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Python量化投资:技术.模型与策略 版权信息
- ISBN：9787111664239
- 条形码：9787111664239 ; 978-7-111-66423-9
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
Python量化投资:技术.模型与策略 本书特色
理论与实践相结合，基于Python深入分析量化投资理论和策略，详解Python在量化投资分析中具体的应用案例。
Python量化投资:技术.模型与策略 内容简介
全书共18章，前11章主要讲解基础知识。章介绍了什么是量化投资，以及为什么要用Python。第2章介绍了如何搭建基础环境，介绍了常用的一些工具。第3章讲解python的基本应用和常用的库。第4章介绍python数据分析中常用的Numpy, Scipy, Pandas。第5章介绍数据分析的基础方法。第6章介绍数据的可视化，使用matplotlib库。第7章介绍基础的金融分析方法。第8章介绍技术分析和时序序列分析，从业界和学术界两种角度来进行分析。第9章介绍了投资组合理论和由此衍生出来的多因子模型。0章介绍了金融市场中衍生品的分析，以期货和期权为主。1章从利率开始，介绍了债券的分析方法。从2章开始进入实战篇。2章讲解中国金融市场，主要针对二级市场，并介绍了针对不同市场的基本投资策略。3章介绍了，研究策略时，所需的数据来源，开源数据和商业数据库都有介绍。并且介绍目前比较流行的python的开源数据源。4章介绍了如何建立数据库，并且讲解针对不同数据，如何设计数据库。5章介绍了策略研究基本概念，方法论和流程。6章介绍了进行自动化交易的接口，并且介绍了目前比较流行的开源项目vn.py。7章介绍了如何使用python爬取网络上数据，并进行舆情分析。8章介绍了人工智能的基本概念和算法，并且介绍了人工智能在量化投资中的应用。
Python量化投资:技术.模型与策略 目录
推荐序一
推荐序二
推荐序三
前言
第1章 量化投资与Python简介
1．1 量化投资基本概念
1．2 量化投资的特征
1．3 量化投资的优势
1．4 量化、AI并不是一切
1．5 编程语言比较
1．5．1 Matlab
1．5．2 R
1．5．3 C++
1．5．4 Python
1．5．5 其他语言
1．6 为什么要使用Python
1．7 Python构建量化投资生产线
第2章 平台搭建和工具
2．1 需要考虑的问题
2．2 编程环境搭建流程
2．2．1 其他库的安装
2．2．2 四种集成开发环境（IDE）介绍
第3章 Python金融分析常用库介绍
3．1 NumPy
3．1．1 创建多维数组
3．1．2 选取数组元素
3．2 SCiPy
3．3 Pandas
3．3．1 DataFrame入门
3．3．2 Series
3．4 Stats Models
第4章 可视化分析
4．1 Matplotlib
4．1．1 散点图
4．1．2 直方图
4．1．3 函数图
4．1．4 Matplotlib和seabom的中文乱码问题
4．2 seaborn
4．3 python-highcharts
第5章 统计基础
5．1 基本统计概念
5．1．1 随机数和分布
5．1．2 随机数种子
5．1．3 相关系数
5．1．4 基本统计量
5．1．5 频率分布直方图
5．2 连续随机变量分布
5．2．1 分布的基本特征
5．2．2 衍生特征
5．3 回归分析
5．3．1 *小二乘法
5．3．2 假设检验
第6章 数据预处理和初步探索
6．1 数据清理
6．1．1 可能的问题
6．1．2 缺失值
6．1．3 噪声或者离群点
6．1．4 数据不一致
6．2 描述性统计
6．2．1 中心趋势度量
6．2．2 数据散布度量
6．3 描述性统计的可视化分析
6．3．1 直方图
6．3．2 散点图
6．3．3 盒图
第7章 Pandas进阶与实战
7．1 多重索引
7．2 数据周期变换
……
第8章 金融基础概念
第9章 资产定价入门
第10章 金融时间序列分析
第11章 数据源和数据库
第12章 CTA策略
第13章 策略回测
第14章 多因子风险模型
第15章 资金分配
第16章 实盘交易和vn．py框架
第17章 Python与Excel交互
后记
推荐序二
推荐序三
前言
第1章 量化投资与Python简介
1．1 量化投资基本概念
1．2 量化投资的特征
1．3 量化投资的优势
1．4 量化、AI并不是一切
1．5 编程语言比较
1．5．1 Matlab
1．5．2 R
1．5．3 C++
1．5．4 Python
1．5．5 其他语言
1．6 为什么要使用Python
1．7 Python构建量化投资生产线
第2章 平台搭建和工具
2．1 需要考虑的问题
2．2 编程环境搭建流程
2．2．1 其他库的安装
2．2．2 四种集成开发环境（IDE）介绍
第3章 Python金融分析常用库介绍
3．1 NumPy
3．1．1 创建多维数组
3．1．2 选取数组元素
3．2 SCiPy
3．3 Pandas
3．3．1 DataFrame入门
3．3．2 Series
3．4 Stats Models
第4章 可视化分析
4．1 Matplotlib
4．1．1 散点图
4．1．2 直方图
4．1．3 函数图
4．1．4 Matplotlib和seabom的中文乱码问题
4．2 seaborn
4．3 python-highcharts
第5章 统计基础
5．1 基本统计概念
5．1．1 随机数和分布
5．1．2 随机数种子
5．1．3 相关系数
5．1．4 基本统计量
5．1．5 频率分布直方图
5．2 连续随机变量分布
5．2．1 分布的基本特征
5．2．2 衍生特征
5．3 回归分析
5．3．1 *小二乘法
5．3．2 假设检验
第6章 数据预处理和初步探索
6．1 数据清理
6．1．1 可能的问题
6．1．2 缺失值
6．1．3 噪声或者离群点
6．1．4 数据不一致
6．2 描述性统计
6．2．1 中心趋势度量
6．2．2 数据散布度量
6．3 描述性统计的可视化分析
6．3．1 直方图
6．3．2 散点图
6．3．3 盒图
第7章 Pandas进阶与实战
7．1 多重索引
7．2 数据周期变换
……
第8章 金融基础概念
第9章 资产定价入门
第10章 金融时间序列分析
第11章 数据源和数据库
第12章 CTA策略
第13章 策略回测
第14章 多因子风险模型
第15章 资金分配
第16章 实盘交易和vn．py框架
第17章 Python与Excel交互
后记
展开全部
Python量化投资:技术.模型与策略 作者简介
赵志强，金融量化与建模专家，目前在金融科技公司负责金融大数据产品工作，专注于研究Al在金融领域的落地应用。曾在由诺奖得主Robert Engle领导的上海纽约大学波动研究所研究全球金融风险，并和上交所、中金所合作完成多项科研项目。曾在摩根士丹利华鑫基金、明汯投资负责量化投资研究工作，内容包括股票多因子、期货CTA和高频交易等。 刘志伟，在中国银联云闪付事业部从事数据分析、数据挖掘等工作。对自然语言处理、文本分类、实体识别、关系抽取、传统机器学习，以及大数据技术栈均有实践经验。目前正在探索相关技术在金融场景内的落地应用，包括自动知识图谱、大规模文本信息抽取结构化、异常识别等领域，关注人工智能行业前沿技术发展。
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