Python與量化投資 從基礎到實戰 王小川Python量化投資策略分析技術工具書籍 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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王小川 著

圖書標籤:

• Python
• 量化投資
• 金融工程
• 投資策略
• 數據分析
• 技術分析
• 實戰
• 王小川
• 量化交易
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店鋪： 義博圖書專營店

齣版社： 電子工業

ISBN：9787121338571

商品編碼：10573437514

Python與量化投資：從基礎到實戰

Python與量化投資：從基礎到實戰

王小川 (作者)  

 

書 號：978-7-121-33857-1

齣版日期：2018-04-01

頁 數：424

開 本：16(185*235)

齣版狀態：上市銷售

維護人：張國霞

本書主要講解如何利用Python進行量化投資，包括對數據的獲取、整理、分析挖掘、信號構建、策略構建、迴測、策略分析等。本書也是利用Python進行數據分析的指南，有大量的關於數據處理分析的應用，並將重點介紹如何高效地利用Python解決投資策略問題。本書分為Python基礎篇和量化投資篇：Python基礎篇主要講解Python軟件的基礎、各個重要模塊及如何解決常見的數據分析問題；量化投資篇在Python基礎篇的基礎上，講解如何使用優礦（uqer.io）迴測平颱實現主流策略及高級定製策略等。

本書可作為專業金融從業者進行量化投資的工具書，也可作為金融領域的入門參考書。在本書中有大量的Python代碼、Python量化策略的實現代碼等，尤其是對於量化策略的實現代碼，讀者可直接自行修改並獲得策略的曆史迴測結果，甚至可將代碼直接實盤應用，進行投資。

1章 準備工作    1

1.1 Python的安裝與設置    1

1.2 常見的Python庫    2

 

2章 Python基礎介紹    7

2.1 Python學習準備    7

2.2 Python語法基礎    11

2.2.1 常量與變量    11

2.2.2 數與字符串    11

2.2.3 數據類    15

2.2.4 標識符    18

2.2.5 對象    19

2.2.6 行與縮進    20

2.2.7 注釋    22

2.3 Python運算符與錶達式    22

2.3.1 算數運算符    22

2.3.2 比較運算符    24

2.3.3 邏輯運算符    25

2.3.4 Python中的優先級    27

2.4 Python中的控製流    27

2.4.1 控製流的功能    28

2.4.2 Python的三種控製流    29

2.4.3 認識分支結構if    30

2.4.4 認識循環結構for…in    32

2.4.5 認識循環結構while    33

2.4.6 break語句與continue語句    35

2.5 Python函數    39

2.5.1 認識函數    39

2.5.2 形參與實參    40

2.5.3 全局變量與局部變量    44

2.5.4 對函數的調用與返迴值    45

2.5.5 文檔字符串    46

2.6 Python模塊    47

2.6.1 認識Python模塊    47

2.6.2 from…import詳解    49

2.6.3 認識__name__屬性    50

2.6.4 自定義模塊    50

2.6.5 dir()函數    51

2.7 Python異常處理與文件操作    52

2.7.1 Python異常處理    52

2.7.2 異常的發生    55

2.7.3 try…finally的使用    56

2.7.4 文件操作    57

 

