Python与量化投资 从基础到实战 王小川Python量化投资策略分析技术工具书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王小川 著

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出版社： 电子工业

ISBN：9787121338571

商品编码：10573437514

Python与量化投资：从基础到实战

Python与量化投资：从基础到实战

王小川 (作者)  

 

书 号：978-7-121-33857-1

出版日期：2018-04-01

页 数：424

开 本：16(185*235)

出版状态：上市销售

维护人：张国霞

本书主要讲解如何利用Python进行量化投资，包括对数据的获取、整理、分析挖掘、信号构建、策略构建、回测、策略分析等。本书也是利用Python进行数据分析的指南，有大量的关于数据处理分析的应用，并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题。本书分为Python基础篇和量化投资篇：Python基础篇主要讲解Python软件的基础、各个重要模块及如何解决常见的数据分析问题；量化投资篇在Python基础篇的基础上，讲解如何使用优矿（uqer.io）回测平台实现主流策略及高级定制策略等。

本书可作为专业金融从业者进行量化投资的工具书，也可作为金融领域的入门参考书。在本书中有大量的Python代码、Python量化策略的实现代码等，尤其是对于量化策略的实现代码，读者可直接自行修改并获得策略的历史回测结果，甚至可将代码直接实盘应用，进行投资。

1章 准备工作    1

1.1 Python的安装与设置    1

1.2 常见的Python库    2

 

2章 Python基础介绍    7

2.1 Python学习准备    7

2.2 Python语法基础    11

2.2.1 常量与变量    11

2.2.2 数与字符串    11

2.2.3 数据类    15

2.2.4 标识符    18

2.2.5 对象    19

2.2.6 行与缩进    20

2.2.7 注释    22

2.3 Python运算符与表达式    22

2.3.1 算数运算符    22

2.3.2 比较运算符    24

2.3.3 逻辑运算符    25

2.3.4 Python中的优先级    27

2.4 Python中的控制流    27

2.4.1 控制流的功能    28

2.4.2 Python的三种控制流    29

2.4.3 认识分支结构if    30

2.4.4 认识循环结构for…in    32

2.4.5 认识循环结构while    33

2.4.6 break语句与continue语句    35

2.5 Python函数    39

2.5.1 认识函数    39

2.5.2 形参与实参    40

2.5.3 全局变量与局部变量    44

2.5.4 对函数的调用与返回值    45

2.5.5 文档字符串    46

2.6 Python模块    47

2.6.1 认识Python模块    47

2.6.2 from…import详解    49

2.6.3 认识__name__属性    50

2.6.4 自定义模块    50

2.6.5 dir()函数    51

2.7 Python异常处理与文件操作    52

2.7.1 Python异常处理    52

2.7.2 异常的发生    55

2.7.3 try…finally的使用    56

2.7.4 文件操作    57

 

3章 Python进阶    59

3.1 NumPy的使用    59

3.1.1 多维数组ndarray    59

3.1.2 ndarray的数据类型    60

3.1.3 数组索引、切片和赋值    61

3.1.4 基本的数组运算    62

3.1.5 随机数    63

3.2 Pandas的使用    67

3.2.1 Pandas的数据结构    68

3.2.2 Pandas输出设置    70

3.2.3 Pandas数据读取与写入    70

3.2.4 数据集快速描述性统计分析    71

3.2.5 根据已有的列建立新列    72

3.2.6 DataFrame按多列排序    73

3.2.7 DataFrame去重    73

3.2.8 删除已有的列    74

3.2.9 Pandas替换数据    75

3.2.10 DataFrame重命名    75

3.2.11 DataFrame切片与筛选    76

3.2.12 连续型变量分组    78

3.2.13 Pandas分组技术    79

3.3 SciPy的初步使用    83

3.3.1 回归分析    84

3.3.2 插值    87

3.3.3 正态性检验    89

3.3.4 凸优化    93

3.4 Matplotlib的使用    97

3.5 Seaborn的使用    97

3.5.1 主题管理    98

3.5.2 调色板    101

3.5.3 分布图    102

3.5.4 回归图    104

3.5.5 矩阵图    106

3.5.6 结构网格图    108

3.6 Scikit-Learn的初步使用    109

3.6.1 Scikit-Learn学习准备    110

3.6.2 常见的机器学习模型    111

3.6.3 模型评价方法——metric模块    120

3.6.4 深度学习    124

3.7 SQLAlchemy与常用数据库的连接    124

3.7.1 连接数据库    125

3.7.2 读取数据    126

3.7.3 存储数据    126

 

