量化投資：以Python為工具 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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蔡立耑 著

圖書標籤:

• 量化投資
• Python
• 金融工程
• 投資策略
• 數據分析
• 機器學習
• 時間序列
• 風險管理
• 算法交易
• 投資理財

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121305146

版次：1

商品編碼：12028953

包裝：平裝

叢書名： 金融科技叢書

開本：16開

齣版時間：2017-01-01

用紙：膠版紙

頁數：552

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：從事量化投資、數據分析等工作的專業人士；金融、經濟、管理、統計學、計算機相關專業的學生和老師，以及希望學習Python語言進行量化投資的廣大學者、科研人員。

指導讀者：
迅速掌握用Python 語言處理數據的方法；
靈活運用Python 解決實際金融問題；
掌握量化投資所需的理論知識；
領會如何在Python 語言中構建量化投資策略。

內容簡介

本書主要講解量化投資的思想和策略，並藉助Python 語言進行實戰。本書一共分為5部分，第1部分是Python 入門，第2部分是統計學基礎，第3部分是金融理論、投資組閤與量化選股，第4部分是時間序列簡介與配對交易，第5部分是技術指標與量化投資。本書首先對Python 編程語言進行介紹，通過學習，讀者可以迅速掌握用Python 語言處理數據的方法，並靈活運用Python 解決實際金融問題；其次，嚮讀者介紹量化投資的理論知識，主要講解量化投資所需的數量基礎和類型等方麵；最後講述如何在Python語言中構建量化投資策略。

作者簡介

蔡立耑，美國伊利諾伊大學金融碩士，華盛頓大學經濟學碩士、博士。在人工智能、大數據分析、金融創新、量化投資等領域有豐富的實戰經驗。

目錄

第1 部分Python 入門 1
第1 章Python 簡介與安裝使用 2
1．1 Python 概述
1．2 Python 的安裝
1．2．1 下載安裝Python 執行文件
1．2．2 下載安裝Anaconda
1．2．3 多種Python 版本並存
1．3 Python 的簡單使用
1．4 交互對話環境IPython
1．4．1 IPython 的安裝
1．4．2 IPython 的使用
1．4．3 IPython 功能介紹

第2 章Python 代碼的編寫與執行
2．1 創建Python 腳本文件
2．1．1 記事本
2．1．2 Python 默認的IDLE 環境
2．1．3 專門的程序編輯器
2．2 執行．py 文件
2．2．1 IDLE 環境自動執行
2．2．2 在控製颱cmd 中執行
2．2．3 在Annaconda Prompt 中執行
2．3 Python 編程小技巧
2．3．1 Python 行
2．3．2 Python 縮進

第3 章Python 對象類型初探 23
3．1 Python 對象
3．2 變量命名規則
3．3 數值類型
3．3．1 整數
3．3．2 浮點數
3．3．3 布爾類型
3．3．4 復數
3．4 字符串
3．5 列錶
3．6 可變與不可變
3．7 元組
3．8 字典
3．9 集閤

第4 章Python 集成開發環境：Spyder 介紹 36
4．1 代碼編輯器
4．2 代碼執行Console
4．3 變量查看與編輯
4．4 當前工作路徑與文件管理
4．5 幫助文檔與在綫幫助
4．6 其他功能

第5 章Python 運算符與使用 44
5．1 常用運算符
5．1．1 算術運算符
5．1．2 賦值運算符
5．1．3 比較運算符
5．1．4 邏輯運算符
5．1．5 身份運算符
5．1．6 成員運算符
5．1．7 運算符的優先級
5．2 具有運算功能的內置函數

第6 章Python 常用語句 55
6．1 賦值語句
6．1．1 賦值含義與簡單賦值
6．1．2 多重賦值
6．1．3 多元賦值
6．1．4 增強賦值
6．2 條件語句
6．3 循環語句
6．3．1 for 循環
6．3．2 while 循環
6．3．3 嵌套循環
6．3．4 break、continue 等語句

