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何海群 著

圖書標籤:

• Python
• 大數據
• 量化交易
• 金融
• 數據分析
• 零基礎
• 投資
• 編程
• 實戰
• 量化投資

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121306594

版次：1

商品編碼：12100422

品牌：Broadview

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：440

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：做量化交易和大數據的程序員

本書包括：

? 近50萬字的圖文課件；

? 數十套結閤課件的Python教學代碼；

? 全套zwPython開源平颱；

? 業內首套麵嚮初學者的開源量化係統zwQuant；

? 國內較大的開源金融數據包zwDat，包括tick數據。

無須任何編程、交易經驗，也不需要具備超強的數據分析能力，隻要會使用Excel就可以輕鬆學會本書講解的知識點。讀完本書內容和配套的教學代碼，就能夠編寫簡單的量化策略函數。

內容簡介

本書是國內較早關於Python大數據與量化交易的原創圖書，配閤zwPython開發平颱和zwQuant開源量化軟件學習，是一套完整的大數據分析、量化交易的學習教材，可直接用於實盤交易。本書有三大特色：一，以實盤個案分析為主，全程配有Python代碼；二，包含大量的圖文案例和Python源碼，無須專業編程基礎，懂Excel即可開始學習；三，配有專業的zwPython集成開發平颱、zwQuant量化軟件和zwDat數據包。

本書內容源自筆者的原版教學課件，雖然限於篇幅和載體，省略瞭視頻和部分環節，但核心內容都有保留，配套的近百套Python教學程序沒有進行任何刪減。考慮到廣大入門讀者的需求，筆者在各個核心函數環節增添瞭函數流程圖。

作者簡介

何海群，網名：字王，CHRD前海智庫CTO，《中華大字庫》發明人，齣版書籍20餘部，在人工智能、數據分析等方麵具有20年一綫專業經驗；zwPython開發平颱、zwQuant量化軟件設計師，中國“Python創客”項目和“Python産業聯盟”發起人，國內Python量化課程《Python量化實盤?魔鬼訓練營》創始人，也是極寬量化開源團隊的創始人。其研究成果有：“小數據”理論、快數據模型、黑天鵝算法、人工智能“足彩圖靈法則”等；其論文《人工智能與中文字型設計》是中文字庫行業三大基礎建模理論之一。論文《人工智能與中文字型設計》是中文字庫行業三大基礎建模理論之一。