4章 常用数据的获取与整理    129

4.1 金融数据类型    129

4.2 金融数据的获取    131

4.3 数据整理    135

4.3.1 数据整合    135

4.3.2 数据过滤    137

4.3.3 数据探索与数据清洗    138

4.3.4 数据转化    140

 

5章 通联数据回测平台介绍    143

5.1 回测平台函数与参数介绍    144

5.1.1 设置回测参数    144

5.1.2 accounts账户配置    154

5.1.3 initialize（策略初始化环境）    160

5.1.4 handle_data（策略运行逻辑）    160

5.1.5 context（策略运行环境）    160

5.2 股票模板实例    168

5.3 期货模板实例    173

5.4 策略回测详情    179

5.5 策略的风险评价指标    181

5.6 策略交易细节    184

 

6章 常用的量化策略及其实现    187

6.1 量化投资概述    187

6.1.1 量化投资简介    187

6.1.2 量化投资策略的类型    188

6.1.3 量化研究的流程    189

6.2 行业轮动理论及其投资策略    192

6.2.1 行业轮动理论简介    192

6.2.2 行业轮动的原因    192

6.2.3 行业轮动投资策略    194

6.3 市场中性Alpha策略    199

6.3.1 市场中性Alpha策略介绍    199

6.3.2 市场中性Alpha策略的思想和方法    200

6.3.3 实例展示    201

6.4 大师策略    206

6.4.1 麦克·欧希金斯绩优成分股投资法    207

6.4.2 杰拉尔丁·维斯蓝筹股投资法    211

6.5 CTA策略    219

6.5.1 趋势跟随策略    219

6.5.2 均值回复策略    241

6.5.3 CTA策略表现分析    253

6.6 Smart Beta    258

6.6.1 基于权重优化的Smart Beta    258

6.6.2 基于风险因子的Smart Beta    268

6.7 技术指标类策略    281

6.7.1 AROON指标    281

6.7.2 BOLL指标    285

6.7.3 CCI指标    288

6.7.4 CMO指标    293

6.7.5 Chaikin Oscillator指标    295

6.7.6 DMI指标    299

6.7.7 优矿平台因子汇总    302

6.8 资产配置    317

6.8.1 有效边界    318

6.8.2 Black-Litterman模型    335

6.8.3 风险平价模型    349

6.9 时间序列分析    358

6.9.1 与时间序列分析相关的基础知识    358

6.9.2 自回归（AR）模型    365

6.9.3 滑动平均（MA）模型    372

6.9.4 自回归滑动平均（ARMA）模型    376

6.9.5 自回归差分滑动平均（ARIMA）模型    379

6.10 组合优化器的使用    384

6.10.1 优化器的概念    384

6.10.2 优化器的API接口    386

6.10.3 优化器实例    388

6.11 期权策略：Greeks和隐含波动率微笑计算    392

6.11.1 数据准备    392

6.11.2 Greeks和隐含波动率计算    394

6.11.3 隐含波动率微笑    401

 

