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何海群 著

图书标签:

• Python
• 大数据
• 量化交易
• 金融
• 数据分析
• 零基础
• 投资
• 编程
• 实战
• 量化投资

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121306594

版次：1

商品编码：12100422

品牌：Broadview

包装：平装

丛书名： 金融科技丛书

开本：16开

出版时间：2017-01-01

用纸：胶版纸

页数：440

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

适读人群 ：做量化交易和大数据的程序员

本书包括：

? 近50万字的图文课件；

? 数十套结合课件的Python教学代码；

? 全套zwPython开源平台；

? 业内首套面向初学者的开源量化系统zwQuant；

? 国内较大的开源金融数据包zwDat，包括tick数据。

无须任何编程、交易经验，也不需要具备超强的数据分析能力，只要会使用Excel就可以轻松学会本书讲解的知识点。读完本书内容和配套的教学代码，就能够编写简单的量化策略函数。

内容简介

本书是国内较早关于Python大数据与量化交易的原创图书，配合zwPython开发平台和zwQuant开源量化软件学习，是一套完整的大数据分析、量化交易的学习教材，可直接用于实盘交易。本书有三大特色：一，以实盘个案分析为主，全程配有Python代码；二，包含大量的图文案例和Python源码，无须专业编程基础，懂Excel即可开始学习；三，配有专业的zwPython集成开发平台、zwQuant量化软件和zwDat数据包。

本书内容源自笔者的原版教学课件，虽然限于篇幅和载体，省略了视频和部分环节，但核心内容都有保留，配套的近百套Python教学程序没有进行任何删减。考虑到广大入门读者的需求，笔者在各个核心函数环节增添了函数流程图。

作者简介

何海群，网名：字王，CHRD前海智库CTO，《中华大字库》发明人，出版书籍20余部，在人工智能、数据分析等方面具有20年一线专业经验；zwPython开发平台、zwQuant量化软件设计师，中国“Python创客”项目和“Python产业联盟”发起人，国内Python量化课程《Python量化实盘?魔鬼训练营》创始人，也是极宽量化开源团队的创始人。其研究成果有：“小数据”理论、快数据模型、黑天鹅算法、人工智能“足彩图灵法则”等；其论文《人工智能与中文字型设计》是中文字库行业三大基础建模理论之一。论文《人工智能与中文字型设计》是中文字库行业三大基础建模理论之一。