第7 章函數
7．1 函數的定義與調用
7．2 函數的參數
7．3 匿名函數
7．4 作用域

第8 章麵嚮對象
8．1 類
8．2 封裝
8．3 繼承（Inheritance）

第9 章Python 標準庫與數據操作
9．1 模塊、包和庫
9．1．1 模塊
9．1．2 包
9．1．3 庫
9．2 Python 標準庫介紹
9．3 Python 內置數據類型與操作
9．3．1 序列類型數據操作
9．3．1．1 list 類型與操作
9．3．1．2 tuple 類型與操作
9．3．1．3 range 類型與操作
9．3．1．4 字符串操作
9．3．2 字典類型操作
9．3．3 集閤操作

第10 章常用第三方庫：Numpy 庫與多維數組
10．1 NumPy 庫
10．2 創建數組
10．3 數組元素索引與切片
10．4 數組運算

第11 章常用第三方庫：Pandas 與數據處理
11．1 Series 類型數據
11．1．1 Series 對象的創建
11．1．2 Series 對象的元素提取與切片
11．1．2．1 調用方法提取元素
11．1．2．2 利用位置或標簽提取元素與切片
11．1．3 時間序列
11．2 DataFrame 類型數據
11．2．1 創建DataFrame 對象
11．2．2 查看DataFrame 對象
11．2．3 DataFrame 對象的索引與切片
11．2．4 DataFrame 的操作
11．2．5 DataFrame 的運算
11．3 數據規整化
11．3．1 缺失值的處理
11．3．1．1 缺失值的判斷
11．3．1．2 選齣不是缺失值的數據
11．3．2 缺失值的填充
11．3．3 缺失值的選擇刪除
11．3．4 刪除重復數據

第12 章常用第三方庫：Matplotlib 庫與數據可視化
12．1 Matplotlib 簡介
12．2 修改圖像屬性
12．2．1 坐標
12．2．1．1 更改坐標軸範圍
12．2．1．2 設定坐標標簽與顯示角度
12．2．2 添加文本
12．2．2．1 添加標題
12．2．2．2 中文顯示問題
12．2．2．3 設定坐標軸標簽
12．2．2．4 增加圖形背景grid
12．2．2．5 增加圖例
12．2．3 多種綫條屬性
12．2．3．1 綫條的類型
12．2．3．2 圖形的顔色
12．2．3．3 點的形狀類型
12．2．3．4 綫條寬度
12．3 常見圖形的繪製
12．3．1 柱狀圖（Bar charts）
12．3．2 直方圖
12．3．3 餅圖
12．3．4 箱綫圖
12．4 Figure、Axes 對象與多圖繪製
12．4．1 Figure、Axes 對象
12．4．2 多圖繪製
12．4．2．1 多個子圖繪製
12．4．2．2 一個圖中多條麯綫繪製

第2 部分統計學基礎
第13 章描述性統計
13．1 數據類型
13．2 圖錶
13．2．1 頻數分布錶
13．2．2 直方圖
13．3 數據的位置
13．4 數據的離散度

第14 章隨機變量簡介
14．1 概率與概率分布
14．1．1 離散型隨機變量
14．1．2 連續型隨機變量
14．2 期望值與方差
14．3 二項分布
14．4 正態分布
14．5 其他連續分布
14．5．1 卡方分布
14．5．2 t 分布
14．5．3 F 分布
14．6 變量的關係
14．6．1 聯閤概率分布
14．6．2 變量的獨立性
14．6．3 變量的相關性
14．6．4 上證綜指與深證綜指的相關性分析

第15 章推斷統計
15．1 參數估計
15．1．1 點估計
15．1．2 區間估計
15．2 案例分析
15．3 假設檢驗
15．3．1 兩類錯誤
15．3．2 顯著性水平與p 值
15．3．3 確定小概率事件
15．4 t 檢驗
15．4．1 單樣本t 檢驗
15．4．2 獨立樣本t 檢驗
15．4．3 配對樣本t 統計量的構造

第16 章方差分析
16．1 方差分析之思想
16．2 方差分析之原理
16．2．1 離差平方和
16．2．2 自由度
16．2．3 顯著性檢驗
16．3 方差分析之Python 實現
16．3．1 單因素方差分析
16．3．2 多因素方差分析
16．3．3 析因方差分析

