。 分类问题： 预测股票的涨跌方向、识别欺诈交易、对客户进行风险评级。我们将介绍逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升树（如XGBoost, LightGBM）等模型，并提供详细的应用案例。 1.4 无监督学习在金融中的应用 聚类分析： 对股票进行分组，识别具有相似价格波动模式的股票；对客户进行细分，进行个性化营销和风险管理。介绍K-Means、DBSCAN等算法。 降维技术： 处理高维金融数据，提取关键信息，如主成分分析（PCA）、t-SNE等，用于可视化和特征提取。 异常检测： 识别市场中的异常交易行为、欺诈行为，或预测极端市场事件。 1.5 特征工程：量化金融的灵魂 详细讲解如何从原始金融数据中提取有用的特征。 技术指标： 移动平均线（MA）、相对强弱指数（RSI）、MACD、布林带等传统技术指标的计算与机器学习特征转换。 统计特征： 波动率、收益率、偏度、峰度等。 滞后特征： 考虑历史价格和成交量信息。 交叉特征： 结合不同资产或指标的信息。 文本特征： 从新闻、财报、社交媒体中提取情感、话题等特征（将会在后续章节深入）。 章节二：深度学习模型与金融预测 2.1 深度学习基础 介绍神经网络的基本结构：神经元、激活函数、层、前向传播、反向传播。 讲解损失函数、优化器（SGD, Adam等）的概念。 2.2 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM） 深入讲解RNN如何处理序列数据，以及其在金融时间序列预测中的优势。 详细阐述LSTM如何解决RNN的梯度消失问题，以及其在捕捉长期依赖关系方面的强大能力。 提供使用LSTM预测股票价格、波动率的实例。 2.3 卷积神经网络（CNN）在金融中的应用 虽然CNN常用于图像处理，但我们将探讨其在金融数据可视化、模式识别方面的创新应用，例如将K线图转化为“图像”进行模式识别。 2.4 Transformer模型与注意力机制 介绍Transformer模型及其核心的自注意力机制。 探讨Transformer在处理长序列金融数据、捕捉复杂依赖关系方面的潜力，以及其在自然语言处理（NLP）在金融领域的应用基础。 2.5 模型评估与选择 介绍回归和分类问题的常用评估指标（RMSE, MAE, R-squared, Accuracy, Precision, Recall, F1-score, AUC等）。 讲解交叉验证、过拟合与欠拟合的识别与处理。 讨论不同模型在不同金融场景下的适用性。 第二部分：量化投资策略开发与风险管理 本部分将从机器学习模型的应用延伸至实际的量化投资策略构建、回测、优化以及至关重要的风险管理。 章节三：基于机器学习的交易信号生成 3.1 趋势跟踪与动量策略的机器学习化 如何利用机器学习模型预测价格的长期趋势和短期动量。 结合LSTM预测未来N个时间步的价格方向，并转化为交易信号。 利用分类模型直接预测“买入”、“卖出”或“持有”信号。 3.2 均值回归策略的机器学习改进 如何识别市场中的均值回归机会，并利用机器学习模型预测回归的幅度和速度。 结合聚类分析寻找具有均值回归特性的资产组合。 3.3 事件驱动策略的机器学习分析 财经新闻与社交媒体情感分析： 介绍自然语言处理（NLP）技术，包括词向量（Word2Vec, GloVe）、文本分类、主题模型（LDA）。 如何利用情感分析模型从新闻、财报、分析师报告、社交媒体数据中提取市场情绪，并将其转化为交易信号。 构建基于新闻情绪的交易策略。 宏观经济数据分析： 利用机器学习模型分析宏观经济指标（如CPI, PPI, GDP, 失业率）与资产价格之间的关系。 预测宏观数据发布对市场的影响，并制定相应交易策略。 3.4 模式识别与技术形态分析的机器学习应用 如何训练模型自动识别K线图中的经典技术形态（如头肩顶、双底、旗形等），并基于这些形态生成交易信号。 将CNN应用于K线图模式识别。 3.5 多模型融合与集成学习 介绍Bagging, Boosting, Stacking等集成学习方法。 如何通过融合多个不同模型的预测结果，提高交易信号的鲁棒性和准确性。 章节四：投资组合优化与资产配置 4.1 传统投资组合理论回顾 马科维茨的均值-方差模型及其局限性。 资本资产定价模型（CAPM）。 4.2 机器学习驱动的投资组合优化 预测协方差矩阵： 利用机器学习模型预测资产收益的协方差矩阵，以应对传统方法在非平稳市场下的失效。 风险预算与目标导向的优化： 将机器学习模型与优化目标相结合，例如最大化特定风险指标下的收益，或最小化特定收益下的风险。 介绍条件值风险（CVaR）优化等方法。 