3章 Python進階    59

3.1 NumPy的使用    59

3.1.1 多維數組ndarray    59

3.1.2 ndarray的數據類型    60

3.1.3 數組索引、切片和賦值    61

3.1.4 基本的數組運算    62

3.1.5 隨機數    63

3.2 Pandas的使用    67

3.2.1 Pandas的數據結構    68

3.2.2 Pandas輸齣設置    70

3.2.3 Pandas數據讀取與寫入    70

3.2.4 數據集快速描述性統計分析    71

3.2.5 根據已有的列建立新列    72

3.2.6 DataFrame按多列排序    73

3.2.7 DataFrame去重    73

3.2.8 刪除已有的列    74

3.2.9 Pandas替換數據    75

3.2.10 DataFrame重命名    75

3.2.11 DataFrame切片與篩選    76

3.2.12 連續型變量分組    78

3.2.13 Pandas分組技術    79

3.3 SciPy的初步使用    83

3.3.1 迴歸分析    84

3.3.2 插值    87

3.3.3 正態性檢驗    89

3.3.4 凸優化    93

3.4 Matplotlib的使用    97

3.5 Seaborn的使用    97

3.5.1 主題管理    98

3.5.2 調色闆    101

3.5.3 分布圖    102

3.5.4 迴歸圖    104

3.5.5 矩陣圖    106

3.5.6 結構網格圖    108

3.6 Scikit-Learn的初步使用    109

3.6.1 Scikit-Learn學習準備    110

3.6.2 常見的機器學習模型    111

3.6.3 模型評價方法——metric模塊    120

3.6.4 深度學習    124

3.7 SQLAlchemy與常用數據庫的連接    124

3.7.1 連接數據庫    125

3.7.2 讀取數據    126

3.7.3 存儲數據    126

 

4章 常用數據的獲取與整理    129

4.1 金融數據類型    129

4.2 金融數據的獲取    131

4.3 數據整理    135

4.3.1 數據整閤    135

4.3.2 數據過濾    137

4.3.3 數據探索與數據清洗    138

4.3.4 數據轉化    140

 

5章 通聯數據迴測平颱介紹    143

5.1 迴測平颱函數與參數介紹    144

5.1.1 設置迴測參數    144

5.1.2 accounts賬戶配置    154

5.1.3 initialize（策略初始化環境）    160

5.1.4 handle_data（策略運行邏輯）    160

5.1.5 context（策略運行環境）    160

5.2 股票模闆實例    168

5.3 期貨模闆實例    173

5.4 策略迴測詳情    179

5.5 策略的風險評價指標    181

5.6 策略交易細節    184

 

6章 常用的量化策略及其實現    187

6.1 量化投資概述    187

6.1.1 量化投資簡介    187

6.1.2 量化投資策略的類型    188

6.1.3 量化研究的流程    189

6.2 行業輪動理論及其投資策略    192

6.2.1 行業輪動理論簡介    192

6.2.2 行業輪動的原因    192

6.2.3 行業輪動投資策略    194

6.3 市場中性Alpha策略    199

6.3.1 市場中性Alpha策略介紹    199

6.3.2 市場中性Alpha策略的思想和方法    200

6.3.3 實例展示    201

6.4 大師策略    206

6.4.1 麥剋·歐希金斯績優成分股投資法    207

6.4.2 傑拉爾丁·維斯藍籌股投資法    211

6.5 CTA策略    219

6.5.1 趨勢跟隨策略    219

6.5.2 均值迴復策略    241

6.5.3 CTA策略錶現分析    253

6.6 Smart Beta    258

6.6.1 基於權重優化的Smart Beta    258

6.6.2 基於風險因子的Smart Beta    268

6.7 技術指標類策略    281

6.7.1 AROON指標    281

6.7.2 BOLL指標    285

6.7.3 CCI指標    288

6.7.4 CMO指標    293

6.7.5 Chaikin Oscillator指標    295

6.7.6 DMI指標    299

6.7.7 優礦平颱因子匯總    302

6.8 資産配置    317

6.8.1 有效邊界    318

6.8.2 Black-Litterman模型    335

6.8.3 風險平價模型    349

6.9 時間序列分析    358

6.9.1 與時間序列分析相關的基礎知識    358

6.9.2 自迴歸（AR）模型    365

6.9.3 滑動平均（MA）模型    372

6.9.4 自迴歸滑動平均（ARMA）模型    376

6.9.5 自迴歸差分滑動平均（ARIMA）模型    379

6.10 組閤優化器的使用    384

6.10.1 優化器的概念    384

6.10.2 優化器的API接口    386

6.10.3 優化器實例    388

6.11 期權策略：Greeks和隱含波動率微笑計算    392

6.11.1 數據準備    392

6.11.2 Greeks和隱含波動率計算    394

6.11.3 隱含波動率微笑    401

 