第17 章迴歸分析
17．1 一元綫性迴歸模型
17．1．1 一元綫性迴歸模型
17．1．2 最小平方法
17．2 模型擬閤度
17．3 古典假設條件下^_、^ _ 之統計性質
17．4 顯著性檢驗
17．5 上證綜指與深證成指的迴歸分析與Python 實踐
17．5．1 Python 擬閤迴歸函數
17．5．2 繪製迴歸診斷圖
17．6 多元綫性迴歸模型
17．7 多元綫性迴歸案例分析
17．7．1 價格水平對GDP 的影響
17．7．2 考量自變量共綫性因素的新模型

第3 部分金融理論、投資組閤與量化選股
第18 章資産收益率和風險
18．1 單期與多期簡單收益率
18．1．1 單期簡單收益率
18．1．2 多期簡單收益率
18．1．3 Python 函數計算簡單收益率
18．1．4 單期與多期簡單收益率的關係
18．1．5 年化收益率
18．1．6 考慮股利分紅的簡單收益率
18．2 連續復利收益率
18．2．1 多期連續復利收益率
18．2．2 單期與多期連續復利收益率的關係
18．3 繪製收益圖
18．4 資産風險的來源
18．4．1 市場風險
18．4．2 利率風險
18．4．3 匯率風險
18．4．4 流動性風險
18．4．5 信用風險
18．4．6 通貨膨脹風險
18．4．7 營運風險
18．5 資産風險的測度
18．5．1 方差
18．5．2 下行風險
18．5．3 風險價值
18．5．4 期望虧空
18．5．5 最大迴撤

第19 章投資組閤理論及其拓展
19．1 投資組閤的收益率與風險
19．2 Markowitz 均值-方差模型
19．3 Markowitz 模型之Python 實現
19．4 Black-Litterman 模型

第20 章資本資産定價模型（CAPM）
20．1 資本資産定價模型的核心思想
20．2 CAPM 模型的應用
20．3 Python 計算單資産CAPM 實例
20．4 CAPM 模型的評價

第21 章Fama-French 三因子模型
21．1 Fama-French 三因子模型的基本思想
21．2 三因子模型之Python 實現
21．3 三因子模型的評價
第4 部分時間序列簡介與配對交易 317

第22 章時間序列基本概念 318
22．1 認識時間序列
22．2 Python 中的時間序列數據
22．3 選取特定日期的時間序列數據
22．4 時間序列數據描述性統計

第23 章時間序列的基本性質 326
23．1 自相關性
23．1．1 自協方差
23．1．2 自相關係數
23．1．3 偏自相關係數
23．1．4 acf( ) 函數與pacf( ) 函數
23．1．5 上證綜指的收益率指數的自相關性判斷
23．2 平穩性
23．2．1 強平穩
23．2．2 弱平穩
23．2．3 強平穩與弱平穩的區彆
23．3 上證綜指的平穩性檢驗
23．3．1 觀察時間序列圖
23．3．2 觀察序列的自相關圖和偏自相關圖
23．3．3 單位根檢驗
23．4 白噪聲
23．4．1 白噪聲
23．4．2 白噪聲檢驗――Ljung-Box 檢驗
23．4．3 上證綜閤指數的白噪聲檢驗

第24 章時間序列預測
24．1 移動平均預測
24．1．1 簡單移動平均
24．1．2 加權移動平均
24．1．3 指數加權移動平均
24．2 ARMA 模型預測
24．2．1 自迴歸模型
24．2．2 移動平均模型
24．3 自迴歸移動平均模型
24．4 ARMA 模型的建模過程
24．5 CPI 數據的ARMA 短期預測
24．5．1 序列識彆
24．5．2 模型識彆與估計
24．5．3 模型診斷
24．5．4 運用模型進行預測
24．6 股票收益率的平穩時間序列建模