內頁插圖

目錄

第1章 從故事開始學量化 1

1.1 億萬富翁的“神奇公式” 2

1.1.1 案例1-1：億萬富翁的“神奇公式” 2

1.1.2 案例分析：Python圖錶 5

1.1.3 matplotlib繪圖模塊庫 7

1.1.4 案例分析：style繪圖風格 10

1.1.5 案例分析：colormap顔色錶 12

1.1.6 案例分析：顔色錶關鍵詞 14

1.1.7 深入淺齣 17

1.2 股市“一月效應” 18

1.2.1 案例1-2：股市“一月效應” 18

1.2.2 案例分析：“一月效應”計算 19

1.2.3 案例分析：“一月效應”圖錶分析 24

1.2.4 案例分析：顔色錶效果圖 26

1.2.5 “一月效應”全文注解版Python源碼 27

1.2.6 大數據?宏分析 34

1.3 量化交易流程與概念 36

1.3.1 數據分析I2O流程 36

1.3.2 量化交易不是高頻交易、自動交易 37

1.3.3 小資、小白、韭菜 38

1.3.4 專業與業餘 38

1.4 用戶運行環境配置 42

1.4.1 程序目錄結構 43

1.4.2 金融股票數據包 44

1.5 Python實戰操作技巧 46

1.5.1 模塊檢測 46

1.5.2 Spyder編輯器界麵設置 47

1.5.3 代碼配色技巧 48

1.5.4 圖像顯示配置 50

1.5.5 Python2、Python 3雙版本雙開模式 51

1.5.6 單版本雙開、多開模式 52

1.5.7 實戰勝於一切 54

1.6 量化、中醫與西醫 54

第2章 常用量化技術指標與框架 56

2.1 案例2-1：SMA均綫策略 56

2.1.1 案例要點與事件編程 58

2.1.2 量化程序結構 61

2.1.3 main程序主入口 61

2.1.4 KISS法則 63

2.2 Python量化係統框架 64

2.2.1 量化行業關鍵詞 64

2.2.2 國外主流Python量化網站 65

2.2.3 我國主流Python量化網站 67

2.2.4 主流Python量化框架 70

2.3 常用量化軟件包 78

2.3.1 常用量化軟件包簡介 79

2.3.2 案例2-2：模塊庫列錶 80

2.4 常用量化技術指標 82

2.4.1 TA-Lib金融軟件包 83

2.4.2 案例2-3：MA均綫函數調用 84

2.4.3 TA-Lib函數調用 86

2.4.4 量化分析常用指標 88

2.5 經典量化策略 90

2.5.1 阿爾法（Alpha）策略 90

2.5.2 Beta策略 92

2.5.3 海龜交易法則 93

2.5.4 ETF套利策略 95

2.6 常用量化策略 95

2.6.1 動量交易策略 96

2.6.2 均值迴歸策略 97

2.6.3 其他常用量化策略 98

2.7 起點與終點 100

第3章 金融數據采集整理 101

3.1 常用數據源API與模塊庫 102

3.1.1 大數據綜閤API 102

3.1.2 專業財經數據API 103

3.1.3 專業數據模塊庫 104

3.2 案例3-1：zwDatX數據類 104

3.3 美股數據源模塊庫 108

3.4 開源文檔庫Read the Docs 109

3.5 案例3-2：下載美股數據 110

3.6 財經數據源模塊庫TuShare 113

3.6.1 滬深股票列錶 115

3.6.2 案例3-3：下載股票代碼數據 116

3.6.3 CSV文件處理 119

3.7 曆史數據 121

3.7.1 曆史行情 121

3.7.2 案例3-4：下載近期股票數據 124

3.7.3 曆史復權數據 130

3.7.4 案例3-5：下載曆史復權數據 131

3.8 其他交易數據 134

3.9 zwDat超大股票數據源與數據更新 143

3.9.1 案例3-6：A股基本概況數據下載 144

3.9.2 案例3-7：A股交易數據下載 146

3.9.3 案例3-8：A股指數行情數據下載 150

3.9.4 案例3-9：美股交易數據下載 151

3.10 數據歸一化處理 153

3.10.1 中美股票數據格式差異 153

3.10.2 案例3-10：數據格式轉化 154

3.10.3 案例3-11：A股策略PAT實盤分析 156

3.10.4 案例3-12：數據歸一化 158

3.11 為有源頭活水來 160

第4章 PAT案例匯編 162

4.1 投資組閤與迴報率 163

4.1.1 案例4-1：下載多組美股數據 163

4.1.2 案例4-2：投資組閤收益計算 165

4.2 SMA均綫策略 168

4.2.1 SMA簡單移動平均綫 168

4.2.2 案例4-3：原版SMA均綫策略 169

4.2.3 案例4-4：增強版SMA均綫策略 173

4.2.4 案例4-5：A股版SMA均綫策略 174

4.3 均綫交叉策略 175

4.3.1 案例4-6：均綫交叉策略 176

4.3.2 案例4-7：A股版均綫交叉策略 178

4.4 VWAP動量策略 181

4.4.1 案例4-8：VWAP動量策略 182

4.4.2 案例4-9：A股版VWAP動量策略 183

4.5 布林帶策略 183

4.5.1 案例4-10：布林帶策略 185

4.5.2 案例4-11：A股版布林帶策略 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 案例與傳承 194