7章 量化投资十问十答    405

穿越数据洪流，解锁投资智慧：一本关于量化投资的深度探索 在信息爆炸的时代，金融市场如同一个瞬息万变的数字洪流，蕴藏着无数的机遇与挑战。传统的投资方式，往往依赖于经验、直觉甚至是繁复的计算，其效率和准确性在复杂的现代金融环境中显得力不从心。量化投资，作为一种将数学、统计学、计算机科学与金融学深度融合的投资方法，正以前所未有的力量重塑着投资的格局。它以严谨的逻辑、量化的模型和自动化的执行，试图在市场的迷雾中拨开云雾，捕捉那些隐藏在海量数据背后的价值。 本书旨在为读者提供一个全面而深入的量化投资知识体系。我们不会止步于对基础概念的浅尝辄止，而是要带领读者一同深入理解量化投资的核心思想、关键技术以及实战应用。从理性的模型构建到高效的策略开发，从严谨的回测验证到风险的审慎控制，本书将循序渐进地引领读者踏上这场充满智慧的投资探索之旅。 第一部分：量化投资的基石——概念与原理 在开始构建复杂的模型之前，扎实的基础至关重要。本部分将系统地介绍量化投资的由来、发展历程以及其在现代金融市场中的重要地位。我们将深入探讨量化投资的核心理念，例如： 数据驱动的决策： 告别主观臆断，一切投资决策都将基于可量化的数据分析。我们将介绍不同类型金融数据的来源、特点以及预处理方法，包括价格数据、交易量、宏观经济指标、新闻情感分析等。理解数据的质量和完整性是量化投资成功的首要前提。 数学与统计的量化语言： 金融市场并非杂乱无章，其背后存在着可被数学和统计语言所描述的规律。我们将介绍与量化投资紧密相关的数学概念，如概率论、统计推断、线性代数、微积分等，以及它们在金融建模中的应用。例如，如何使用统计学来理解资产收益的分布、协方差以及相关性，从而为风险管理奠定基础。 模型的构建与验证： 量化投资的核心在于构建能够捕捉市场规律并产生超额收益的投资模型。本部分将介绍不同类型的量化模型，如统计套利模型、因子模型、机器学习模型等。我们将探讨模型构建的原则，包括模型的复杂度、可解释性以及泛化能力。同时，我们也会强调模型验证的重要性，通过各种统计方法来评估模型的有效性和鲁棒性。 风险与收益的权衡： 投资的本质是在风险和收益之间寻找最佳的平衡点。我们将深入分析量化投资中的风险来源，包括市场风险、模型风险、流动性风险、交易执行风险等，并介绍多种量化风险管理技术，如VaR（风险价值）、CVaR（条件风险价值）、压力测试等。理解并有效管理风险是实现长期稳健收益的关键。 第二部分：量化投资的工具箱——编程与技术 量化投资的实现离不开强大的技术支撑。编程语言和开发工具是量化投资者手中的利器。本部分将侧重于介绍在量化投资领域广泛使用的编程语言和相关技术，为读者提供实现量化策略的技术基础。 Python：量化投资的首选语言： Python凭借其简洁的语法、丰富的库生态系统和强大的社区支持，已成为量化投资领域的首选编程语言。我们将详细介绍Python在量化投资中的应用，包括： 数据处理与分析： 学习使用NumPy进行高效的数值计算，Pandas进行数据框操作和时间序列分析。掌握如何从各种数据源（如CSV文件、数据库、API接口）加载、清洗、转换和可视化金融数据。 统计建模与机器学习： 探索Scikit-learn等库在实现各种统计模型和机器学习算法中的应用，例如回归、分类、聚类、时间序列预测等。 可视化工具： 使用Matplotlib和Seaborn等库绘制股票K线图、收益率分布图、相关性矩阵等，直观地展现数据和模型结果。 