第25 章GARCH 模型
25．1 資産收益率的波動率與ARCH 效應
25．2 ARCH 模型和GARCH 模型
25．2．1 ARCH 模型
25．2．2 GARCH 模型
25．3 ARCH 效應檢驗
25．4 GARCH 模型構建

第26 章配對交易策略
26．1 什麼是配對交易
26．2 配對交易的思想
26．3 配對交易的步驟
26．3．1 股票對的選擇
26．3．2 配對交易策略的製定
26．4 構建PairTrading 類
26．5 Python 實測配對交易交易策略

第5 部分技術指標與量化投資
第27 章K 綫圖
27．1 K 綫圖簡介
27．2 Python 繪製上證綜指K 綫圖
27．3 Python 捕捉K 綫圖的形態
27．3．1 Python 捕捉“早晨之星”
27．3．2 Python 語言捕捉“烏雲蓋頂”形態

第28 章動量交易策略
28．1 動量概念介紹
28．2 動量效應産生的原因
28．3 價格動量的計算公式
28．3．1 作差法求動量值
28．3．2 做除法求動量值
28．4 編寫動量函數momentum( )
28．5 萬科股票2015 年走勢及35 日動量綫
28．6 動量交易策略的一般思路

第29 章RSI 相對強弱指標
29．1 RSI 基本概念
29．2 Python 計算RSI 值
29．3 Python 編寫rsi( ) 函數
29．4 RSI 天數的差異
29．5 RSI 指標判斷股票超買和超賣狀態
29．6 RSI 的“黃金交叉”與“死亡交叉”
29．7 交通銀行股票RSI 指標交易實測
29．7．1 RSI 捕捉交通銀行股票買賣點
29．7．2 RSI 交易策略執行及迴測

第30 章均綫係統策略
30．1 簡單移動平均
30．1．1 簡單移動平均數
30．1．2 簡單移動平均函數
30．1．3 期數選擇
30．2 加權移動平均
30．2．1 加權移動平均數
30．2．2 加權移動平均函數
30．3 指數加權移動平均
30．3．1 指數加權移動平均數
30．4 創建movingAverage 模組
30．5 常用平均方法的比較
30．6 中國銀行股價數據與均綫分析
30．7 均綫時間跨度
30．8 中國銀行股票均綫係統交易
30．8．1 簡單移動平均綫製定中國銀行股票的買賣點
30．8．2 雙均綫交叉捕捉中國銀行股票的買賣點
30．9 異同移動平均綫（MACD）
30．9．1 MACD 的求值過程
30．9．2 異同均綫（MACD）捕捉中國銀行股票的買賣點
30．10 多種均綫指標綜閤運用模擬實測

第31 章通道突破策略
31．1 通道突破簡介
31．2 唐奇安通道
31．2．1 唐奇安通道刻畫
31．2．2 Python 捕捉唐奇安通道突破
31．3 布林帶通道
31．4 布林帶通道與市場風險
31．5 通道突破交易策略的製定
31．5．1 一般布林帶上下通道突破策略
31．5．2 特殊布林帶通道突破策略

第32 章隨機指標交易策略
32．1 什麼是隨機指標（KDJ）
32．2 隨機指標的原理
32．3 KDJ 指標的計算公式
32．3．1 未成熟隨機指標RSV
32．3．2 K、D 指標計算
32．3．3 J 指標計算
32．3．4 KDJ 指標簡要分析
32．4 KDJ 指標的交易策略
32．5 KDJ 指標交易實測
32．5．1 KD 指標交易策略
32．5．2 KDJ 指標交易策略
32．5．3 K 綫、D 綫“金叉”與“死叉”

第33 章量價關係分析
33．1 量價關係概述
33．2 量價關係分析
33．2．1 價漲量增
33．2．2 價漲量平
33．2．3 價漲量縮
33．2．4 價平量增
33．2．5 價平量縮
33．2．6 價跌量增
33．2．7 價跌量平
33．2．8 價跌量縮
33．3 不同價格段位的成交量
33．4 成交量與均綫思想結閤製定交易策略

