從零開始學Python大數據與量化交易

從零開始學Python大數據與量化交易是清華大學出版社出版的圖書。

基本介紹

• 書名：從零開始學Python大數據與量化交易
• 作者：周峰、王可群
• 定價：59元
• 出版社：清華大學出版社

基本信息

從零開始學Python大數據與量化交易

作者：周峰、王可群

內容簡介

《從零開始學Python 大數據與量化交易》首先講解量化交易的基礎知識，如量化交易的優勢、套用、注意事項、歷史、量化交易平台等；然後講解量化交易開發語言Python，即講解Python 語言的開發環境、基本語法及流程控制、特徵數據類型、內置函式與自定義用戶函式、面向對象編程；接著講解大數據分析和可視化的3 個包，分別是Numpy 包、Pandas 包、Matplotlib 包；

然後講解量化交易策略的編寫、獲取數據函式、基本面量化選股、量化擇時的技術指標函式、回測技巧、因子分析技巧；最後講解Python 量化交易策略的實戰案例。在講解過程中既考慮讀者的學習習慣，又通過具體實例剖析講解Python 大數據與量化交易過程中的熱點問題、關鍵問題及種種難題。

圖書目錄

第1章量化交易快速入門1

1.1初識量化交易2

1.1.1量化交易的定義2

1.1.2量化交易與算法交易2

1.1.3量化交易與黑匣子交易3

1.1.4量化交易與程式化交易3

1.1.5量化交易與技術分析3

1.2量化交易的優勢4

1.2.1嚴格的紀律性4

1.2.2完備的系統性4

1.2.3妥善運用套利的思想5

1.2.4靠機率取勝5

1.3量化交易的套用6

1.3.1投資品種選擇6

1.3.2投資時機選擇6

1.3.3算法交易7

1.3.4各種套利交易8

1.3.5資產配置9

1.4量化交易與人工交易的對比10

1.5量化交易的注意事項11

1.6量化交易的發展過程11

1.6.1國外量化交易的發展過程11

1.6.2國內量化交易的發展過程12

1.7量化交易的平台12

1.7.1聚寬JoinQuant量化交易平台的功能12

1.7.2賬戶註冊、登錄及策略創建13

1.7.3量化交易策略的選股18

1.7.4量化交易策略的買賣條件24

1.7.5量化交易策略的風險控制27

1.7.6量化交易策略的其他參數28

1.7.7編寫Python代碼來創建量化交易策略29

1.7.8量化交易策略的回測詳情30

1.7.9量化交易策略的模擬交易32

1.8量化交易的潛在風險及應對策略38

第2章Python量化交易的開發環境39

2.1初識Python語言40

2.1.1Python的歷史由來40

2.1.2Python的特點40

2.1.3Python的套用41

2.2Python開發環境及配置42

2.2.1Python的下載42

2.2.2Python的安裝43

2.2.3Python的環境變數配置44

2.3Python程式的編寫48

2.3.1利用系統自帶的開發軟體IDEL直接編寫程式並運行48

2.3.2創建Python檔案並運行50

2.4利用量化交易平台編寫Python程式52

2.4.1初識IPythonNotebook研究平台52

2.4.2利用PythonNotebook編寫Python程式56

第3章Python的基本語法及流程控制59

3.1Python的基本數據類型60

3.1.1數值類型60

3.1.2字元串類型62

3.2變數及賦值66

3.2.1變數命名規則66

3.2.2變數的賦值67

3.3運算符68

3.3.1算術運算符68

3.3.2賦值運算符70

3.3.3位運算符71

3.4選擇結構72

3.4.1關係運算符73

3.4.2邏輯運算符74

3.4.3if語句75

3.4.4嵌套if語句77

3.5循環結構78

3.5.1while循環79

3.5.2while循環使用else語句79

3.5.3無限循環80

3.5.4for循環81

3.5.5在for循環中使用range()函式82

3.6其他語句83

3.6.1break語句83

3.6.2continue語句84

3.6.3pass語句85

3.7Python的代碼格式86

3.7.1代碼縮進86

3.7.2代碼注釋86

3.7.3空行87

3.7.4同一行顯示多條語句87

第4章Python的特徵數據類型89

4.1列表90

4.1.1列表的創建90

4.1.23種方法訪問列表中的值90

4.1.3兩種方法更新列表中的值91

4.1.4del語句刪除列表中的值92

4.1.5列表的4個函式93

4.1.6列表的方法94

4.2元組95

4.2.1元組的創建96

4.2.23種方法訪問元組中的值96

4.2.3元組的連線97

4.2.4整個元組的刪除99

4.2.5元組的4個函式100

4.3字典101

4.3.1字典的創建101

4.3.2訪問字典中的值和鍵101

4.3.3字典的修改103

4.3.4字典中的3個函式104

4.4集合105

4.4.1集合的創建105

4.4.2集合的兩個基本功能105

4.4.3集合的運算符106

4.4.4集合的方法108

第5章Python的函式及套用技巧111

5.1初識函式112

5.2內置函式112

5.2.1數學函式112

5.2.2隨機數函式113

5.2.3三角函式115

5.2.4字元串函式117

5.3用戶自定義函式120

5.3.1函式的定義120

5.3.2調用自定義函式121

5.3.3函式的參數傳遞122

5.3.4函式的參數類型125

5.3.5匿名函式128

第6章Python的面向對象編程基礎129

6.1面向對象130

6.1.1面向對象概念130

6.1.2類定義與類對象131

6.1.3類的繼承133

6.2模組136

6.2.1自定義模組和調用136

6.2.2import語句138

6.2.3標準模組139

6.3包140

6.4變數作用域及類型141

6.4.1變數作用域142

6.4.2全局變數和局部變數143

6.4.3global和nonlocal關鍵字144

第7章Python大數據分析的Numpy包147

7.1初識Numpy包148

7.2ndarray數組基礎148

7.2.1創建Numpy數組148

7.2.2Numpy特殊數組152

7.2.3Numpy序列數組155

7.2.4Numpy數組索引156

7.2.5Numpy數組運算157

7.2.6Numpy數組複製158

7.3Numpy的矩陣159

7.4Numpy的線性代數160

7.4.1兩個數組的點積160

7.4.2兩個向量的點積161

7.4.3一維數組的向量內積162

7.4.4矩陣的行列式162

7.4.5矩陣的逆164

7.5Numpy的檔案操作164

第8章Python大數據分析的Pandas包169

8.1Pandas的數據結構170

8.2一維數組系列170

8.2.1創建一個空的系列170

8.2.2從ndarray創建一個系列171

8.2.3從字典創建系列172

8.2.4從有位置的系列中訪問數據173

8.2.5使用標籤檢索數據174

8.3二維數組DataFrame174

8.3.1創建DataFrame174

8.3.2數據的查看175

8.3.3數據的選擇179

8.3.4數據的處理185

8.4三維數組Panel187