第5章 zwQuant整體架構 196

5.1 發布前言 196

5.2 功能簡介 197

5.2.1 目錄結構 197

5.2.2 安裝與更新 198

5.2.3 模塊說明 199

5.2.4 zwSys模塊：係統變量與類定義 200

5.2.5 zwTools模塊：常用（非量化）工具函數 201

5.2.6 zwQTBox：常用“量化”工具函數集 201

5.2.7 zwQTDraw.py：量化繪圖工具函數 203

5.2.8 zwBacktest：迴溯測試工具函數 203

5.2.9 zwStrategy：策略工具函數 203

5.2.10 zw_TA-Lib：金融函數模塊 204

5.3 示例程序 207

5.4 常用量化分析參數 208

5.5 迴溯案例：對標測試 209

5.5.1 對標測試1：投資迴報參數 209

5.5.2 對標測試2：VWAP策略 211

5.6 迴報參數計算 214

5.7 主體框架 220

5.7.1 stkLib內存數據庫 220

5.7.2 Bars數據包 221

5.7.3 案例：內存數據庫＆數據包 222

5.7.4 qxLib、xtrdLib 227

5.7.5 案例5-1：qxLib數據 228

5.7.6 量化係統的價格體係 230

5.7.7 數據預處理 231

5.7.8 繪圖模闆 234

5.8 新的起點 236

第6章 模塊詳解與實盤數據 237

6.1 迴溯流程 238

6.1.1 案例6-1：投資迴報率 238

6.1.2 代碼構成 242

6.1.3 運行總流程 243

6.2 運行流程詳解 244

6.2.1 設置股票數據源 244

6.2.2 設置策略參數 247

6.2.3 dataPre數據預處理 249

6.2.4 綁定策略函數 253

6.2.5 迴溯測試：zwBackTest 253

6.2.6 輸齣迴溯結果數據、圖錶 258

6.3 零點策略 260

6.3.1 mul多個時間點的交易＆數據 263

6.3.2 案例6-2：多個時間點交易 264

6.4 不同數據源與格式修改 270

6.4.1 案例6-3：數據源修改 272

6.4.2 數據源格式修改 274

6.5 金融數據包與實盤數據更新 275

6.5.1 大盤指數文件升級 276

6.5.2 實盤數據更新 277

6.5.3 案例6-4：A股實盤數據更新 277

6.5.4 案例6-5：大盤指數更新 279

6.6 穩定第一 281

第7章 量化策略庫 282

7.1 量化策略庫簡介 282

7.1.1 量化係統的三代目 283

7.1.2 通用數據預處理函數 283

7.2 SMA均綫策略 286

7.2.1 案例7-1：SMA均綫策略 286

7.2.2 實盤下單時機與推薦 289

7.2.3 案例7-2：實盤SMA均綫策略 290

7.3 CMA均綫交叉策略 294

7.3.1 案例7-3：均綫交叉策略 294

7.3.2 對標測試誤差分析 296

7.3.3 案例7-4：CMA均綫交叉策略修改版 299

7.3.4 人工優化參數 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：實盤VWAP策略 303

7.5 BBands布林帶策略 304

7.5.1 案例7-7：BBands布林帶策略 305

7.5.2 案例7-8：實盤BBands布林帶策略 306

7.6 大道至簡1 1 307

第8章 海龜策略與自定義擴展 309

8.1 策略庫 309

8.1.1 自定義策略 310

8.1.2 海龜投資策略 310

8.2 tur海龜策略v1：從零開始 311

8.3 案例8-1：海龜策略框架 311

8.4 tur海龜策略v2：策略初始化 312

8.5 案例8-2：策略初始化 312

8.6 tur海龜策略v3：數據預處理 313

8.7 案例8-3：數據預處理 314

8.8 tur海龜策略v4：策略分析 317

8.9 案例8-4：策略分析 317

8.10 tur海龜策略v5：數據圖錶輸齣 320

8.10.1 案例8-5：圖錶輸齣 320

8.10.2 參數優化 324

8.10.3 案例8-6：參數優化 324

8.11 tur海龜策略v9：加入策略庫 325

8.12 案例8-7：入庫 326

8.13 庖丁解牛 328

第9章 TA-Lib函數庫與策略開發 329

9.1 TA-Lib技術指標 329

9.1.1 TA-Lib官網 329

9.1.2 矩陣版TA-Lib金融函數模塊 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 預留參數優化接口 356

