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零起點 Python 大數據與量化交易

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零起點Python大數據與量化交易
$ 469
零起點Python大數據與量化交易
作者:何海群 
出版社:何海群
出版日期:2017-02-01
語言:簡體中文   規格:424頁 / 普通級/ 1-1
博客來 博客來 - 其他  - 來源網頁  
比價看簡介
圖書介紹 - 資料來源:博客來   評分:    
圖書名稱:零起點Python大數據與量化交易

內容簡介

本書是國內較早關於Python大數據與量化交易的原創書籍,配合zwPython、zwQuant開源量化軟件學習,已經是一套完整的大數據分析、量化交易學習教材,可直接用於實盤交易。

本書特色:第一,以實盤個案分析為主,全程配有Python代碼;第二,包含大量的圖文案例和Python源碼,無須專業編程基礎,懂Excel即可開始學習;第三,配有專業的zwPython、zwQuant量化軟件和zwDat數據包。

本書內容源自筆者的原版教學課件,雖然限於篇幅和載體,省略了視頻和部分環節,但核心內容都有保留,配套的近百套Python教學程序沒有進行任何刪減。考慮到廣大入門讀者的需求,筆者在各個核心函數環節增添了函數流程圖。
 

目錄

第1章從故事開始學量化 1
1.1億萬富翁的「神奇公式」 2
1.1.1案例1—1:億萬富翁的「神奇公式」 2
1.1.2案例分析:Python圖表 5
1.1.3matplotlib繪圖模塊庫 7
1.1.4案例分析:style繪圖風格 10
1.1.5案例分析:colormap顏色表 12
1.1.6案例分析:顏色表關鍵詞 14
1.1.7深入淺出 17
1.2股市「一月效應」 18
1.2.1案例1—2:股市「一月效應」 18
1.2.2案例分析:「一月效應」計算 19
1.2.3案例分析:「一月效應」圖表分析 24
1.2.4案例分析:顏色表效果圖 26
1.2.5「一月效應」全文注解版Python源碼 27
1.2.6大數據宏分析 34
1.3量化交易流程與概念 36
1.3.1數據分析I2O流程 36
1.3.2量化交易不是高頻交易、自動交易 37
1.3.3小資、小白、韭菜 38
1.3.4專業與業余 38
1.4用戶運行環境配置 42
1.4.1程序目錄結構 43
1.4.2金融股票數據包 44
1.5Python實戰操作技巧 46
1.5.1模塊檢測 46
1.5.2Spyder編輯器界面設置 47
1.5.3代碼配色技巧 48
1.5.4圖像顯示配置 50
1.5.5Python2、Python3雙版本雙開模式 51
1.5.6單版本雙開、多開模式 52
1.5.7實戰勝於一切 54
1.6量化、中醫與西醫 54
第2章常用量化技術指標與框架 56
2.1案例2—1:SMA均線策略 56
2.1.1案例要點與事件編程 58
2.1.2量化程序結構 61
2.1.3main程序主入口 61
2.1.4KISS法則 63
2.2Python量化系統框架 64
2.2.1量化行業關鍵詞 64
2.2.2國外主流Python量化網站 65
2.2.3我國主流Python量化網站 67
2.2.4主流Python量化框架 70
2.3常用量化軟件包 78
2.3.1常用量化軟件包簡介 79
2.3.2案例2—2:模塊庫列表 80
2.4常用量化技術指標 82
2.4.1TA—Lib金融軟件包 83
2.4.2案例2—3:MA均線函數調用 84
2.4.3TA—Lib函數調用 86
2.4.4量化分析常用指標 88
2.5經典量化策略 90
2.5.1阿爾法(Alpha)策略 90
2.5.2Beta策略 92
2.5.3海龜交易法則 93
2.5.4ETF套利策略 95
2.6常用量化策略 95
2.6.1動量交易策略 96
2.6.2均值回歸策略 97
2.6.3其他常用量化策略 98
2.7起點與終點 100
第3章金融數據采集整理 101
3.1常用數據源API與模塊庫 102
3.1.1大數據綜合API 102
3.1.2專業財經數據API 103
3.1.3專業數據模塊庫 104
3.2案例3—1:zwDatX數據類 104
3.3美股數據源模塊庫 108