内页插图

目录

第1章 从故事开始学量化 1

1.1 亿万富翁的“神奇公式” 2

1.1.1 案例1-1：亿万富翁的“神奇公式” 2

1.1.2 案例分析：Python图表 5

1.1.3 matplotlib绘图模块库 7

1.1.4 案例分析：style绘图风格 10

1.1.5 案例分析：colormap颜色表 12

1.1.6 案例分析：颜色表关键词 14

1.1.7 深入浅出 17

1.2 股市“一月效应” 18

1.2.1 案例1-2：股市“一月效应” 18

1.2.2 案例分析：“一月效应”计算 19

1.2.3 案例分析：“一月效应”图表分析 24

1.2.4 案例分析：颜色表效果图 26

1.2.5 “一月效应”全文注解版Python源码 27

1.2.6 大数据?宏分析 34

1.3 量化交易流程与概念 36

1.3.1 数据分析I2O流程 36

1.3.2 量化交易不是高频交易、自动交易 37

1.3.3 小资、小白、韭菜 38

1.3.4 专业与业余 38

1.4 用户运行环境配置 42

1.4.1 程序目录结构 43

1.4.2 金融股票数据包 44

1.5 Python实战操作技巧 46

1.5.1 模块检测 46

1.5.2 Spyder编辑器界面设置 47

1.5.3 代码配色技巧 48

1.5.4 图像显示配置 50

1.5.5 Python2、Python 3双版本双开模式 51

1.5.6 单版本双开、多开模式 52

1.5.7 实战胜于一切 54

1.6 量化、中医与西医 54

第2章 常用量化技术指标与框架 56

2.1 案例2-1：SMA均线策略 56

2.1.1 案例要点与事件编程 58

2.1.2 量化程序结构 61

2.1.3 main程序主入口 61

2.1.4 KISS法则 63

2.2 Python量化系统框架 64

2.2.1 量化行业关键词 64

2.2.2 国外主流Python量化网站 65

2.2.3 我国主流Python量化网站 67

2.2.4 主流Python量化框架 70

2.3 常用量化软件包 78

2.3.1 常用量化软件包简介 79

2.3.2 案例2-2：模块库列表 80

2.4 常用量化技术指标 82

2.4.1 TA-Lib金融软件包 83

2.4.2 案例2-3：MA均线函数调用 84

2.4.3 TA-Lib函数调用 86

2.4.4 量化分析常用指标 88

2.5 经典量化策略 90

2.5.1 阿尔法（Alpha）策略 90

2.5.2 Beta策略 92

2.5.3 海龟交易法则 93

2.5.4 ETF套利策略 95

2.6 常用量化策略 95

2.6.1 动量交易策略 96

2.6.2 均值回归策略 97

2.6.3 其他常用量化策略 98

2.7 起点与终点 100

第3章 金融数据采集整理 101

3.1 常用数据源API与模块库 102

3.1.1 大数据综合API 102

3.1.2 专业财经数据API 103

3.1.3 专业数据模块库 104

3.2 案例3-1：zwDatX数据类 104

3.3 美股数据源模块库 108

3.4 开源文档库Read the Docs 109

3.5 案例3-2：下载美股数据 110

3.6 财经数据源模块库TuShare 113

3.6.1 沪深股票列表 115

3.6.2 案例3-3：下载股票代码数据 116

3.6.3 CSV文件处理 119

3.7 历史数据 121

3.7.1 历史行情 121

3.7.2 案例3-4：下载近期股票数据 124

3.7.3 历史复权数据 130

3.7.4 案例3-5：下载历史复权数据 131

3.8 其他交易数据 134

3.9 zwDat超大股票数据源与数据更新 143

3.9.1 案例3-6：A股基本概况数据下载 144

3.9.2 案例3-7：A股交易数据下载 146

3.9.3 案例3-8：A股指数行情数据下载 150

3.9.4 案例3-9：美股交易数据下载 151

3.10 数据归一化处理 153

3.10.1 中美股票数据格式差异 153

3.10.2 案例3-10：数据格式转化 154

3.10.3 案例3-11：A股策略PAT实盘分析 156

3.10.4 案例3-12：数据归一化 158

3.11 为有源头活水来 160

第4章 PAT案例汇编 162

4.1 投资组合与回报率 163

4.1.1 案例4-1：下载多组美股数据 163

4.1.2 案例4-2：投资组合收益计算 165

4.2 SMA均线策略 168

4.2.1 SMA简单移动平均线 168

4.2.2 案例4-3：原版SMA均线策略 169

4.2.3 案例4-4：增强版SMA均线策略 173

4.2.4 案例4-5：A股版SMA均线策略 174

4.3 均线交叉策略 175

4.3.1 案例4-6：均线交叉策略 176

4.3.2 案例4-7：A股版均线交叉策略 178

