《Python量化炒股入門與實戰技巧》是2020年中國鐵道出版社出版的圖書，作者是王征、李曉波。
基本介紹
- 中文名：Python量化炒股入門與實戰技巧
- 作者：王征、李曉波
- 出版社：中國鐵道出版社
- ISBN：9787113266196
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書首先講解了Python量化炒股快速入門，即量化炒股的定義、特點、優勢、不足和主要內容，Python語言的開發環境，以及量化炒股的注意事項。其次講解量化炒股開發語言Python，即講解Python語言的基本語法、選擇結構、循環結構、常用數據結構、函式及套用和面向對象程式設計。接著講解量化炒股中的3個常用包，即Numpy、Pandas和Matplotlib包。然後講解如何利用Python編寫量化炒股策略、量化炒股的獲取數據函式、財務因子量化選股、數據信息獲取、量化擇時的技術指標函式、量化炒股的統計數據圖、量化炒股策略的回測、量化炒股策略的因子分析。後講解Python量化炒股策略實戰案例。
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Python量化炒股實際交易過程中的熱點問題、關鍵問題及種種難題。
本書適用於各種不同的投資者，如股民、中小散戶、職業操盤手和專業金融評論人士，更適用於那些有志於在這個充滿風險、充滿寂寞的征程上默默前行的征戰者和屢敗屢戰、愈挫愈奮並終戰勝失敗、戰勝自我的勇者。
圖書目錄
第1章 Python量化炒股快速入門 / 1
11 初識量化炒股 / 2
12 量化炒股的內容 / 5
13 量化炒股的開發語言Python / 8
14 量化炒股與普通炒股的比較 / 18
15 量化炒股的注意事項 / 18
第2章 Python編程的初步知識 / 21
21 變數 / 22
22 變數的基本數據類型 / 24
23 運算符 / 29
24 Python 的語法規則 / 33
第3章 Python 編程的選擇結構 / 37
31 ifelse 語句 / 38
32 多個ifelse 語句 / 40
33 關係運算符 / 44
34 邏輯運算符 / 47
35 嵌套if 語句 / 50
第4章 Python 編程的循環結構 / 53
41 while 循環 / 54
42 while 循環中使用else 語句 / 55
43 無限循環 / 59
44 for 循環 / 64
45 在for 循環中使用range( ) 函式 / 65
46 循環嵌套 / 68
47 break 語句 / 70
48 continue 語句 / 71
第5章 Python 編程的常用數據結構 / 73
51 列表 / 74
52 元組 / 80
53 字典 / 85
54 集合 / 93
第6章 Python 編程的函式 / 97
61 初識函式 / 98
62 內置函式 / 98
63 自定義函式 / 107
64 匿名函式 / 115
65 遞歸函式 / 116
66 實例：計算一個數為兩個質數之和 / 117
67 實例：利用內置函式實現國小四則運算 / 118
第7章 Python 編程的面向對象 / 121
71 面向對象概述 / 122
72 類的定義和對象的創建 / 124
73 類的構造方法和self 參數 / 125
74 類的繼承 / 126
75 類的多態 / 130
76 模組 / 131
77 包 / 136
第8章 Python 量化炒股常用的Numpy 包 / 143
81 初識Numpy 包及量化炒股平台 / 144
82 ndarray 數組基礎 / 146
83 Numpy 的矩陣 / 153
84 Numpy 的線性代數 / 154
第9章 Python 量化炒股常用的Pandas 包 / 161
91 Pandas 的數據結構 / 162
92 一維數組系列（Series） / 162
93 二維數組DataFrame / 165
94 三維數組Panel / 180
第10章 Python 量化炒股常用的Matplotlib 包 / 183
101 Matplotlib 包的特點 / 184
102 figure( ) 函式 / 184
103 plot( ) 函式 / 186
104 subplot( ) 函式 / 190
105 add_axes( ) 函式 / 193
106 legend( ) 函式 / 195
107 grid ( ) 函式 / 198
第11章 利用Python 編寫量化炒股策略 / 201
111 Python 量化炒股策略的基本組成 / 202
112 Python 量化炒股策略的設定函式 / 206
113 Python 量化炒股策略的下單函式 / 210
114 Python 量化炒股策略的常用對象 / 213
115 Python 量化炒股策略的日誌log / 220
116 Python 量化炒股策略的定時函式 / 221
第12章 Python 量化炒股的獲取數據函式 / 225
121 獲取多隻股票單個數據欄位函式history( ) / 226
122 獲取一隻股票多個數據欄位函式attribute_history ( ) / 232
123 查詢單個交易日賬務數據函式get_fundamentals( ) / 236
124 查詢多個交易日賬務數據函式get_fundamentals_continuously ( ) / 241
125 獲取當前時間的股票數據函式get_current_data( ) / 243
126 獲取指數成分股代碼函式get_index_stocks ( ) / 243
127 獲取指數成分股權重函式get_index_weights ( ) / 247
128 獲取行業成分股代碼函式get_industry_stocks( ) / 248
129 查詢股票所屬行業函式get_industry ( ) / 251
1210 獲取概念成分股代碼函式get_concept_stocks( ) / 253
1211 查詢股票所屬概念板塊函式get_concept ( ) / 256
1212 獲取一隻股票信息函式get_security_info ( ) / 257
1213 獲取龍虎榜數據函式get_billboard_list ( ) / 257
1214 獲取限售解禁數據函式get_locked_shares ( ) / 259
第13章 Python 量化炒股的財務因子選股 / 261
131 初識財務因子選股 / 262
132 成長類因子選股 / 262
133 規模類因子選股 / 274
134 價值類因子選股 / 280
135 質量類因子選股 / 287
136 財務因子量化選股的注意事項 / 290
第14章 Python 量化炒股的數據信息獲取 / 293
141 獲取上市公司概況信息 / 294
142 獲取上市公司股東和股本信息 / 305
143 獲取上市公司分紅送股數據信息 / 315
144 獲取滬深股市每日成交概況信息 / 317
第15章 Python 量化擇時的技術指標函式 / 319
151 量化擇時概述 / 320
152 趨向指標函式 / 321
153 反趨向指標函式 / 331
154 壓力支撐指標函式 / 338
155 量價指標函式 / 343第16章 Python 量化炒股的統計數據圖 / 349
161 Seaborn 包概述 / 350
162 單只股票的收益統計圖 / 350
163 股票的相關性分析圖 / 356
第17章 Python 量化炒股策略的回測 / 365
171 量化炒股策略回測的流程 / 366
172 利用Python 編寫量化炒股策略並回測 / 367
173 量化炒股策略的風險指標 / 377
第18章 Python 量化炒股策略的因子分析 / 385
181 初識因子分析 / 386
182 利用Python 代碼實現因子分析 / 386
183 新建因子並查看因子分析結果 / 389
184 因子在研究和回測中的運用技巧 / 397
185 基本面因子套用實例 / 399
第19章 Python 量化炒股策略實戰案例 / 403
191 均線量化炒股策略 / 404
192 多均線量化炒股策略 / 406
193 隨機指標量化炒股策略 / 409
194 布林通道線指標量化炒股策略 / 412
195 多股票持倉均線量化炒股策略 / 416
196 白酒板塊輪動量化炒股策略 / 418
197 多個小市值股票量化炒股策略 / 421