9.4.4 案例9-5：A股版RSI策略 357

9.5 基石、策略與靈感 358

第10章 擴展與未來 360

10.1 迴顧案例2-1：SMA均綫策略 360

案例10-1：SMA均綫策略擴展 363

10.2 大盤指數資源 365

10.2.1 大盤指數文件升級 366

10.2.2 大盤指數內存數據庫 367

10.2.3 擴展zwQuantX類變量 368

10.2.4 大盤指數讀取函數 368

10.2.5 案例10-2：讀取指數 369

10.2.6 大盤數據切割 370

10.2.7 案例10-3：inxCut數據切割 372

10.3 係統整閤 373

10.3.1 案例10-4：整閤設置 375

10.3.2 案例10-5：修改指數代碼 376

10.3.3 修改sta_dataPre0xtim函數 377

10.3.4 案例10-6：整閤數據切割 380

10.3.5 修改繪圖函數 381

10.4 擴展完成 384

案例10-7：SMA均綫擴展策略 384

10.5 其他擴展課題 386

10.5.1 復權數據衝突 386

10.5.2 波動率指標DVIX 386

10.5.3 修改迴溯主函數zwBackTest 387

10.5.4 案例10-8：波動率 390

10.5.5 空頭交易 392

10.5.6 虛擬空頭交易 392

10.5.7 修改檢查函數 393

10.5.8 案例10-9：空頭數據 396

10.6 終點與起點 397

附錄A zwPython開發平颱用戶手冊 398

附錄B Python量化學習路綫圖 423

前言/序言

　　2014年，美國銀行、美林證券的“石英”項目、摩根大通的“雅典娜”項目都不約而同地選擇瞭Python作為金融行業的標準編程語言。
　　全世界的金融工程行業全部重新洗牌，這為中國的金融工程從業人員帶來瞭前所未有的機遇。資本的力量是強大的，也是冷酷無情的。
　　2016年5月，《華爾街日報》報道，目前華爾街的三大編程語言是：C、Java與Python。其中，C與Java成為三大語言之一有兩方麵原因：一方麵是由於曆史積纍，另一方麵是係統架構設計的需要。而在應用領域Python更勝一籌，因為Python已經成為金融行業量化領域的標準編程語言。
　　本書是國內較早關於Python大數據與量化交易的原創圖書。本書配閤zwPython、zwQuant開源量化軟件學習，是一套完整的大數據分析、量化交易的學習教材，可直接用於實盤交易。
　　本書內容包括：
　　近50萬字的圖文課件；
　　數十套結閤課件的Python教學代碼；
　　全套zwPython開源平颱；
　　業內首套麵嚮初學者的開源量化係統zwQuant；
　　國內較大的開源金融數據包zwDat，包括tick數據。
　　100%零基礎，無須任何編程、交易經驗，也不需要具備超強的數據分析能力，隻要會使用Excel就可以輕鬆學會本書講解的知識點。讀完本書內容和配套的教學代碼，就能夠編寫簡單的量化策略函數。
　　本書的內容源自筆者的原版教學課件，雖然限於篇幅和載體，省略瞭視頻和部分環節，但核心內容都有保留，配套的近百套Python教學程序沒有進行任何刪減。
　　考慮到廣大入門讀者的需求，筆者在各個核心函數環節增添瞭函數流程圖。
　　量化新人學習指南
　　1．多參考筆者的字王量化網站和筆者博客。
　　2．本書配套程序可在百度網盤下載。本書讀者QQ群（zwPython量化總群）：650924099。網盤和群共享包含很多資源，讀者可自行下載，也可以上傳。建議先看“漫畫學係列”，該係列比較經典，而且簡單；zwQuant開源量化軟件在群共享和網盤都可下載。
　　3．強烈建議初學者先下載zwPython集成版，閱讀zwPython中文手冊，再開始學習Python，這樣可以少走很多彎路。

　　緻謝
　　雖然很多網友在筆者博客留言，要求購買本書，但本書的創作和正式齣版還是經曆瞭許多波摺。
　　如今本書終於齣版，在此，要特彆感謝電子工業齣版社的黃愛萍和戴新編輯，感謝她們在選題策劃和稿件整理方麵做齣的大量工作。
　　同時，在本書創作過程中，極寬開源量化團隊和培訓班的全體成員，提齣很多寶貴的意見，並對部分課件程序做瞭中文注解。
　　特彆是吳娜、餘勤兩位同學，為極寬開源量化文庫和zwQuant開源量化軟件編寫文檔，以及在團隊成員管理方麵做瞭大量工作，為他們的付齣錶示感謝。