4.4 VWAP动量策略 181

4.4.1 案例4-8：VWAP动量策略 182

4.4.2 案例4-9：A股版VWAP动量策略 183

4.5 布林带策略 183

4.5.1 案例4-10：布林带策略 185

4.5.2 案例4-11：A股版布林带策略 186

4.6 RSI2策略 188

4.6.1 案例4-12：RSI2策略 190

4.6.2 案例4-13：A股版RSI2策略 190

4.7 案例与传承 194

第5章 zwQuant整体架构 196

5.1 发布前言 196

5.2 功能简介 197

5.2.1 目录结构 197

5.2.2 安装与更新 198

5.2.3 模块说明 199

5.2.4 zwSys模块：系统变量与类定义 200

5.2.5 zwTools模块：常用（非量化）工具函数 201

5.2.6 zwQTBox：常用“量化”工具函数集 201

5.2.7 zwQTDraw.py：量化绘图工具函数 203

5.2.8 zwBacktest：回溯测试工具函数 203

5.2.9 zwStrategy：策略工具函数 203

5.2.10 zw_TA-Lib：金融函数模块 204

5.3 示例程序 207

5.4 常用量化分析参数 208

5.5 回溯案例：对标测试 209

5.5.1 对标测试1：投资回报参数 209

5.5.2 对标测试2：VWAP策略 211

5.6 回报参数计算 214

5.7 主体框架 220

5.7.1 stkLib内存数据库 220

5.7.2 Bars数据包 221

5.7.3 案例：内存数据库＆数据包 222

5.7.4 qxLib、xtrdLib 227

5.7.5 案例5-1：qxLib数据 228

5.7.6 量化系统的价格体系 230

5.7.7 数据预处理 231

5.7.8 绘图模板 234

5.8 新的起点 236

第6章 模块详解与实盘数据 237

6.1 回溯流程 238

6.1.1 案例6-1：投资回报率 238

6.1.2 代码构成 242

6.1.3 运行总流程 243

6.2 运行流程详解 244

6.2.1 设置股票数据源 244

6.2.2 设置策略参数 247

6.2.3 dataPre数据预处理 249

6.2.4 绑定策略函数 253

6.2.5 回溯测试：zwBackTest 253

6.2.6 输出回溯结果数据、图表 258

6.3 零点策略 260

6.3.1 mul多个时间点的交易＆数据 263

6.3.2 案例6-2：多个时间点交易 264

6.4 不同数据源与格式修改 270

6.4.1 案例6-3：数据源修改 272

6.4.2 数据源格式修改 274

6.5 金融数据包与实盘数据更新 275

6.5.1 大盘指数文件升级 276

6.5.2 实盘数据更新 277

6.5.3 案例6-4：A股实盘数据更新 277

6.5.4 案例6-5：大盘指数更新 279

6.6 稳定第一 281

第7章 量化策略库 282

7.1 量化策略库简介 282

7.1.1 量化系统的三代目 283

7.1.2 通用数据预处理函数 283

7.2 SMA均线策略 286

7.2.1 案例7-1：SMA均线策略 286

7.2.2 实盘下单时机与推荐 289

7.2.3 案例7-2：实盘SMA均线策略 290

7.3 CMA均线交叉策略 294

7.3.1 案例7-3：均线交叉策略 294

7.3.2 对标测试误差分析 296

7.3.3 案例7-4：CMA均线交叉策略修改版 299

7.3.4 人工优化参数 300

7.4 VWAP策略 301

7.4.1 案例7-5：VWAP策略 301

7.4.2 案例7-6：实盘VWAP策略 303

7.5 BBands布林带策略 304

7.5.1 案例7-7：BBands布林带策略 305

7.5.2 案例7-8：实盘BBands布林带策略 306

7.6 大道至简1 1 307

第8章 海龟策略与自定义扩展 309

8.1 策略库 309

8.1.1 自定义策略 310

8.1.2 海龟投资策略 310

8.2 tur海龟策略v1：从零开始 311

8.3 案例8-1：海龟策略框架 311

8.4 tur海龟策略v2：策略初始化 312

8.5 案例8-2：策略初始化 312

8.6 tur海龟策略v3：数据预处理 313

8.7 案例8-3：数据预处理 314

8.8 tur海龟策略v4：策略分析 317

8.9 案例8-4：策略分析 317

8.10 tur海龟策略v5：数据图表输出 320

8.10.1 案例8-5：图表输出 320

8.10.2 参数优化 324

8.10.3 案例8-6：参数优化 324

8.11 tur海龟策略v9：加入策略库 325

8.12 案例8-7：入库 326

8.13 庖丁解牛 328

第9章 TA-Lib函数库与策略开发 329

9.1 TA-Lib技术指标 329