金融数据获取与处理： 介绍如何使用yfinance、pandas_datareader等库方便地获取历史股票价格、指数数据等。 版本控制与协作： 掌握Git等版本控制工具，对于管理代码、追踪修改以及与他人协作至关重要。本部分将介绍Git的基本概念和常用命令，帮助读者建立良好的代码管理习惯。 数据存储与管理： 了解如何使用数据库（如SQLite、PostgreSQL）来存储和管理大量的金融数据，提高数据访问效率。 第三部分：量化策略的开发与实践 在掌握了基础理论和技术工具后，本部分将带领读者进入量化策略的开发环节，这是量化投资的核心实践。我们将从策略的构思、实现到回测和优化，进行详细的讲解。 策略的来源与分类： 探讨量化策略的多种来源，包括学术研究、市场观察、技术指标、基本面因子等。我们将介绍不同类型的量化策略，如： 趋势跟踪策略： 基于市场趋势进行买卖，例如移动平均线交叉、MACD等。 均值回归策略： 利用资产价格的均值回归特性进行交易，例如配对交易、统计套利等。 因子投资策略： 基于已被验证的因子（如价值、动量、低波动等）构建投资组合。 机器学习驱动的策略： 利用机器学习算法预测价格走势或识别交易信号。 策略的实现与回测： 策略逻辑的清晰表达： 如何将投资理念转化为清晰、可执行的交易逻辑。 回测框架的选择与使用： 介绍Backtrader、Zipline等常用的Python回测框架，以及如何利用它们来模拟历史交易，评估策略的性能。 回测指标的解读： 深入理解并运用各种回测指标，如夏普比率、索提诺比率、最大回撤、年化收益率、胜率、盈亏比等，全面评估策略的优劣。 策略的优化与改进： 参数优化： 探讨如何通过网格搜索、随机搜索等方法对策略的参数进行优化，以期获得更好的历史表现。 过拟合的警惕： 详细讲解过拟合的危害，以及如何通过交叉验证、样本外测试等方法来避免和检测过拟合。 策略的鲁棒性测试： 如何通过改变回测时间段、市场环境等来测试策略的稳健性。 第四部分：量化投资的进阶与展望 在掌握了基础策略开发后，本部分将进一步拓展读者的视野，探讨量化投资在更广阔领域的应用和未来的发展趋势。 高级量化技术： 高频交易： 简要介绍高频交易的特点、挑战和技术要求。 另类数据在量化投资中的应用： 探讨卫星图像、社交媒体情绪、网络爬虫等非传统数据如何为量化投资提供新的洞察。 事件驱动型策略： 如何利用公司公告、宏观经济数据发布等事件来构建交易策略。 量化投资组合管理： 现代投资组合理论（MPT）的回顾与应用： 如何利用MPT的原理构建最优的投资组合。 风险预算： 如何在组合层面分配风险，实现风险的有效分散。 量化交易的执行与风控： 交易执行策略： 介绍各种交易执行算法，如VWAP、TWAP等，以最小化交易成本。 实时监控与再平衡： 如何在实时交易中监控策略表现，并在必要时进行调整。 情绪管理与心理学： 即使是量化投资，也需要面对人性的弱点。本部分将探讨如何保持理性和纪律，避免因情绪波动而做出非理性的决策。 未来趋势与挑战： 展望量化投资的未来发展，包括人工智能在量化投资中的进一步应用，如深度学习、强化学习等，以及行业面临的监管、技术和竞争等挑战。 本书致力于提供一套完整、系统、且富有实践指导意义的量化投资学习路径。我们相信，通过对本书内容的深入学习和实践，读者将能够构建起属于自己的量化投资知识体系，掌握在复杂多变的金融市场中进行理性决策和有效投资的关键能力，最终在量化投资的浪潮中，实现个人财富的稳健增值。