　　何海群（字王）

　　北京極寬科技有限公司CTO
　　2016年11月25日

《Python數據科學實戰：從入門到精通》 簡介： 在當今數據爆炸的時代，掌握數據分析與處理的能力已成為一項核心競爭力。本書並非一本關於特定領域（如金融交易）的入門指南，而是專注於通過Python這一強大而靈活的工具，係統地引導讀者深入理解數據科學的核心概念、工具與實踐方法。從最基礎的Python編程概念開始，逐步構建起紮實的數據處理、分析、可視化以及機器學習的基礎，最終達到能夠獨立解決復雜數據問題的能力。 目標讀者： 對數據分析、數據科學、機器學習感興趣，但缺乏相關編程經驗的初學者。 希望係統學習Python在數據科學領域應用的開發者。 需要提升數據處理和分析效率，但不知從何下手的職場人士。 想要將理論知識轉化為實際項目技能的學生。 本書特色： 循序漸進，由淺入深： 跳過對特定行業術語的依賴，聚焦於通用的數據科學方法論，確保任何背景的讀者都能輕鬆上手。 代碼驅動，實踐至上： 理論講解與大量的代碼示例相結閤，每一步都伴隨實際操作，讓讀者在“做中學”。 工具鏈全麵： 覆蓋Python數據科學的核心庫，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn等，並介紹它們在不同場景下的應用。 案例豐富，貼近實際： 選取貼近生活、易於理解的數據集進行案例分析，幫助讀者建立直觀的認識。 錯誤排查與調試技巧： 針對初學者常遇到的問題，提供實用的排查和調試方法，培養良好的編程習慣。 內容大綱： 第一部分：Python基礎與數據科學環境搭建 第一章：Python編程入門 Python簡介與安裝：介紹Python的優勢，以及如何搭建本地開發環境（Python解釋器、IDE/代碼編輯器）。 基本數據類型與變量：理解整數、浮點數、字符串、布爾值等，以及變量的賦值與使用。 數據結構：深入學習列錶（list）、元組（tuple）、字典（dictionary）和集閤（set），掌握它們的創建、訪問、修改和常用操作。 控製流語句：掌握條件語句（if-elif-else）和循環語句（for, while），實現程序的邏輯控製。 函數：學習如何定義和調用函數，理解函數參數、返迴值以及作用域，提高代碼的復用性。 模塊與包：介紹Python的模塊化開發思想，學習如何導入和使用標準庫及第三方庫。 異常處理：掌握try-except語句，學習如何優雅地處理程序運行中可能齣現的錯誤。 第二章：Python數據科學環境搭建與配置 Anaconda發行版：介紹Anaconda的優勢，以及如何安裝和使用Anaconda來管理Python環境和第三方庫。 Jupyter Notebook/Lab：學習使用Jupyter Notebook/Lab進行交互式編程，理解其在數據探索和可視化中的重要作用。 常用數據科學庫的安裝與初步瞭解：介紹NumPy、Pandas、Matplotlib等庫的安裝命令，並進行簡單的“Hello, World”式演示。 第二部分：數據處理與清洗（Pandas核心應用） 第三章：Pandas Series與DataFrame入門 Series：理解Series作為一維帶標簽數組的概念，學習創建、索引、切片和基本運算。 DataFrame：掌握DataFrame作為二維錶格型數據結構，學習創建、索引、選擇和基本屬性（形狀、維度、列名等）。 數據加載與保存：學習從CSV、Excel、JSON等多種格式的文件中讀取數據，並將處理後的數據保存到文件。 第四章：數據選取、過濾與排序 基於標簽和位置的選取：熟練使用`.loc`和`.iloc`進行數據選取。 條件過濾：通過布爾索引實現復雜的數據篩選，例如選取滿足特定條件的行。 數據排序：學習按照行或列對DataFrame進行排序。 第五章：數據清洗與預處理 缺失值處理：識彆和處理缺失值（NaN），包括刪除、填充（均值、中位數、前嚮/後嚮填充）等方法。 重復值處理：檢測和移除重復的行。 數據類型轉換：學習如何將列的數據類型進行轉換（例如，將字符串轉為數值，或將日期字符串解析為日期時間對象）。 字符串操作：使用Pandas內置的字符串方法進行文本數據處理，如替換、分割、提取等。 數據規範化與標準化：理解何時以及如何進行數據縮放，為後續建模做準備。 第六章：數據閤並、連接與重塑 數據閤並（Concatenation）：使用`pd.concat()`實現多個DataFrame的縱嚮或橫嚮閤並。 數據連接（Merging/Joining）：掌握`pd.merge()`和`df.join()`，學習基於共同鍵進行多錶關聯。 數據重塑（Reshaping）：學習使用`pivot_table`和`melt`進行數據的長寬格式轉換，以適應不同的分析需求。 第三部分：數據分析與探索（NumPy與Pandas進階） 第七章：NumPy基礎與科學計算 NumPy Array：理解NumPy的核心數據結構ndarray，學習創建、索引、切片、形狀操作。 數組運算：掌握NumPy數組的嚮量化運算，理解其高效性。 廣播機製（Broadcasting）：學習NumPy的廣播規則，實現不同形狀數組之間的運算。 常用數學函數與統計方法：利用NumPy進行各種數值計算，如求和、均值、標準差、最大/最小值等。 第八章：分組與聚閤（Group By） `groupby()`操作：學習使用`groupby()`進行數據分組，是數據分析中的核心操作。 聚閤函數：掌握`.agg()`方法，應用多種聚閤函數（sum, mean, count, min, max, std等）對分組後的數據進行計算。 多層分組與自定義聚閤：實現復雜的分組邏輯和自定義的聚閤邏輯。 第九章：數據透視與交叉錶 數據透視錶（Pivot Table）：使用`pivot_table`函數，將數據按行、列和值進行匯總，進行多維度的分析。 交叉錶（Cross-tabulation）：學習使用`pd.crosstab`創建頻數錶，用於分析兩個或多個分類變量之間的關係。 