9.1.1 TA-Lib官网 329

9.1.2 矩阵版TA-Lib金融函数模块 330

9.2 MACD策略 331

9.2.1 MACD策略1 331

9.2.2 案例9-1：MACD_v1 335

9.2.3 MACD策略2 336

9.2.4 案例9-2：MACD_v2 338

9.3 KDJ策略 340

9.3.1 KDJ策略1 340

9.3.2 案例9-3：KDJ01 343

9.3.3 KDJ策略2 346

9.3.4 案例9-4：KDJ02 347

9.4 RSI策略 350

9.4.1 RSI取值的大小 351

9.4.2 RSI策略 351

9.4.3 预留参数优化接口 356

9.4.4 案例9-5：A股版RSI策略 357

9.5 基石、策略与灵感 358

第10章 扩展与未来 360

10.1 回顾案例2-1：SMA均线策略 360

案例10-1：SMA均线策略扩展 363

10.2 大盘指数资源 365

10.2.1 大盘指数文件升级 366

10.2.2 大盘指数内存数据库 367

10.2.3 扩展zwQuantX类变量 368

10.2.4 大盘指数读取函数 368

10.2.5 案例10-2：读取指数 369

10.2.6 大盘数据切割 370

10.2.7 案例10-3：inxCut数据切割 372

10.3 系统整合 373

10.3.1 案例10-4：整合设置 375

10.3.2 案例10-5：修改指数代码 376

10.3.3 修改sta_dataPre0xtim函数 377

10.3.4 案例10-6：整合数据切割 380

10.3.5 修改绘图函数 381

10.4 扩展完成 384

案例10-7：SMA均线扩展策略 384

10.5 其他扩展课题 386

10.5.1 复权数据冲突 386

10.5.2 波动率指标DVIX 386

10.5.3 修改回溯主函数zwBackTest 387

10.5.4 案例10-8：波动率 390

10.5.5 空头交易 392

10.5.6 虚拟空头交易 392

10.5.7 修改检查函数 393

10.5.8 案例10-9：空头数据 396

10.6 终点与起点 397

附录A zwPython开发平台用户手册 398

附录B Python量化学习路线图 423

前言/序言

　　2014年，美国银行、美林证券的“石英”项目、摩根大通的“雅典娜”项目都不约而同地选择了Python作为金融行业的标准编程语言。
　　全世界的金融工程行业全部重新洗牌，这为中国的金融工程从业人员带来了前所未有的机遇。资本的力量是强大的，也是冷酷无情的。
　　2016年5月，《华尔街日报》报道，目前华尔街的三大编程语言是：C、Java与Python。其中，C与Java成为三大语言之一有两方面原因：一方面是由于历史积累，另一方面是系统架构设计的需要。而在应用领域Python更胜一筹，因为Python已经成为金融行业量化领域的标准编程语言。
　　本书是国内较早关于Python大数据与量化交易的原创图书。本书配合zwPython、zwQuant开源量化软件学习，是一套完整的大数据分析、量化交易的学习教材，可直接用于实盘交易。
　　本书内容包括：
　　近50万字的图文课件；
　　数十套结合课件的Python教学代码；
　　全套zwPython开源平台；
　　业内首套面向初学者的开源量化系统zwQuant；
　　国内较大的开源金融数据包zwDat，包括tick数据。
　　100%零基础，无须任何编程、交易经验，也不需要具备超强的数据分析能力，只要会使用Excel就可以轻松学会本书讲解的知识点。读完本书内容和配套的教学代码，就能够编写简单的量化策略函数。
　　本书的内容源自笔者的原版教学课件，虽然限于篇幅和载体，省略了视频和部分环节，但核心内容都有保留，配套的近百套Python教学程序没有进行任何删减。
　　考虑到广大入门读者的需求，笔者在各个核心函数环节增添了函数流程图。
　　量化新人学习指南
　　1．多参考笔者的字王量化网站和笔者博客。
　　2．本书配套程序可在百度网盘下载。本书读者QQ群（zwPython量化总群）：650924099。网盘和群共享包含很多资源，读者可自行下载，也可以上传。建议先看“漫画学系列”，该系列比较经典，而且简单；zwQuant开源量化软件在群共享和网盘都可下载。
　　3．强烈建议初学者先下载zwPython集成版，阅读zwPython中文手册，再开始学习Python，这样可以少走很多弯路。

　　致谢
　　虽然很多网友在笔者博客留言，要求购买本书，但本书的创作和正式出版还是经历了许多波折。
　　如今本书终于出版，在此，要特别感谢电子工业出版社的黄爱萍和戴新编辑，感谢她们在选题策划和稿件整理方面做出的大量工作。
　　同时，在本书创作过程中，极宽开源量化团队和培训班的全体成员，提出很多宝贵的意见，并对部分课件程序做了中文注解。
　　特别是吴娜、余勤两位同学，为极宽开源量化文库和zwQuant开源量化软件编写文档，以及在团队成员管理方面做了大量工作，为他们的付出表示感谢。