第34 章OBV 指標交易策略 524
34．1 OBV 指標概念
34．2 OBV 指標計算方法
34．3 OBV 指標的理論依據
34．4 OBV 指標的交易策略製定
34．5 OBV 指標交易策略的Python 實測
34．6 OBV 指標的應用原則

前言/序言

　　過去十年，一股“量化投資”的熱潮在中國悄然掀起。最近這兩年，投資人對量化的關注更是到達瞭前所未有的地步。除瞭業界到處尋找量化團隊以外，各種量化基金如雨後春筍般齣現，各個大學校園也開始舉辦一場又一場的量化講座、研討會等。量化投資一時蔚為風行，産官學共襄盛舉。
　　這麼受人矚目的議題，到底它的內涵是什麼呢？為瞭瞭解量化投資這個概念，我們先迴顧一下投資分析與決策過程。在投資分析與實戰中，雖然個中滋味如人飲水，個中細節一言難盡，但“投資”大緻上會有如下幾個階段：首先，投資人利用各種工具與分析方法，建構模型（係統）來驗證買賣標的、時點、價位等有效性；第二階段則篩選經過分析與驗證得到的結論，實際應用於交易；一個嚴謹的投資人，通常還會有第三階段，即在實際投資的過程中，不斷地修正與完善自已的模型（係統）。
　　在資訊工具不發達的年代，這些過程往往以質化為主。例如，基金經理人會研究上巿公司財務報錶，拜訪公司高層，以經驗判斷技術指標的趨勢與形態，做齣投資的買賣決策。這種做法帶有很大的主觀性，因此又被稱為“主觀交易”。主觀交易的流弊，在於決策基礎多源於“大膽假設”而缺乏科學方法“小心求證”的過程。更甚者，行為金融學指齣，投資人的行為往往易受各種心理認知謬誤的影響而傷害投資績效。除此之外，在瞬息萬變的金融巿場中，主觀交易者若要處變不驚地堅守操作紀律，同時眼明手快地捕捉稍縱即逝的機會，也常有“力不從心”之嘆。
　　相較於主觀交易所遭遇的問題，量化投資則在上述投資的各個階段，利用數學、統計、計算機等分析工具來建立模型，據以客觀地分析數據，按事先設定好的投資邏輯來進行投資決策，在理想狀況下自動化執行下單。正因為如此，量化投資擁有可驗證性、紀律性與即時性等許多主觀交易不可企及的優勢。若再善用計算機技術，量化交易者可以處理的資訊量更讓主觀交易者望塵莫及。如此說來，采用量化技術豈非在投資上立於不敗之地？
　　讀者隻要稍加思考即可發現，量化投資的模型很容易因建模者的能力不同而良莠不齊。此外，絕大多數模型的核心思想在於“以史為鍳”；在對曆史數據依賴度高的前提下，一旦遇到新興的金融巿場或曆史不曾齣現的事件，量化投資者也隻能徒呼負負。既然主觀交易有諸多限製，量化交易又並非萬能，那麼，對投資績效念茲在茲的投資者，究竟該何去何從呢？我們要提醒讀者的是，編程語言、統計、金融、技術指標等量化投資常用的知識隻是工具，它們就像武俠小說中的寶劍與武功秘籍，雖然很重要，卻不是笑傲江湖的保證。寶劍鋒從磨礪齣，隻有勤練武藝，在實戰中積纍經驗，纔能審時度勢，百戰不殆。
　　本書旨在對量化投資做廣泛與初步的介紹，希望能引領讀者進入這個引人入勝的學術與實務領域。囿於筆者的學養見識，書中內容或有疏漏謬誤之處，尚祈先進專傢能不吝指正。最後，謹以此書錶達對熱血投資大眾的獻曝之忱。若讀者需要書中的習題解答、代碼、數據、勘誤補充及量化相關資訊，可發郵件至service@baoquant.com索取，來信請在郵件標題中寫明書名：《量化投資：以Python為工具》。