7章 量化投資十問十答    405

穿越數據洪流，解鎖投資智慧：一本關於量化投資的深度探索 在信息爆炸的時代，金融市場如同一個瞬息萬變的數字洪流，蘊藏著無數的機遇與挑戰。傳統的投資方式，往往依賴於經驗、直覺甚至是繁復的計算，其效率和準確性在復雜的現代金融環境中顯得力不從心。量化投資，作為一種將數學、統計學、計算機科學與金融學深度融閤的投資方法，正以前所未有的力量重塑著投資的格局。它以嚴謹的邏輯、量化的模型和自動化的執行，試圖在市場的迷霧中撥開雲霧，捕捉那些隱藏在海量數據背後的價值。 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的量化投資知識體係。我們不會止步於對基礎概念的淺嘗輒止，而是要帶領讀者一同深入理解量化投資的核心思想、關鍵技術以及實戰應用。從理性的模型構建到高效的策略開發，從嚴謹的迴測驗證到風險的審慎控製，本書將循序漸進地引領讀者踏上這場充滿智慧的投資探索之旅。 第一部分：量化投資的基石——概念與原理 在開始構建復雜的模型之前，紮實的基礎至關重要。本部分將係統地介紹量化投資的由來、發展曆程以及其在現代金融市場中的重要地位。我們將深入探討量化投資的核心理念，例如： 數據驅動的決策： 告彆主觀臆斷，一切投資決策都將基於可量化的數據分析。我們將介紹不同類型金融數據的來源、特點以及預處理方法，包括價格數據、交易量、宏觀經濟指標、新聞情感分析等。理解數據的質量和完整性是量化投資成功的首要前提。 數學與統計的量化語言： 金融市場並非雜亂無章，其背後存在著可被數學和統計語言所描述的規律。我們將介紹與量化投資緊密相關的數學概念，如概率論、統計推斷、綫性代數、微積分等，以及它們在金融建模中的應用。例如，如何使用統計學來理解資産收益的分布、協方差以及相關性，從而為風險管理奠定基礎。 模型的構建與驗證： 量化投資的核心在於構建能夠捕捉市場規律並産生超額收益的投資模型。本部分將介紹不同類型的量化模型，如統計套利模型、因子模型、機器學習模型等。我們將探討模型構建的原則，包括模型的復雜度、可解釋性以及泛化能力。同時，我們也會強調模型驗證的重要性，通過各種統計方法來評估模型的有效性和魯棒性。 風險與收益的權衡： 投資的本質是在風險和收益之間尋找最佳的平衡點。我們將深入分析量化投資中的風險來源，包括市場風險、模型風險、流動性風險、交易執行風險等，並介紹多種量化風險管理技術，如VaR（風險價值）、CVaR（條件風險價值）、壓力測試等。理解並有效管理風險是實現長期穩健收益的關鍵。 第二部分：量化投資的工具箱——編程與技術 量化投資的實現離不開強大的技術支撐。編程語言和開發工具是量化投資者手中的利器。本部分將側重於介紹在量化投資領域廣泛使用的編程語言和相關技術，為讀者提供實現量化策略的技術基礎。 Python：量化投資的首選語言： Python憑藉其簡潔的語法、豐富的庫生態係統和強大的社區支持，已成為量化投資領域的首選編程語言。我們將詳細介紹Python在量化投資中的應用，包括： 數據處理與分析： 學習使用NumPy進行高效的數值計算，Pandas進行數據框操作和時間序列分析。掌握如何從各種數據源（如CSV文件、數據庫、API接口）加載、清洗、轉換和可視化金融數據。 統計建模與機器學習： 探索Scikit-learn等庫在實現各種統計模型和機器學習算法中的應用，例如迴歸、分類、聚類、時間序列預測等。 可視化工具： 使用Matplotlib和Seaborn等庫繪製股票K綫圖、收益率分布圖、相關性矩陣等，直觀地展現數據和模型結果。 金融數據獲取與處理： 介紹如何使用yfinance、pandas_datareader等庫方便地獲取曆史股票價格、指數數據等。 版本控製與協作： 掌握Git等版本控製工具，對於管理代碼、追蹤修改以及與他人協作至關重要。本部分將介紹Git的基本概念和常用命令，幫助讀者建立良好的代碼管理習慣。 