　　何海群（字王）

　　北京极宽科技有限公司CTO
　　2016年11月25日

《Python数据科学实战：从入门到精通》 简介： 在当今数据爆炸的时代，掌握数据分析与处理的能力已成为一项核心竞争力。本书并非一本关于特定领域（如金融交易）的入门指南，而是专注于通过Python这一强大而灵活的工具，系统地引导读者深入理解数据科学的核心概念、工具与实践方法。从最基础的Python编程概念开始，逐步构建起扎实的数据处理、分析、可视化以及机器学习的基础，最终达到能够独立解决复杂数据问题的能力。 目标读者： 对数据分析、数据科学、机器学习感兴趣，但缺乏相关编程经验的初学者。 希望系统学习Python在数据科学领域应用的开发者。 需要提升数据处理和分析效率，但不知从何下手的职场人士。 想要将理论知识转化为实际项目技能的学生。 本书特色： 循序渐进，由浅入深： 跳过对特定行业术语的依赖，聚焦于通用的数据科学方法论，确保任何背景的读者都能轻松上手。 代码驱动，实践至上： 理论讲解与大量的代码示例相结合，每一步都伴随实际操作，让读者在“做中学”。 工具链全面： 覆盖Python数据科学的核心库，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn等，并介绍它们在不同场景下的应用。 案例丰富，贴近实际： 选取贴近生活、易于理解的数据集进行案例分析，帮助读者建立直观的认识。 错误排查与调试技巧： 针对初学者常遇到的问题，提供实用的排查和调试方法，培养良好的编程习惯。 内容大纲： 第一部分：Python基础与数据科学环境搭建 第一章：Python编程入门 Python简介与安装：介绍Python的优势，以及如何搭建本地开发环境（Python解释器、IDE/代码编辑器）。 基本数据类型与变量：理解整数、浮点数、字符串、布尔值等，以及变量的赋值与使用。 数据结构：深入学习列表（list）、元组（tuple）、字典（dictionary）和集合（set），掌握它们的创建、访问、修改和常用操作。 控制流语句：掌握条件语句（if-elif-else）和循环语句（for, while），实现程序的逻辑控制。 函数：学习如何定义和调用函数，理解函数参数、返回值以及作用域，提高代码的复用性。 模块与包：介绍Python的模块化开发思想，学习如何导入和使用标准库及第三方库。 异常处理：掌握try-except语句，学习如何优雅地处理程序运行中可能出现的错误。 第二章：Python数据科学环境搭建与配置 Anaconda发行版：介绍Anaconda的优势，以及如何安装和使用Anaconda来管理Python环境和第三方库。 Jupyter Notebook/Lab：学习使用Jupyter Notebook/Lab进行交互式编程，理解其在数据探索和可视化中的重要作用。 常用数据科学库的安装与初步了解：介绍NumPy、Pandas、Matplotlib等库的安装命令，并进行简单的“Hello, World”式演示。 第二部分：数据处理与清洗（Pandas核心应用） 第三章：Pandas Series与DataFrame入门 Series：理解Series作为一维带标签数组的概念，学习创建、索引、切片和基本运算。 DataFrame：掌握DataFrame作为二维表格型数据结构，学习创建、索引、选择和基本属性（形状、维度、列名等）。 数据加载与保存：学习从CSV、Excel、JSON等多种格式的文件中读取数据，并将处理后的数据保存到文件。 第四章：数据选取、过滤与排序 基于标签和位置的选取：熟练使用`.loc`和`.iloc`进行数据选取。 条件过滤：通过布尔索引实现复杂的数据筛选，例如选取满足特定条件的行。 数据排序：学习按照行或列对DataFrame进行排序。 第五章：数据清洗与预处理 缺失值处理：识别和处理缺失值（NaN），包括删除、填充（均值、中位数、前向/后向填充）等方法。 重复值处理：检测和移除重复的行。 数据类型转换：学习如何将列的数据类型进行转换（例如，将字符串转为数值，或将日期字符串解析为日期时间对象）。 字符串操作：使用Pandas内置的字符串方法进行文本数据处理，如替换、分割、提取等。 数据规范化与标准化：理解何时以及如何进行数据缩放，为后续建模做准备。 第六章：数据合并、连接与重塑 数据合并（Concatenation）：使用`pd.concat()`实现多个DataFrame的纵向或横向合并。 数据连接（Merging/Joining）：掌握`pd.merge()`和`df.join()`，学习基于共同键进行多表关联。 数据重塑（Reshaping）：学习使用`pivot_table`和`melt`进行数据的长宽格式转换，以适应不同的分析需求。 第三部分：数据分析与探索（NumPy与Pandas进阶） 第七章：NumPy基础与科学计算 NumPy Array：理解NumPy的核心数据结构ndarray，学习创建、索引、切片、形状操作。 数组运算：掌握NumPy数组的向量化运算，理解其高效性。 