量化投資：以Python為工具 探索數據驅動的投資奧秘，構建屬於你的量化交易體係 在信息爆炸的時代，金融市場的復雜性與日俱增。傳統的投資方式正在麵臨挑戰，而科技的力量正以前所未有的速度重塑著投資的麵貌。如果您渴望掌握一種更科學、更係統、更具前瞻性的投資方法，如果您希望在瞬息萬變的資本市場中尋找到穩定獲利的“秘籍”，那麼，《量化投資：以Python為工具》將是您不可或缺的嚮導。 本書並非一本簡單的“炒股秘籍”，更不是提供“包賺不賠”的承諾。它是一扇通往量化投資世界的門，通過嚴謹的理論闡述與海量的實操案例，帶領讀者深入理解量化投資的邏輯、方法與實踐。我們將一起撥開迷霧，揭示隱藏在海量金融數據背後的規律，運用強大的Python語言，構建齣能夠指導我們投資決策的量化模型。 本書的獨特價值與核心內容： 係統性的量化投資理論框架： 量化投資並非無源之水，其背後蘊含著深刻的數理統計、概率論、經濟學及金融學理論。本書將從基礎概念齣發，係統梳理量化投資的核心理論，包括但不限於： 有效市場假說與反駁： 深刻理解市場有效性對量化策略設計的影響。 資産定價模型： 從CAPM到APT，理解資産風險與收益的內在聯係。 統計套利與配對交易： 探索市場微觀結構中的套利機會。 因子投資： 揭示驅動市場收益的隱性因子，構建因子模型。 機器學習在量化投資中的應用： 學習如何利用監督學習、無監督學習等技術預測市場走勢、挖掘信號。 風險管理與組閤優化： 構建穩健的投資組閤，控製潛在風險，最大化風險調整後收益。 Python在量化投資中的強大實踐： Python憑藉其簡潔的語法、豐富的庫生態以及活躍的社區支持，已成為量化投資領域的首選編程語言。本書將以Python為核心工具，貫穿整個量化投資的實操過程： 數據獲取與處理： 掌握使用`pandas`、`numpy`等庫高效地獲取、清洗、整理海量金融數據，包括股票價格、交易量、基本麵數據、宏觀經濟數據等。我們將學習如何從各種數據源（如API接口、數據庫）提取數據，處理缺失值、異常值，並進行數據標準化和特徵工程。 策略開發與迴測： 學習如何利用Python將投資理念轉化為可執行的交易策略。我們將深入講解如何使用`backtrader`、`zipline`等成熟的迴測框架，模擬策略在曆史數據上的錶現，並對策略的勝率、夏普比率、最大迴撤等關鍵指標進行評估。更重要的是，本書會帶領讀者從零開始，使用Python腳本實現自定義的策略邏輯，理解迴測引擎的工作原理。 交易係統構建： 從策略迴測到實盤交易，需要一個穩定可靠的交易係統。本書將探討如何利用Python連接交易接口（如券商API），實現自動化下單、止損止盈、持倉管理等功能，搭建一個從數據分析到交易執行的完整流程。 可視化與報告： 量化分析的結果需要直觀地展示。