动态资产配置： 利用机器学习模型根据市场状态动态调整资产在投资组合中的权重。 例如，在市场波动剧烈时降低股票仓位，增加债券或黄金等避险资产的配置。 4.3 因子投资与机器学习 介绍常见的投资因子（如市值、价值、动量、质量、低波动）。 如何利用机器学习模型挖掘新的因子，或优化现有因子的权重。 构建基于机器学习因子暴露的投资组合。 4.4 交易成本与滑点对组合优化的影响 在优化过程中考虑实际交易中的成本和滑点，使投资组合更具实操性。 章节五：量化交易系统的构建与回测 5.1 量化交易系统的架构 数据获取模块。 策略研发模块。 回测模块。 执行模块。 风险管理模块。 5.2 高效的回测框架 介绍不同回测引擎的优缺点。 讲解如何设计公平、可靠的回测环境，避免“未来函数”。 滚动回测与样本外测试： 强调在真实交易中的有效性。 5.3 策略表现的评估指标 收益类指标： 年化收益率、夏普比率、索提诺比率、Calmar比率。 风险类指标： 最大回撤（MDD）、波动率、VaR、CVaR。 交易效率类指标： 胜率、盈亏比、持仓时间。 5.4 策略的参数优化与鲁棒性检验 避免过度拟合：网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化。 压力测试：在不同市场情景下（如金融危机、牛市、熊市）检验策略的表现。 蒙特卡洛模拟。 5.5 实盘交易的注意事项 从回测到实盘的过渡挑战。 滑点、执行延迟、交易接口问题。 持续的监控与调整。 章节六：风险管理与模型风控 6.1 量化投资的风险类型 市场风险、信用风险、流动性风险、操作风险、模型风险。 6.2 风险指标的量化计算 详细讲解VaR（历史模拟法、参数法、蒙特卡洛法）和CVaR的计算与解释。 压力测试与情景分析。 6.3 机器学习在风险管理中的应用 预测市场波动率： 利用GARCH模型、LSTM等预测未来市场的波动性。 信用风险评估： 利用机器学习模型预测借款人的违约概率。 欺诈检测： 识别异常交易行为，保护投资者免受损失。 极端事件预测： 尝试识别可能导致市场剧烈波动的因素。 6.4 仓位控制与止损策略 基于风险指标动态调整仓位。 设计有效的止损策略，以限制单笔交易或整体投资的亏损。 6.5 模型风险的识别与管理 模型假设的局限性。 数据质量问题。 模型失效的早期预警机制。 模型更新与迭代的重要性。 第三部分：高级主题与未来展望 本部分将触及更前沿的研究方向，并展望机器学习在量化投资领域的未来发展。 章节七：高频交易与机器学习 7.1 高频交易的市场特征 微观结构、交易延迟、订单簿动态。 7.2 机器学习在高频交易中的应用 微观结构分析： 利用机器学习模型理解订单簿动态，预测短期价格变动。 套利策略： 发现短暂的市场无效性。 高频交易中的深度学习： RNN、LSTM在捕捉微小价格变动中的应用。 7.3 数据处理与实时性挑战 海量数据的处理能力。 低延迟的计算与通信。 章节八：另类数据在量化投资中的应用 8.1 卫星图像、信用卡交易、网络爬虫数据等 介绍各类另类数据的来源、特点及潜在价值。 8.2 另类数据与机器学习的结合 如何从非结构化、非传统的金融数据中提取有价值的信号。 例如，利用卫星图像分析零售商店的客流量，预测公司销售额。 利用信用卡交易数据分析消费趋势。 8.3 数据清洗、整合与特征工程的挑战 章节九：强化学习在量化交易中的探索 9.1 强化学习基础 智能体（Agent）、环境（Environment）、状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）。 Q-learning, Deep Q-Networks (DQN)。 9.2 强化学习在交易中的建模 将交易过程建模为强化学习问题。 智能体根据市场状态选择买入、卖出或持有动作，以最大化累积奖励（收益）。 9.3 实际应用中的挑战与前景 环境的非平稳性。 奖励函数的定义。 模型的可解释性。 章节十：负责任的量化投资与未来展望 10.1 模型的可解释性与透明度 为什么理解模型决策过程很重要。 可解释AI（XAI）在金融领域的应用。 10.2 伦理与合规性考量 避免算法歧视。 市场操纵的风险。 数据隐私保护。 10.3 量化投资的未来趋势 AI在金融领域的深度融合。 更加智能化的交易系统。 个性化投资建议。 对全球经济和金融市场的影响。 本书旨在为读者提供一个系统性的学习路径，从基础的机器学习概念，到复杂的深度学习模型，再到实际的量化投资策略开发、风险管理以及前沿的研究方向。通过理论讲解、代码示例和实际案例分析，帮助读者掌握利用现代技术武装自身，在金融市场中做出更明智、更具竞争力的投资决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的启发在于它对于“投资哲学”的阐述。