评分☆☆☆☆☆

这本书为我们搭建量化交易的“武库”提供了坚实的蓝图。我发现它在不同量化策略类型之间的切换和对比做得非常巧妙。它没有局限于单一的策略流派，而是横跨了趋势跟踪、均值回归，甚至是初步的套利思路。这种广度使得读者能够根据自己的风险偏好和资金规模，选择最适合自己的切入点。更重要的是，书中关于“策略的生命周期管理”的讨论给我带来了深刻的启发。一个策略的成功，不仅仅在于它在历史数据上的表现，更在于它能否应对市场结构的变化、参数的漂移。我注意到书中可能包含了关于策略监控和动态再优化的章节，这才是真正将“实战”二字落到实处的关键。对于希望从“模仿者”转变为“创造者”的进阶读者而言，这本书提供的分析框架和批判性思维的培养，其价值远超任何具体的代码片段。它真正做到了理论指导实践，实践反哺理论的良性循环。

评分☆☆☆☆☆

这本书光是名字就让人热血沸腾，我期待已久。最近几年，量化投资的热度持续攀升，市面上相关的书籍汗牛充栋，但真正能将理论与实战紧密结合、深入浅出地讲解 Python 在其中的应用的书籍却凤毛麟角。很多书要么过于偏重理论，让人读起来枯燥乏味，要么就是代码堆砌，缺乏对底层逻辑的深入剖析。因此，当我看到这本书的标题，立刻就被吸引了。我特别关注它是否能提供一个完整的从零开始的建仓和回测流程，特别是对于初学者来说，如何搭建一个稳定、高效的量化交易系统，才是最关键的。我希望这本书不仅仅停留在介绍几个简单的均线策略，而是能深入到因子挖掘、风险管理和高频交易的基础概念，并且用清晰的 Python 代码来支撑这些复杂的思想。如果能结合实际的市场案例进行分析，那就更完美了，毕竟理论是冰冷的，只有在实战中检验过的策略才具有生命力。这本书的作者背景也让我对其内容质量充满了信心，期待它能真正成为我量化投资之路上的引路明灯，而不是又一本束之高阁的“大部头”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实战性确实是它最大的亮点之一，它避免了许多教材中常见的“纸上谈兵”的弊病。我试着跟着书中的一个中低频因子模型进行复现，发现作者提供的代码不仅注释详尽，而且逻辑清晰，几乎可以直接拿来运行和修改。最让我眼前一亮的，是它对“滑点”和“交易成本”在回测中的模拟处理。很多回测报告看起来很美，一旦加入真实世界的摩擦成本，效果就大打折扣了。这本书显然考虑到了这一点，它可能采用了更精细的订单簿模拟或者至少在策略层面进行了保守的估计，这对于评估策略的真实盈利能力至关重要。此外，书中对风险指标的介绍也非常全面，不仅限于夏普比率和最大回撤，还涉及到更复杂的风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR）的计算方法，这体现了作者对现代投资组合理论的深刻理解。这本书的价值在于，它教会的不是“套利公式”，而是“如何科学地评估一个策略”。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我拿到这本书后，首先是被它厚实的篇幅所震撼，这通常意味着内容涵盖得比较全面和深入。我翻阅了前几章，发现作者在基础知识的铺垫上做得相当扎实，并没有急于直接跳入复杂的模型，而是花了足够的篇幅讲解了 Python 在金融数据处理中的核心库，比如 Pandas 和 NumPy 的高效用法，这对于构建任何量化模型来说都是地基。我特别欣赏作者在数据清洗和预处理环节的细致程度，这往往是实战中耗时最多、也最容易出错的部分。书里对金融时间序列的特点分析得非常到位，这让我对后续的策略构建部分充满了期待。我非常好奇它会如何处理非平稳性问题，以及如何利用更现代的统计方法来检验策略的稳健性。如果书中能提供一些关于如何利用云资源进行大规模回测的经验分享，那就更具实战价值了，毕竟本地环境的计算能力常常是制约策略迭代速度的瓶颈。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，更像是在跟随一位经验丰富的导师进行项目实操。作者在讲解复杂算法时，总能找到一个直观的类比或图形化的解释，使得那些原本晦涩难懂的数学概念变得触手可及。例如，在讲解机器学习在因子选择中的应用时，它没有直接丢出复杂的模型参数，而是先从特征工程的角度解释了“为什么”要选择这些特征，以及它们在市场中可能代表的经济含义。这种“知其然，更知其所以然”的教学方式，极大地提升了我的学习效率。我特别关注了它在“模型可解释性”方面是否有建树，因为在量化投资领域，黑箱模型的风险是巨大的。如果作者能提供一些工具或方法来剖析模型决策过程，这将是本书超越其他同类书籍的决定性优势。从整体上看，它构建了一个完整的知识体系，让你在学完后，不仅会写代码，更能理解代码背后的金融逻辑。

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