我們將學習使用`matplotlib`、`seaborn`等庫，繪製各種圖錶，如K綫圖、收益率麯綫、風險指標圖等，以便更好地理解策略錶現和市場狀況。同時，學習如何生成自動化的投資報告。 豐富的實戰案例與深入的分析： 理論的魅力在於實踐的檢驗。本書精心設計瞭多個不同類型的量化投資策略案例，涵蓋： 均值迴歸策略： 基於統計規律，捕捉價格的周期性波動。 趨勢跟蹤策略： 識彆並順應市場主要趨勢，獲取超額收益。 多因子模型策略： 綜閤運用基本麵、技術麵、情緒麵等多種因子，構建穩健的選股模型。 事件驅動策略： 抓住市場中的重大事件（如財報發布、政策變動），進行投資決策。 量化對衝策略： 利用不同資産間的相關性，對衝市場風險，獲取相對獨立的收益。 另類數據在量化投資中的應用： 探索利用衛星圖像、社交媒體情緒、網絡爬蟲等另類數據，發掘傳統數據難以捕捉的投資信號。 深度學習在量化策略中的前沿應用： 介紹如何運用神經網絡、RNN、LSTM等模型，提升預測精度和策略魯棒性。 每一個案例都將從策略的邏輯、模型構建、Python代碼實現、迴測分析到風險評估進行詳盡的講解，力求讓讀者“知其然，更知其所以然”。 注重交易心理與風險控製： 量化投資並非完全消除人的主觀乾預，而是通過程序化的規則來約束人的情緒化交易。本書將深入探討交易心理對投資結果的影響，並提供量化風險管理的方法，包括： 倉位管理： 如何根據策略錶現和市場波動，動態調整投資倉位。 止損與止盈： 科學設置止損止盈點，控製單筆交易的風險。 組閤風險分散： 利用協方差矩陣等工具，構建分散化的投資組閤。 迴撤管理： 製定應對策略迴撤的預案，保持冷靜，避免情緒化決策。 本書適閤的讀者群體： 對量化投資感興趣的初學者： 即使沒有編程基礎，本書也會從Python基礎講起，循序漸進，幫助您搭建量化投資的知識體係。 有一定編程基礎，希望轉嚮量化投資的開發者： 本書將為您提供量化投資領域的專業知識和實踐指導。 希望提升投資效率與收益的傳統投資者： 學習量化思維，掌握數據分析工具，可以幫助您做齣更理性的投資決策。 金融專業學生與從業人員： 本書將為您提供前沿的量化技術和實操經驗，為您的職業發展奠定堅實基礎。 追求科學、係統化投資方法的投資者： 如果您厭倦瞭盲目的追漲殺跌，渴望一種更可控、更可量化的投資方式，本書將是您的理想選擇。 為什麼要選擇《量化投資：以Python為工具》？ 在這個信息過載、變化加速的時代，唯有掌握科學的方法和強大的工具，纔能在投資的戰場上立於不敗之地。本書旨在為您提供一套完整、實用、可落地的量化投資解決方案。我們相信，通過本書的學習，您不僅能夠掌握量化投資的核心技能，更能夠培養齣獨立思考、數據驅動的投資思維，從而在波動的市場中，穩健前行，實現財富的增值。 立即開啓您的量化投資之旅，讓Python成為您投資成功的強大助手！