广播机制（Broadcasting）：学习NumPy的广播规则，实现不同形状数组之间的运算。 常用数学函数与统计方法：利用NumPy进行各种数值计算，如求和、均值、标准差、最大/最小值等。 第八章：分组与聚合（Group By） `groupby()`操作：学习使用`groupby()`进行数据分组，是数据分析中的核心操作。 聚合函数：掌握`.agg()`方法，应用多种聚合函数（sum, mean, count, min, max, std等）对分组后的数据进行计算。 多层分组与自定义聚合：实现复杂的分组逻辑和自定义的聚合逻辑。 第九章：数据透视与交叉表 数据透视表（Pivot Table）：使用`pivot_table`函数，将数据按行、列和值进行汇总，进行多维度的分析。 交叉表（Cross-tabulation）：学习使用`pd.crosstab`创建频数表，用于分析两个或多个分类变量之间的关系。 第四部分：数据可视化（Matplotlib与Seaborn） 第十章：Matplotlib基础绘图 Figure与Axes：理解Matplotlib绘图的基本结构。 常用图表类型：学习绘制折线图、散点图、柱状图、饼图等。 图表定制：掌握修改图表标题、轴标签、图例、颜色、线条样式等。 子图（Subplots）：学习在同一张图上绘制多个子图。 第十一章：Seaborn统计可视化 Seaborn简介：了解Seaborn如何基于Matplotlib提供更高级、更美观的统计图表。 常用图表类型：学习绘制分布图（histplot, kdeplot）、分类图（countplot, barplot）、关系图（scatterplot, lineplot）、回归图（regplot）和多变量图（heatmap, pairplot）等。 主题与风格：学习使用Seaborn的内置主题来美化图表。 DataFrame集成：掌握Seaborn与Pandas DataFrame的无缝集成。 第十二章：高级可视化技巧与交互性 绘制多变量关系图：使用`pairplot`和`heatmap`探索特征之间的相关性。 自定义图表元素：调整图表的精细度，使其更具信息量。 （可选）介绍Plotly等交互式可视化库的初步概念。 第五部分：机器学习入门与实践（Scikit-learn） 第十三章：机器学习基础概念 监督学习与无监督学习：理解两种主要的机器学习范式。 特征工程基础：数据预处理（例如，上面提到的清洗、标准化）对模型性能的影响。 模型评估：介绍常见的评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差等）。 训练集、验证集与测试集：理解数据集划分的重要性。 第十四章：监督学习算法实践 回归算法： 线性回归（Linear Regression）：概念、实现与模型评估。 （可选）其他回归模型简介（如Lasso, Ridge）。 分类算法： 逻辑回归（Logistic Regression）：概念、实现与模型评估。 K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）：概念、实现与模型评估。 （可选）决策树（Decision Tree）、支持向量机（SVM）简介。 第十五章：无监督学习算法实践 聚类算法： K-Means聚类：概念、实现与可视化。 降维算法： 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：概念、实现与应用。 第十六章：模型训练、评估与调优 Scikit-learn API：学习统一的Scikit-learn接口（fit, predict, transform）。 交叉验证（Cross-validation）：提高模型评估的鲁棒性。 超参数调优：介绍网格搜索（Grid Search）等方法。 第六部分：实战项目与进阶 第十七章：综合实战项目 选择一个或多个实际数据集（例如，泰坦尼克号生还预测、鸢尾花分类、房价预测等）。 从数据加载、清洗、探索性分析（EDA）、可视化到模型选择、训练、评估和调优，完整地走一遍机器学习流程。 强调代码的组织、注释和可读性。 第十八章：进一步学习方向 介绍更高级的机器学习算法（如集成学习、深度学习）。 数据工程（ETL工具、数据库交互）。 大数据处理框架（Spark）的初步概念。 数据科学的应用领域（自然语言处理、计算机视觉）。 如何利用社区资源（文档、论坛、Kaggle）持续学习。 学习成果： 完成本书的学习后，读者将能够： 熟练运用Python进行数据处理、清洗和转换。 掌握Pandas进行复杂的数据分析和聚合操作。 利用Matplotlib和Seaborn创建高质量的数据可视化图表。 理解机器学习的基本原理，并使用Scikit-learn实现常见的监督和无监督学习模型。 能够独立完成一个完整的数据分析与建模项目。 为进一步深入学习数据科学、机器学习或人工智能打下坚实的基础。 本书旨在为每一位渴望驾驭数据力量的读者提供一条清晰、可行且富有成效的学习路径。通过理论与实践的紧密结合，您将逐步蜕变为一名自信的数据科学家。