數據存儲與管理： 瞭解如何使用數據庫（如SQLite、PostgreSQL）來存儲和管理大量的金融數據，提高數據訪問效率。 第三部分：量化策略的開發與實踐 在掌握瞭基礎理論和技術工具後，本部分將帶領讀者進入量化策略的開發環節，這是量化投資的核心實踐。我們將從策略的構思、實現到迴測和優化，進行詳細的講解。 策略的來源與分類： 探討量化策略的多種來源，包括學術研究、市場觀察、技術指標、基本麵因子等。我們將介紹不同類型的量化策略，如： 趨勢跟蹤策略： 基於市場趨勢進行買賣，例如移動平均綫交叉、MACD等。 均值迴歸策略： 利用資産價格的均值迴歸特性進行交易，例如配對交易、統計套利等。 因子投資策略： 基於已被驗證的因子（如價值、動量、低波動等）構建投資組閤。 機器學習驅動的策略： 利用機器學習算法預測價格走勢或識彆交易信號。 策略的實現與迴測： 策略邏輯的清晰錶達： 如何將投資理念轉化為清晰、可執行的交易邏輯。 迴測框架的選擇與使用： 介紹Backtrader、Zipline等常用的Python迴測框架，以及如何利用它們來模擬曆史交易，評估策略的性能。 迴測指標的解讀： 深入理解並運用各種迴測指標，如夏普比率、索提諾比率、最大迴撤、年化收益率、勝率、盈虧比等，全麵評估策略的優劣。 策略的優化與改進： 參數優化： 探討如何通過網格搜索、隨機搜索等方法對策略的參數進行優化，以期獲得更好的曆史錶現。 過擬閤的警惕： 詳細講解過擬閤的危害，以及如何通過交叉驗證、樣本外測試等方法來避免和檢測過擬閤。 策略的魯棒性測試： 如何通過改變迴測時間段、市場環境等來測試策略的穩健性。 第四部分：量化投資的進階與展望 在掌握瞭基礎策略開發後，本部分將進一步拓展讀者的視野，探討量化投資在更廣闊領域的應用和未來的發展趨勢。 高級量化技術： 高頻交易： 簡要介紹高頻交易的特點、挑戰和技術要求。 另類數據在量化投資中的應用： 探討衛星圖像、社交媒體情緒、網絡爬蟲等非傳統數據如何為量化投資提供新的洞察。 事件驅動型策略： 如何利用公司公告、宏觀經濟數據發布等事件來構建交易策略。 量化投資組閤管理： 現代投資組閤理論（MPT）的迴顧與應用： 如何利用MPT的原理構建最優的投資組閤。 風險預算： 如何在組閤層麵分配風險，實現風險的有效分散。 量化交易的執行與風控： 交易執行策略： 介紹各種交易執行算法，如VWAP、TWAP等，以最小化交易成本。 實時監控與再平衡： 如何在實時交易中監控策略錶現，並在必要時進行調整。 情緒管理與心理學： 即使是量化投資，也需要麵對人性的弱點。本部分將探討如何保持理性和紀律，避免因情緒波動而做齣非理性的決策。 未來趨勢與挑戰： 展望量化投資的未來發展，包括人工智能在量化投資中的進一步應用，如深度學習、強化學習等，以及行業麵臨的監管、技術和競爭等挑戰。 本書緻力於提供一套完整、係統、且富有實踐指導意義的量化投資學習路徑。我們相信，通過對本書內容的深入學習和實踐，讀者將能夠構建起屬於自己的量化投資知識體係，掌握在復雜多變的金融市場中進行理性決策和有效投資的關鍵能力，最終在量化投資的浪潮中，實現個人財富的穩健增值。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，更像是在跟隨一位經驗豐富的導師進行項目實操。作者在講解復雜算法時，總能找到一個直觀的類比或圖形化的解釋，使得那些原本晦澀難懂的數學概念變得觸手可及。例如，在講解機器學習在因子選擇中的應用時，它沒有直接丟齣復雜的模型參數，而是先從特徵工程的角度解釋瞭“為什麼”要選擇這些特徵，以及它們在市場中可能代錶的經濟含義。這種“知其然，更知其所以然”的教學方式，極大地提升瞭我的學習效率。我特彆關注瞭它在“模型可解釋性”方麵是否有建樹，因為在量化投資領域，黑箱模型的風險是巨大的。如果作者能提供一些工具或方法來剖析模型決策過程，這將是本書超越其他同類書籍的決定性優勢。從整體上看，它構建瞭一個完整的知識體係，讓你在學完後，不僅會寫代碼，更能理解代碼背後的金融邏輯。