3.4開源文檔庫ReadtheDocs 109
3.5案例3—2:下載美股數據 110
3.6財經數據源模塊庫TuShare 113
3.6.1滬深股票列表 115
3.6.2案例3—3:下載股票代碼數據 116
3.6.3CSV文件處理 119
3.7歷史數據 121
3.7.1歷史行情 121
3.7.2案例3—4:下載近期股票數據 124
3.7.3歷史復權數據 130
3.7.4案例3—5:下載歷史復權數據 131
3.8其他交易數據 134
3.9zwDat超大股票數據源與數據更新 143
3.9.1案例3—6:A股基本概況數據下載 144
3.9.2案例3—7:A股交易數據下載 146
3.9.3案例3—8:A股指數行情數據下載 150
3.9.4案例3—9:美股交易數據下載 151
3.10數據歸一化處理 153
3.10.1中美股票數據格式差異 153
3.10.2案例3—10:數據格式轉化 154
3.10.3案例3—11:A股策略PAT實盤分析 156
3.10.4案例3—12:數據歸一化 158
3.11為有源頭活水來 160
第4章PAT案例匯編 162
4.1投資組合與回報率 163
4.1.1案例4—1:下載多組美股數據 163
4.1.2案例4—2:投資組合收益計算 165
4.2SMA均線策略 168
4.2.1SMA簡單移動平均線 168
4.2.2案例4—3:原版SMA均線策略 169
4.2.3案例4—4:增強版SMA均線策略 173
4.2.4案例4—5:A股版SMA均線策略 174
4.3均線交叉策略 175
4.3.1案例4—6:均線交叉策略 176
4.3.2案例4—7:A股版均線交叉策略 178
4.4VWAP動量策略 181
4.4.1案例4—8:VWAP動量策略 182
4.4.2案例4—9:A股版VWAP動量策略 183
4.5布爾帶策略 183
4.5.1案例4—10:布爾帶策略 185
4.5.2案例4—11:A股版布爾帶策略 186
4.6RSI2策略 188
4.6.1案例4—12:RSI2策略 190
4.6.2案例4—13:A股版RSI2策略 190
4.7案例與傳承 194
第5章zwQuant整體架構 196
5.1發布前言 196
5.2功能簡介 197
5.2.1目錄結構 197
5.2.2安裝與更新 198
5.2.3模塊說明 199
5.2.4zwSys模塊:系統變量與類定義 200
5.2.5zwTools模塊:常用(非量化)工具函數 201
5.2.6zwQTBox:常用「量化」工具函數集 201
5.2.7zwQTDraw.py:量化繪圖工具函數 203
5.2.8zwBacktest:回溯測試工具函數 203
5.2.9zwStrategy:策略工具函數 203
5.2.10zw_TA—Lib:金融函數模塊 204
5.3示例程序 207
5.4常用量化分析參數 208
5.5回溯案例:對標測試 209
5.5.1對標測試1:投資回報參數 209
5.5.2對標測試2:VWAP策略 211
5.6回報參數計算 214
5.7主體框架 220
5.7.1stkLib內存數據庫 220
5.7.2Bars數據包 221
5.7.3案例:內存數據庫&數據包 222
5.7.4qxLib、xtrdLib 227
5.7.5案例5—1:qxLib數據 228
5.7.6量化系統的價格體系 230
5.7.7數據預處理 231
5.7.8繪圖模板 234
5.8新的起點 236
第6章模塊詳解與實盤數據 237
6.1回溯流程 238
6.1.1案例6—1:投資回報率 238
6.1.2代碼構成 242
6.1.3運行總流程 243
6.2運行流程詳解 244
6.2.1設置股票數據源 244
6.2.2設置策略參數 247
6.2.3dataPre數據預處理 249
6.2.4綁定策略函數 253
6.2.5回溯測試:zwBackTest 253
6.2.6輸出回溯結果數據、圖表 258
6.3零點策略 260
6.3.1mul多個時間點的交易&數據 263
6.3.2案例6—2:多個時間點交易 264
6.4不同數據源與格式修改 270
6.4.1案例6—3:數據源修改 272
6.4.2數據源格式修改 274
6.5金融數據包與實盤數據更新 275
6.5.1大盤指數文件升級 276
6.5.2實盤數據更新 277
6.5.3案例6—4:A股實盤數據更新 277