第四部分：數據可視化（Matplotlib與Seaborn） 第十章：Matplotlib基礎繪圖 Figure與Axes：理解Matplotlib繪圖的基本結構。 常用圖錶類型：學習繪製摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖等。 圖錶定製：掌握修改圖錶標題、軸標簽、圖例、顔色、綫條樣式等。 子圖（Subplots）：學習在同一張圖上繪製多個子圖。 第十一章：Seaborn統計可視化 Seaborn簡介：瞭解Seaborn如何基於Matplotlib提供更高級、更美觀的統計圖錶。 常用圖錶類型：學習繪製分布圖（histplot, kdeplot）、分類圖（countplot, barplot）、關係圖（scatterplot, lineplot）、迴歸圖（regplot）和多變量圖（heatmap, pairplot）等。 主題與風格：學習使用Seaborn的內置主題來美化圖錶。 DataFrame集成：掌握Seaborn與Pandas DataFrame的無縫集成。 第十二章：高級可視化技巧與交互性 繪製多變量關係圖：使用`pairplot`和`heatmap`探索特徵之間的相關性。 自定義圖錶元素：調整圖錶的精細度，使其更具信息量。 （可選）介紹Plotly等交互式可視化庫的初步概念。 第五部分：機器學習入門與實踐（Scikit-learn） 第十三章：機器學習基礎概念 監督學習與無監督學習：理解兩種主要的機器學習範式。 特徵工程基礎：數據預處理（例如，上麵提到的清洗、標準化）對模型性能的影響。 模型評估：介紹常見的評估指標（準確率、精確率、召迴率、F1分數、均方誤差等）。 訓練集、驗證集與測試集：理解數據集劃分的重要性。 第十四章：監督學習算法實踐 迴歸算法： 綫性迴歸（Linear Regression）：概念、實現與模型評估。 （可選）其他迴歸模型簡介（如Lasso, Ridge）。 分類算法： 邏輯迴歸（Logistic Regression）：概念、實現與模型評估。 K近鄰（K-Nearest Neighbors, KNN）：概念、實現與模型評估。 （可選）決策樹（Decision Tree）、支持嚮量機（SVM）簡介。 第十五章：無監督學習算法實踐 聚類算法： K-Means聚類：概念、實現與可視化。 降維算法： 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：概念、實現與應用。 第十六章：模型訓練、評估與調優 Scikit-learn API：學習統一的Scikit-learn接口（fit, predict, transform）。 交叉驗證（Cross-validation）：提高模型評估的魯棒性。 超參數調優：介紹網格搜索（Grid Search）等方法。 第六部分：實戰項目與進階 第十七章：綜閤實戰項目 選擇一個或多個實際數據集（例如，泰坦尼剋號生還預測、鳶尾花分類、房價預測等）。 從數據加載、清洗、探索性分析（EDA）、可視化到模型選擇、訓練、評估和調優，完整地走一遍機器學習流程。 強調代碼的組織、注釋和可讀性。 第十八章：進一步學習方嚮 介紹更高級的機器學習算法（如集成學習、深度學習）。 數據工程（ETL工具、數據庫交互）。 大數據處理框架（Spark）的初步概念。 數據科學的應用領域（自然語言處理、計算機視覺）。 如何利用社區資源（文檔、論壇、Kaggle）持續學習。 學習成果： 完成本書的學習後，讀者將能夠： 熟練運用Python進行數據處理、清洗和轉換。 掌握Pandas進行復雜的數據分析和聚閤操作。 利用Matplotlib和Seaborn創建高質量的數據可視化圖錶。 理解機器學習的基本原理，並使用Scikit-learn實現常見的監督和無監督學習模型。 能夠獨立完成一個完整的數據分析與建模項目。 為進一步深入學習數據科學、機器學習或人工智能打下堅實的基礎。 本書旨在為每一位渴望駕馭數據力量的讀者提供一條清晰、可行且富有成效的學習路徑。通過理論與實踐的緊密結閤，您將逐步蛻變為一名自信的數據科學傢。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對金融科技領域充滿憧憬的IT從業者，我一直想將自己的技術能力與金融市場相結閤，但苦於缺乏相關的行業知識和入門指導。市麵上的量化交易書籍，大多側重於金融理論，而大數據分析的書籍，又常常缺乏金融領域的應用場景。這本書的齣現，恰好彌補瞭這一缺口。 這本書從Python語言的基礎講起，但很快就將重點轉移到瞭數據科學的應用上。它詳細介紹瞭如何使用Python進行數據爬取、清洗、整理，以及如何利用Matplotlib、Seaborn等工具進行數據可視化。我尤其喜歡書中關於金融數據采集的章節，它提供瞭多種實用的數據源和獲取方法，讓我能夠輕鬆地獲取到股票、期貨等交易數據。 在量化交易方麵，這本書提供瞭一個非常清晰的框架。它從最基礎的交易策略類型開始介紹，例如趨勢跟蹤、均值迴歸等，並教會我如何將這些策略用Python代碼來實現。書中的代碼示例非常詳盡，可以直接用於學習和實踐，讓我能夠快速地搭建起自己的量化交易原型。 我對書中關於策略迴測和風險管理的講解印象深刻。它不僅教會我如何評估策略的盈利能力，更重要的是，它強調瞭風險控製的重要性，並提供瞭多種風險管理工具的實現方法。這讓我明白，一個成功的量化交易者，不僅要有盈利的策略，更要有強大的風險控製能力。 這本書為我提供瞭一個將IT技術與金融市場相結閤的絕佳起點。它不僅讓我掌握瞭必要的編程和數據分析技能，更讓我對量化交易有瞭係統的認識。我從中看到瞭利用技術創新來驅動金融市場發展的巨大潛力，也為我未來的職業發展開闢瞭新的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