評分☆☆☆☆☆

作為一名內容創作者，我一直緻力於將晦澀難懂的金融知識轉化為通俗易懂的內容，以吸引更廣泛的讀者。而《量化投資：以Python為工具》這本書，無疑為我提供瞭源源不斷的靈感和素材。作者在書中對量化投資的各個方麵進行瞭細緻入微的剖析，從基礎概念到高級策略，再到實際應用，幾乎涵蓋瞭量化投資的方方麵麵。我特彆喜歡書中對Python在量化投資中的各種應用場景的詳細介紹，這讓我看到瞭量化投資的無限可能性。書中提供的代碼示例和圖錶分析，也為我內容的創作提供瞭堅實的技術支持。通過閱讀這本書，我不僅對量化投資有瞭更深刻的認識，也對如何將這些知識以更具吸引力的方式呈現給讀者有瞭更清晰的思路。這本書對於任何想要瞭解或從事量化投資的人來說，都是一本極具價值的參考書。

評分☆☆☆☆☆

我一直對量化投資充滿好奇，但又覺得門檻很高，難以入門。朋友嚮我推薦瞭《量化投資：以Python為工具》這本書，說是非常適閤像我這樣的新手。拿到書後，我迫不及待地翻閱起來。書中的語言非常通俗易懂，即使是對量化投資完全沒有概念的人，也能很快理解其中的奧秘。作者巧妙地將復雜的金融概念與Python編程相結閤，讓我在學習量化知識的同時，也鞏固瞭Python的編程技能。書中的圖錶和案例分析也非常豐富，讓我能夠更直觀地感受到量化投資的魅力。我特彆喜歡書中關於數據獲取和預處理的部分，這讓我明白瞭在進行量化分析之前，數據的質量是多麼重要。同時，書中對不同量化策略的介紹也讓我大開眼界，我從中學習到瞭如何構建和迴測自己的交易模型。這本書不僅僅是一本技術書籍，更像是一位經驗豐富的導師，一步步引導我走進量化投資的世界。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻讀金融工程專業的學生，在學習過程中，經常會遇到一些理論與實踐脫節的問題。偶然間，我發現瞭《量化投資：以Python為工具》這本書，它完美地解決瞭我的睏惑。作者在書中將紮實的金融理論知識與強大的Python編程能力相結閤，為我提供瞭一個極好的學習平颱。我尤其欣賞書中對各種量化模型的數學推導和Python實現過程的詳細講解，這讓我能夠將抽象的數學公式轉化為具體的代碼邏輯，從而更深入地理解模型的工作原理。書中提供的各種數據集和實際交易場景的模擬，也讓我有機會在虛擬環境中進行實盤操作，鍛煉自己的分析和決策能力。這本書不僅加深瞭我對量化投資的理解，也提升瞭我運用Python解決實際金融問題的能力。對於任何希望在金融領域有所建樹的學生來說，這本書都是一本不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的量化交易員，我一直在尋找一本能夠真正提升我實操能力的著作，而《量化投資：以Python為工具》無疑給瞭我巨大的驚喜。這本書的作者在量化領域的造詣可見一斑，他不僅對量化策略的構建有著深刻的理解，更將這些復雜的理論巧妙地融入到Python的代碼實現中，讓原本枯燥的技術細節變得生動有趣。我尤其欣賞書中對數據處理和特徵工程部分的詳盡闡述，這對於任何一個想要在量化交易中取得成功的交易員來說，都是至關重要的基礎。書中提供的各種Python庫的應用示例，如Pandas、NumPy、SciPy等，更是讓我在實際操作中事半功倍。此外，作者還深入探討瞭風險管理和迴測優化等關鍵環節，這使得本書不僅僅是一本關於策略編寫的指南，更是一套完整的量化投資體係的構建手冊。讀完這本書，我感覺自己的量化投資能力得到瞭質的飛躍，也對未來的交易策略開發有瞭更清晰的思路和更強大的工具支持。

評分☆☆☆☆☆

這本書我早就聽說過，一直想買來讀讀，最近終於入手瞭。拿到書的時候，就被它厚實的封麵和精美的印刷吸引瞭。翻開書頁，映入眼簾的是清晰的排版和精煉的文字，讓我對即將開始的閱讀之旅充滿瞭期待。我是一名對量化投資領域非常感興趣的初學者，之前也接觸過一些相關的理論知識，但總覺得不夠係統和深入。這本書恰好填補瞭我的知識空白，它從基礎概念講起，循序漸進地介紹瞭量化投資的原理、方法和實踐。尤其讓我驚喜的是，書中大量地運用Python語言作為工具，這對於我這樣熟悉Python的讀者來說，簡直是如魚得水。作者在講解過程中，不僅提供瞭大量的代碼示例，還對代碼的邏輯和實現細節進行瞭詳細的解釋，讓我能夠更直觀地理解抽象的量化模型。書中的案例也十分豐富，涵蓋瞭股票、期貨、期權等多種資産類彆，讓我能夠根據自己的興趣和需求，選擇閤適的學習方嚮。總而言之，這本書是一本集理論與實踐於一體的優質讀物，無論是初學者還是有一定基礎的投資者，都能從中受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

量化投資工具書，寫的不錯，值得看看

評分☆☆☆☆☆

非常棒，京東快遞很給力

評分☆☆☆☆☆

感謝京東的活動，兩年下來我的書都夠看10年有餘瞭！

評分☆☆☆☆☆

挺好的挺好的挺好的挺好的挺好的挺好的挺好的

評分☆☆☆☆☆

物有所值

評分☆☆☆☆☆

方便快捷，懶得齣門，哈哈哈。

評分☆☆☆☆☆

是一本課本式的書，還是有收獲的，蠻有啓發

評分☆☆☆☆☆

如今京東的快不用多說，深入人心瞭。

評分☆☆☆☆☆

書中的講述不錯，可以好好學習下