6.5.4案例6—5:大盤指數更新 279
6.6穩定第一 281
第7章量化策略庫 282
7.1量化策略庫簡介 282
7.1.1量化系統的三代目 283
7.1.2通用數據預處理函數 283
7.2SMA均線策略 286
7.2.1案例7—1:SMA均線策略 286
7.2.2實盤下單時機與推薦 289
7.2.3案例7—2:實盤SMA均線策略 290
7.3CMA均線交叉策略 294
7.3.1案例7—3:均線交叉策略 294
7.3.2對標測試誤差分析 296
7.3.3案例7—4:CMA均線交叉策略修改版 299
7.3.4人工優化參數 300
7.4VWAP策略 301
7.4.1案例7—5:VWAP策略 301
7.4.2案例7—6:實盤VWAP策略 303
7.5BBands布爾帶策略 304
7.5.1案例7—7:BBands布爾帶策略 305
7.5.2案例7—8:實盤BBands布爾帶策略 306
7.6大道至簡1+1307
第8章海龜策略與自定義擴展 309
8.1策略庫 309
8.1.1自定義策略 310
8.1.2海龜投資策略 310
8.2tur海龜策略v1:從零開始 311
8.3案例8—1:海龜策略框架 311
8.4tur海龜策略v2:策略初始化 312
8.5案例8—2:策略初始化 312
8.6tur海龜策略v3:數據預處理 313
8.7案例8—3:數據預處理 314
8.8tur海龜策略v4:策略分析 317
8.9案例8—4:策略分析 317
8.10tur海龜策略v5:數據圖表輸出 320
8.10.1案例8—5:圖表輸出 320
8.10.2參數優化 324
8.10.3案例8—6:參數優化 324
8.11tur海龜策略v9:加入策略庫 325
8.12案例8—7:入庫 326
8.13庖丁解牛 328
第9章TA—Lib函數庫與策略開發 329
9.1TA—Lib技術指標 329
9.1.1TA—Lib官網 329
9.1.2矩陣版TA—Lib金融函數模塊 330
9.2MACD策略 331
9.2.1MACD策略1331
9.2.2案例9—1:MACD_v1335
9.2.3MACD策略2336
9.2.4案例9—2:MACD_v2338
9.3KDJ策略 340
9.3.1KDJ策略1340
9.3.2案例9—3:KDJ01343
9.3.3KDJ策略2346
9.3.4案例9—4:KDJ02347
9.4RSI策略 350
9.4.1RSI取值的大小 351
9.4.2RSI策略 351
9.4.3預留參數優化接口 356
9.4.4案例9—5:A股版RSI策略 357
9.5基石、策略與靈感 358
第10章擴展與未來 360
10.1回顧案例2—1:SMA均線策略 360
案例10—1:SMA均線策略擴展 363
10.2大盤指數資源 365
10.2.1大盤指數文件升級 366
10.2.2大盤指數內存數據庫 367
10.2.3擴展zwQuantX類變量 368
10.2.4大盤指數讀取函數 368
10.2.5案例10—2:讀取指數 369
10.2.6大盤數據切割 370
10.2.7案例10—3:inxCut數據切割 372
10.3系統整合373
10.3.1案例10—4:整合設置 375
10.3.2案例10—5:修改指數代碼 376
10.3.3修改sta_dataPre0xtim函數 377
10.3.4案例10—6:整合數據切割 380
10.3.5修改繪圖函數 381
10.4擴展完成 384
案例10—7:SMA均線擴展策略 384
10.5其他擴展課題 386
10.5.1復權數據沖突 386
10.5.2波動率指標DVIX 386
10.5.3修改回溯主函數zwBackTest 387
10.5.4案例10—8:波動率 390
10.5.5空頭交易 392
10.5.6虛擬空頭交易 392
10.5.7修改檢查函數 393
10.5.8案例10—9:空頭數據 396
10.6終點與起點 397
附錄AzwPython開發平台用戶手冊 398
附錄BPython量化學習路線圖 423
 

詳細資料

  • ISBN:9787121306594
  • 規格:424頁 / 普通級 / 1-1
  • 出版地:大陸
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