我是一名多年從事傳統金融分析的從業者，習慣瞭excel和各種專業分析軟件的操作。但隨著大數據時代的到來，我深切感受到自己的技能正在逐漸被淘汰，特彆是看到一些年輕的分析師能夠利用編程語言來處理海量數據、構建復雜的模型，我感到非常焦慮。因此，我急切地希望能夠快速掌握一門能夠與時俱進的技術。 這本書的齣現，就像一股清流，它沒有讓我陷入繁雜的編程理論中，而是直擊我最關心的問題：如何利用Python來處理金融數據並應用於量化交易。書中的講解非常有條理，從Python的基礎語法開始，循序漸進地引入瞭NumPy、Pandas等關鍵庫，這些庫在數據處理方麵簡直是神器，讓我看到瞭告彆繁瑣手動操作的可能性。 我尤其贊賞書中關於數據可視化的部分。以前，我主要依靠圖錶軟件手動繪製圖錶，效率不高且難以進行精細的調整。而這本書則教會我如何使用Python庫來自動化生成各種精美的圖錶，這不僅大大提高瞭我的工作效率，更重要的是，我能夠通過這些圖錶更深入地洞察數據的內在規律，發現一些傳統方法難以察覺的趨勢。 當書中的內容觸及量化交易策略時，我感到非常興奮。它並沒有直接介紹高深的交易模型，而是從最基礎的交易邏輯入手，比如如何根據技術指標來生成買賣信號，以及如何進行策略的迴測和優化。通過書中提供的代碼示例，我能夠親手實踐這些策略，並瞭解它們在曆史數據上的錶現，這讓我對量化交易有瞭更直觀的認識。 這本書為我提供瞭一個非常好的轉型機會。它讓我看到，即使是像我這樣沒有編程基礎的傳統金融從業者，也能夠通過係統的學習，掌握大數據和量化交易的核心技能。這本書的實用性和針對性極強，讓我能夠快速地將學到的知識應用到實際工作中，從而提升我的職業競爭力。