评分☆☆☆☆☆

我是一名多年从事传统金融分析的从业者，习惯了excel和各种专业分析软件的操作。但随着大数据时代的到来，我深切感受到自己的技能正在逐渐被淘汰，特别是看到一些年轻的分析师能够利用编程语言来处理海量数据、构建复杂的模型，我感到非常焦虑。因此，我急切地希望能够快速掌握一门能够与时俱进的技术。 这本书的出现，就像一股清流，它没有让我陷入繁杂的编程理论中，而是直击我最关心的问题：如何利用Python来处理金融数据并应用于量化交易。书中的讲解非常有条理，从Python的基础语法开始，循序渐进地引入了NumPy、Pandas等关键库，这些库在数据处理方面简直是神器，让我看到了告别繁琐手动操作的可能性。 我尤其赞赏书中关于数据可视化的部分。以前，我主要依靠图表软件手动绘制图表，效率不高且难以进行精细的调整。而这本书则教会我如何使用Python库来自动化生成各种精美的图表，这不仅大大提高了我的工作效率，更重要的是，我能够通过这些图表更深入地洞察数据的内在规律，发现一些传统方法难以察觉的趋势。 当书中的内容触及量化交易策略时，我感到非常兴奋。它并没有直接介绍高深的交易模型，而是从最基础的交易逻辑入手，比如如何根据技术指标来生成买卖信号，以及如何进行策略的回测和优化。通过书中提供的代码示例，我能够亲手实践这些策略，并了解它们在历史数据上的表现，这让我对量化交易有了更直观的认识。 这本书为我提供了一个非常好的转型机会。它让我看到，即使是像我这样没有编程基础的传统金融从业者，也能够通过系统的学习，掌握大数据和量化交易的核心技能。这本书的实用性和针对性极强，让我能够快速地将学到的知识应用到实际工作中，从而提升我的职业竞争力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名曾经尝试过几次量化交易，但都因为技术和理论的不足而半途而废的爱好者。我深知量化交易的魅力，也明白数据和编程是其中的关键。然而，市面上很多书籍要么是算法的堆砌，要么是代码的堆砌，都让我觉得难以找到一条适合自己的学习路径。幸运的是，我找到了这本书。 这本书最打动我的地方在于它的“零起点”理念。它没有预设任何门槛，而是从最最基础的Python语法开始讲解。我之前对编程完全不了解，但跟着书中的例子，我竟然能够一步步地写出能够运行的代码，并且能理解每一行代码的作用。这种循序渐进的学习方式，让我重拾了学习的信心。 书中对大数据处理的讲解，让我受益匪浅。我过去处理数据时，往往是手动复制粘贴，效率低下且容易出错。而这本书则教会了我如何利用Pandas等库，对成千上万行的数据进行快速的筛选、排序、合并和计算，这让我看到了大数据在金融分析中的真正威力。 在量化交易策略的部分，书中并没有直接给出“圣杯”式的交易模型，而是强调了策略的构建逻辑和回测的重要性。我学会了如何根据自己的想法来设计一个简单的交易策略，并通过Python代码来模拟这个策略在历史数据上的表现。这种“边学边练”的方式，让我对量化交易有了更深刻的理解。 这本书给我最大的感受是，量化交易并非遥不可及。它需要扎实的技术基础和严谨的思维方式，而这本书正是为我们提供了这样的基础。它不仅教会了我如何使用工具，更重要的是，它培养了我一种用数据说话，用逻辑驱动交易的思维。我现在对接下来的量化交易学习充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对金融科技领域充满憧憬的IT从业者，我一直想将自己的技术能力与金融市场相结合，但苦于缺乏相关的行业知识和入门指导。市面上的量化交易书籍，大多侧重于金融理论，而大数据分析的书籍，又常常缺乏金融领域的应用场景。这本书的出现，恰好弥补了这一缺口。 这本书从Python语言的基础讲起，但很快就将重点转移到了数据科学的应用上。它详细介绍了如何使用Python进行数据爬取、清洗、整理，以及如何利用Matplotlib、Seaborn等工具进行数据可视化。我尤其喜欢书中关于金融数据采集的章节，它提供了多种实用的数据源和获取方法，让我能够轻松地获取到股票、期货等交易数据。 在量化交易方面，这本书提供了一个非常清晰的框架。它从最基础的交易策略类型开始介绍，例如趋势跟踪、均值回归等，并教会我如何将这些策略用Python代码来实现。书中的代码示例非常详尽，可以直接用于学习和实践，让我能够快速地搭建起自己的量化交易原型。 我对书中关于策略回测和风险管理的讲解印象深刻。它不仅教会我如何评估策略的盈利能力，更重要的是，它强调了风险控制的重要性，并提供了多种风险管理工具的实现方法。这让我明白，一个成功的量化交易者，不仅要有盈利的策略，更要有强大的风险控制能力。 这本书为我提供了一个将IT技术与金融市场相结合的绝佳起点。它不仅让我掌握了必要的编程和数据分析技能，更让我对量化交易有了系统的认识。我从中看到了利用技术创新来驱动金融市场发展的巨大潜力，也为我未来的职业发展开辟了新的方向。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校大学生，主修经济学，对金融市场一直抱有浓厚的兴趣，尤其对那些能够利用数据进行精准预测和交易的量化模型感到着迷。然而，在接触到许多关于量化交易的学术论文和专业书籍时，我常常被复杂的数学公式和高深的统计模型所困扰，感觉自己离这个领域还很遥远。这本书的出现，恰恰填补了我在这方面的知识空白。 