在讲解技术细节之余，作者也花了相当的笔墨来探讨量化投资背后的逻辑和风险控制的艺术。它提醒我，量化投资并非冰冷的机器，而是需要结合人类的智慧和对市场的深刻理解。书中对“黑天鹅事件”的分析，以及如何构建能够应对极端行情的策略，让我对风险管理有了更深刻的认识。它让我明白，再完美的模型在面对不可预测的市场时都可能失效，因此，如何设定止损、如何进行仓位管理、如何分散投资，这些看似朴素的道理，在量化投资中反而显得尤为重要。这本书并没有提供“一夜暴富”的秘籍，而是以一种更加务实、更加审慎的态度来引导读者进入量化投资的世界。它让我明白，成功的量化投资不仅在于技术的精湛，更在于心态的成熟和对风险的敬畏。这是一种更加长远、更加可持续的投资之道。

评分☆☆☆☆☆

这本书让我对量化交易的理解得到了质的飞跃。它不仅仅是教你写代码，更重要的是教会你如何构建一套完整的量化投资逻辑。在策略分析的部分，作者深入浅出地讲解了各种经典的量化交易策略，比如趋势跟踪、均值回归、因子投资等等，并且非常细致地剖析了每种策略的原理、优缺点以及适用的市场环境。我特别欣赏书中关于策略回测的讲解，它详细介绍了如何使用Python进行有效的策略回测，包括如何设计回测框架、如何处理交易成本和滑点、如何解读回测结果等。这些都是在实盘操作中至关重要的环节。更让我受益匪浅的是，书中还探讨了如何根据回测结果来优化策略，以及如何进行风险管理。它不是简单地罗列代码，而是引导读者去思考，去理解策略背后的逻辑，从而能够独立地去设计和验证自己的交易想法。这本书给我带来的不仅仅是技术上的提升，更是思维方式上的转变，让我能够更理性、更系统地看待投资这件事。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直打开了我对量化投资的新世界！虽然我之前对Python只是略有耳闻，但这本书用极其通俗易懂的方式，从最基础的Python语法开始讲起，让我这个编程小白也能轻松跟上。它并没有直接跳到复杂的模型，而是循序渐进地讲解如何用Python处理数据，比如如何读取CSV文件、如何进行数据清洗和预处理，这些都是进行量化分析必不可少的基石。我尤其喜欢它在讲解Pandas库时，用了大量的实际股票数据作为例子，让我能够立刻看到Python在金融领域应用的强大威力。书中还详细介绍了NumPy库在数值计算方面的优势，让我在处理大量数据时不再感到力不从心。最让我惊喜的是，它还分享了一些简单的技术指标的计算方法，比如移动平均线、MACD等，并演示了如何用Python代码实现，这让我觉得量化投资不再是遥不可及的神秘领域，而是我通过学习就能掌握的技能。这本书的逻辑性非常强，每一步都搭建在前一步的基础上，让我感觉学得踏实、看得明白，完全没有那种“知其然不知其所以然”的困惑。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都让我感到惊喜。它并没有把量化投资描绘成一个简单的“复制粘贴”的过程，而是强调了策略的原创性和个性化。在策略分析部分，作者并没有局限于介绍已有的成熟策略，而是花了很大的篇幅探讨了如何从数据中发现新的交易信号，以及如何根据自身的风险偏好和市场理解来设计独特的投资模型。我特别喜欢它关于“因子挖掘”和“因子组合”的章节，它引导我思考如何从大量的市场数据中提取出有效的投资因子，以及如何将这些因子进行组合，以构建出更具鲁棒性的投资组合。书中对机器学习在量化投资中的应用也进行了深入的探讨，比如如何使用回归模型、分类模型来预测股价走势，如何使用聚类算法来发现市场中的潜在模式。这些内容让我看到了量化投资的无限可能性，也激发了我不断探索和创新的热情。这本书绝对是那种能让你“反复研读，常读常新”的佳作。

评分☆☆☆☆☆

作为一名初入量化投资领域的学习者，我被这本书的实践性深深吸引。它不仅仅停留在理论层面，而是提供了大量可供学习者直接上手实践的代码示例。从数据获取，到数据分析，再到策略的构建和回测，几乎涵盖了量化投资的整个流程。我最喜欢的部分是书中对一些著名量化策略的实现过程进行了详尽的拆解，比如著名的CTA策略、日内高频策略等，并通过Python代码一步步展示了它们的实现细节。这让我能够清晰地看到，那些在财经新闻中听起来非常高大上的量化策略，是如何通过严谨的数学模型和精密的编程实现的。书中还特别强调了对历史数据的处理和分析，包括如何处理缺失值、异常值，如何进行时间序列分析等，这些都是构建可靠量化模型的关键。读完这本书，我感觉自己仿佛拥有了一套量化投资的“工具箱”，并且学会了如何使用这些工具来解决实际问题，这比单纯的理论学习要有效得多。