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Python金融量化分析

作者：肖建军，高拴平编著

出版社：清华大学出版社出版时间：2024-04-01

开本： 26cm 页数： 272页

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版权信息
本书特色
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Python金融量化分析版权信息

ISBN：9787302659983
条形码：9787302659983 ; 978-7-302-65998-3
装帧：平装-胶订
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：

Python金融量化分析本书特色

前海开源基金合伙人王宏远和量化投资总监陆琦，以及摩根大通前中国投资银行主席龚方雄力荐。
将计量经济学与现代金融学理论融入金融量化分析与交易策略设计之中。
结合应用案例详解趋势追踪、小市值、海龟交易和网格交易等常用策略的实现方法。
详解金融量化分析需要掌握的大部分开源模块，包括Pandas、NumPy、TA-Lib、Empyrical、Mplfinance和Backtrader等，实现免费获取金融数据、清洗数据、存储数据和构建金融交易策略（回测）等需求。
书中的每个示例都按照“示例→实现代码→程序输出结果→程序说明”的模式进行讲解，思路清晰，易于理解。
不仅详细介绍各种常用量化交易策略代码的实现过程，而且对量化交易策略的实际回测结果给出说明，尽量避免出现“代码正确无误，而回测效果一塌糊涂”的情况。
结合208个典型示例讲解，每个示例均力求贴近实战需求，有较强的实用性。
提供30余幅示意图，帮助读者更加直观地理解相关示例代码的输出结果。
每章后都精心提供思考题（全书共23道），帮助读者进一步加深对各章内容的理解。
提供精心制作的教学PPT，便于读者梳理知识点，并方便教师教学时使用。

Python金融量化分析内容简介

本书共9章，涵盖的主要内容有金融量化交易策略分析概述，Python的基础语法，Pandas模块基础，NumPy基础，数据获取与清洗，金融量化交易策略实战，TA-Lib、Empyrical与Mplfinance模块的使用方法，金融数据回归分析，ARIMA与VAR模型在金融量化领域的应用，开源金融量化交易策略回测框架Backtrader的使用方法等。

Python金融量化分析作者简介

肖建军，经济学博士，应用经济学博士后，厦门工学院副教授。先后供职于大型银行总部、信托公司、私募基金公司等金融机构，从事金融投资、量化分析研究与实务等工作。目前专注于金融量化交易策略和加密货币结算等相关研究与开发工作。
高拴平，经济学博士，产业经济学博士后，享受国务院特殊津贴专家，厦门工学院教授。主要从事产业经济和数字经济方面的教学与科研工作。出版专著和教材8部，发表学术论文30余篇，承担省部级课题3项，获省部级教学科研成果奖3项。

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