《深入淺出Python量化交易實戰》是清華大學出版社出版的一本書，作者是段小手。
基本介紹
- 中文名：深入淺出Python量化交易實戰
- 作者：段小手
- 出版社：清華大學出版社
- 出版時間：2021年11月
- ISBN：9787302587484
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書主要以國內A股市場為例，藉助第三方量化交易平台，講述了KNN、線性模型、決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯等常見機器學習算法在交易策略中的套用，同時展示了如何對策略進行回測，以便讓讀者能夠有效評估自己的策略。
圖書目錄
- 前言
- 總有些人，不甘平凡
- 本書會帶給讀者什麼
- 本書內容及體系結構
- 本書特色
- 本書讀者對象
- 第1章 小瓦的故事——從零開始
- 1.1 何以解憂，“小富”也行
- 1.2 機器學習崛起
- 1.3 要想富，先配庫
- 1.4 小結
- 第2章 小瓦的策略靠譜嗎——回測與經典策略
- 2.1 對小瓦的策略進行簡單回測
- 2.2 經典策略之移動平均策略
- 2.3 經典策略之海龜策略
- 2.4 小結
- 第3章 AI來了——機器學習在交易中的簡單套用
- 3.1 機器學習的基本概念
- 3.2 機器學習工具的基本使用方法
- 3.3 基於機器學習的簡單交易策略
- 3.4 小結
- 第4章 多來點數據——藉助量化交易平台
- 4.1 數據不夠，平台來湊
- 4.2 藉助財務數據篩選股票
- 4.3 誰是幕後“大佬”
- 4.4 小結
- 第5章 因子來了——基本原理和用法
- 5.1 “瓦氏因子”了解一下
- 5.2 股票不知道怎么選？因子來幫忙
- 5.3 把諸多因子“打個包”
- 5.4 小結
- 第6章 因子好用嗎——有些事需要你知道
- 6.1 針對投資組合獲取因子值
- 6.2 因子收益分析
- 6.3 因子IC分析
- 6.4 因子換手率、因子自相關性和因子預測能力分析
- 6.5 小結
- 第7章 當因子遇上線性模型
- 7.1 什麼是線性模型
- 7.2 用線性模型搞搞交易策略
- 7.3 能不能賺到錢
- 7.4 小結
- 第8章 因子遇到決策樹與隨機森林
- 8.1 什麼是決策樹和隨機森林
- 8.2 哪些因子重要，決策樹能告訴你
- 8.3 用重要因子和隨機森林來制訂策略
- 8.4 小結
- 第9章 因子遇到支持向量機
- 9.1 什麼是支持向量機
- 9.2 動態因子選擇策略
- 9.3 策略的回測詳情
- 9.4 使用策略進行模擬交易
- 9.5 小結
- 第10章 初識自然語言處理技術
- 10.1 我們的想法是否靠譜
- 10.2 獲取文本數據並簡單清洗
- 10.3 中文分詞，“結巴”來幫忙
- 10.4 小結
- 第11章 新聞文本向量化和話題建模
- 11.1 讓機器“讀懂”新聞
- 11.2 讓機器告訴我們新聞說了啥
- 11.3 話題建模實戰
- 11.4 小結
- 第12章 股評數據情感分析
- 12.1 機器懂我們的情感嗎
- 12.2 用語料製作數據集
- 12.3 隆重推出“樸素貝葉斯”
- 12.4 小結
- 第13章 咱也“潮”一把——深度學習來了
- 13.1 開始研究前的準備
- 13.2 使用Keras對文本進行預處理
- 13.3 使用Keras構建簡單神經網路
- 13.4 小結
- 第14章 再進一步——CNN和LSTM
- 14.1 先動手“擼”一個卷積神經網路
- 14.2 卷積神經網路模型詳解
- 14.3 長短期記憶網路
- 14.4 小結
- 第15章 寫在最後——小瓦的征程
- 15.1 可以一夜暴富了嗎
- 15.2 將來要做什麼
- 15.3 小結