书中对Python语言的讲解，并非是那种枯燥的语法罗列，而是紧密围绕着数据科学和金融应用的场景展开。它深入浅出地介绍了Python在数据采集、清洗、存储以及可视化方面的强大能力，让我深刻理解了为何Python会成为大数据分析的首选工具。特别是对于一些金融数据的处理，比如股票价格、交易量等，书中提供了非常贴合实际的案例，让我在学习编程的同时，也能感受到其在金融领域的应用价值。 当阅读到关于量化交易策略的章节时，我感觉豁然开朗。书中并没有直接给出复杂的交易模型，而是从最基础的交易逻辑出发，引导读者一步步构建自己的交易系统。从如何定义交易信号，到如何进行策略回测，再到如何评估策略的表现，整个过程都充满了实践性。我学到了如何利用Python库来模拟交易过程，并对不同参数下的策略效果进行分析。 这本书的另一个亮点在于它对于大数据在金融领域应用的探讨。书中不仅仅局限于股票交易，还触及了其他一些前沿的应用方向，让我看到了大数据技术在金融风控、市场情绪分析等方面的广阔前景。这些内容极大地拓宽了我的视野，让我对未来的学习和研究方向有了更清晰的认识。 总的来说，这本书是一本非常优秀的入门读物，它成功地将晦涩的技术概念与实际的金融应用相结合，为我这样的学生提供了一条清晰的学习路径。我不仅巩固了Python编程技能，更重要的是，我对量化交易和大数据在金融领域的应用有了更深刻的理解和更浓厚的兴趣。这本书让我相信，通过系统学习和不断实践，任何人都有可能在这个充满机遇的领域取得成功。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对金融市场充满好奇，但又深感技术门槛的职场新人，我一直在寻找一本能够引领我入门的“敲门砖”。市面上关于大数据和量化交易的书籍琳琅满目，但多数要么过于理论化，要么技术栈过于晦涩，让我望而却步。直到我遇到了这本书，才真正感受到“零起点”的诚意。它没有一开始就抛出复杂的算法和模型，而是从Python最基础的语法开始，像一位循循善诱的老师，一步步引导我熟悉这门强大的编程语言。 我尤其喜欢书中对数据处理和分析环节的细致讲解。那些看似枯燥的数据清洗、转换、可视化过程，在作者的笔下变得生动有趣。通过实际案例，我学会了如何使用Pandas库高效地处理海量数据，如何利用Matplotlib和Seaborn将数据转化为直观的图表，从而发现隐藏在数字背后的规律。这不仅仅是学习编程技巧，更重要的是培养了一种用数据说话的思维方式，这对于我理解市场、分析行情至关重要。 当书中开始涉及量化交易的部分时，我惊喜地发现，之前学到的Python知识竟然能如此自然地融入其中。从基本的交易策略编写，到回测平台的搭建，再到风险管理的概念，都循序渐进，逻辑清晰。书中提供的代码示例非常实用，可以直接上手运行，让我能够快速地将理论知识转化为实践。 对于我这样之前完全没有金融背景的读者来说，这本书最大的价值在于它打通了编程与金融之间的壁垒。它解释了许多量化交易中常用的概念，例如均值回归、趋势跟踪等，并教会我如何用Python代码实现这些策略。同时，书中也强调了风险控制的重要性，提醒我们在追求高收益的同时，要时刻警惕潜在的风险。 总而言之，这本书为我打开了一个全新的世界。它不仅仅是一本技术书籍，更是一次思维的启蒙。我不仅学会了如何用Python处理大数据，更掌握了量化交易的基本原理和实现方法。这本书让我看到了将技术与金融相结合的巨大潜力，也为我未来的学习和职业发展奠定了坚实的基础。我强烈推荐给所有和我一样，想要跨足大数据和量化交易领域，但又缺乏相关基础的读者。

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很好非常棒。。。。。。。。。。。。。。。。。。。！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

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买了不止一次啦！哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈

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1星给京东

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包装不错???送货及时

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先囤着再慢慢看

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某猫大概七十多，@大概五十多

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总之，作者很不负责任，他本身的quant水平如何我不知道，但写书的水平只能呵呵！出版社校对也很不负责，明显的错别字都没排除，这是在砸电子工业的招牌。这样的书还定价￥99.00元，还不如去抢……

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大数据之路 阿里巴巴大数据实践

评分☆☆☆☆☆

挺好的 内容还可以呢 好好看吧