評分☆☆☆☆☆

這本書為我們搭建量化交易的“武庫”提供瞭堅實的藍圖。我發現它在不同量化策略類型之間的切換和對比做得非常巧妙。它沒有局限於單一的策略流派，而是橫跨瞭趨勢跟蹤、均值迴歸，甚至是初步的套利思路。這種廣度使得讀者能夠根據自己的風險偏好和資金規模，選擇最適閤自己的切入點。更重要的是，書中關於“策略的生命周期管理”的討論給我帶來瞭深刻的啓發。一個策略的成功，不僅僅在於它在曆史數據上的錶現，更在於它能否應對市場結構的變化、參數的漂移。我注意到書中可能包含瞭關於策略監控和動態再優化的章節，這纔是真正將“實戰”二字落到實處的關鍵。對於希望從“模仿者”轉變為“創造者”的進階讀者而言，這本書提供的分析框架和批判性思維的培養，其價值遠超任何具體的代碼片段。它真正做到瞭理論指導實踐，實踐反哺理論的良性循環。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我拿到這本書後，首先是被它厚實的篇幅所震撼，這通常意味著內容涵蓋得比較全麵和深入。我翻閱瞭前幾章，發現作者在基礎知識的鋪墊上做得相當紮實，並沒有急於直接跳入復雜的模型，而是花瞭足夠的篇幅講解瞭 Python 在金融數據處理中的核心庫，比如 Pandas 和 NumPy 的高效用法，這對於構建任何量化模型來說都是地基。我特彆欣賞作者在數據清洗和預處理環節的細緻程度，這往往是實戰中耗時最多、也最容易齣錯的部分。書裏對金融時間序列的特點分析得非常到位，這讓我對後續的策略構建部分充滿瞭期待。我非常好奇它會如何處理非平穩性問題，以及如何利用更現代的統計方法來檢驗策略的穩健性。如果書中能提供一些關於如何利用雲資源進行大規模迴測的經驗分享，那就更具實戰價值瞭，畢竟本地環境的計算能力常常是製約策略迭代速度的瓶頸。

評分☆☆☆☆☆

這本書光是名字就讓人熱血沸騰，我期待已久。最近幾年，量化投資的熱度持續攀升，市麵上相關的書籍汗牛充棟，但真正能將理論與實戰緊密結閤、深入淺齣地講解 Python 在其中的應用的書籍卻鳳毛麟角。很多書要麼過於偏重理論，讓人讀起來枯燥乏味，要麼就是代碼堆砌，缺乏對底層邏輯的深入剖析。因此，當我看到這本書的標題，立刻就被吸引瞭。我特彆關注它是否能提供一個完整的從零開始的建倉和迴測流程，特彆是對於初學者來說，如何搭建一個穩定、高效的量化交易係統，纔是最關鍵的。我希望這本書不僅僅停留在介紹幾個簡單的均綫策略，而是能深入到因子挖掘、風險管理和高頻交易的基礎概念，並且用清晰的 Python 代碼來支撐這些復雜的思想。如果能結閤實際的市場案例進行分析，那就更完美瞭，畢竟理論是冰冷的，隻有在實戰中檢驗過的策略纔具有生命力。這本書的作者背景也讓我對其內容質量充滿瞭信心，期待它能真正成為我量化投資之路上的引路明燈，而不是又一本束之高閣的“大部頭”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實戰性確實是它最大的亮點之一，它避免瞭許多教材中常見的“紙上談兵”的弊病。我試著跟著書中的一個中低頻因子模型進行復現，發現作者提供的代碼不僅注釋詳盡，而且邏輯清晰，幾乎可以直接拿來運行和修改。最讓我眼前一亮的，是它對“滑點”和“交易成本”在迴測中的模擬處理。很多迴測報告看起來很美，一旦加入真實世界的摩擦成本，效果就大打摺扣瞭。這本書顯然考慮到瞭這一點，它可能采用瞭更精細的訂單簿模擬或者至少在策略層麵進行瞭保守的估計，這對於評估策略的真實盈利能力至關重要。此外，書中對風險指標的介紹也非常全麵，不僅限於夏普比率和最大迴撤，還涉及到更復雜的風險價值（VaR）和條件風險價值（CVaR）的計算方法，這體現瞭作者對現代投資組閤理論的深刻理解。這本書的價值在於，它教會的不是“套利公式”，而是“如何科學地評估一個策略”。

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