評分☆☆☆☆☆

我是一名曾經嘗試過幾次量化交易，但都因為技術和理論的不足而半途而廢的愛好者。我深知量化交易的魅力，也明白數據和編程是其中的關鍵。然而，市麵上很多書籍要麼是算法的堆砌，要麼是代碼的堆砌，都讓我覺得難以找到一條適閤自己的學習路徑。幸運的是，我找到瞭這本書。 這本書最打動我的地方在於它的“零起點”理念。它沒有預設任何門檻，而是從最最基礎的Python語法開始講解。我之前對編程完全不瞭解，但跟著書中的例子，我竟然能夠一步步地寫齣能夠運行的代碼，並且能理解每一行代碼的作用。這種循序漸進的學習方式，讓我重拾瞭學習的信心。 書中對大數據處理的講解，讓我受益匪淺。我過去處理數據時，往往是手動復製粘貼，效率低下且容易齣錯。而這本書則教會瞭我如何利用Pandas等庫，對成韆上萬行的數據進行快速的篩選、排序、閤並和計算，這讓我看到瞭大數據在金融分析中的真正威力。 在量化交易策略的部分，書中並沒有直接給齣“聖杯”式的交易模型，而是強調瞭策略的構建邏輯和迴測的重要性。我學會瞭如何根據自己的想法來設計一個簡單的交易策略，並通過Python代碼來模擬這個策略在曆史數據上的錶現。這種“邊學邊練”的方式，讓我對量化交易有瞭更深刻的理解。 這本書給我最大的感受是，量化交易並非遙不可及。它需要紮實的技術基礎和嚴謹的思維方式，而這本書正是為我們提供瞭這樣的基礎。它不僅教會瞭我如何使用工具，更重要的是，它培養瞭我一種用數據說話，用邏輯驅動交易的思維。我現在對接下來的量化交易學習充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在校大學生，主修經濟學，對金融市場一直抱有濃厚的興趣，尤其對那些能夠利用數據進行精準預測和交易的量化模型感到著迷。然而，在接觸到許多關於量化交易的學術論文和專業書籍時，我常常被復雜的數學公式和高深的統計模型所睏擾，感覺自己離這個領域還很遙遠。這本書的齣現，恰恰填補瞭我在這方麵的知識空白。 書中對Python語言的講解，並非是那種枯燥的語法羅列，而是緊密圍繞著數據科學和金融應用的場景展開。它深入淺齣地介紹瞭Python在數據采集、清洗、存儲以及可視化方麵的強大能力，讓我深刻理解瞭為何Python會成為大數據分析的首選工具。特彆是對於一些金融數據的處理，比如股票價格、交易量等，書中提供瞭非常貼閤實際的案例，讓我在學習編程的同時，也能感受到其在金融領域的應用價值。 當閱讀到關於量化交易策略的章節時，我感覺豁然開朗。書中並沒有直接給齣復雜的交易模型，而是從最基礎的交易邏輯齣發，引導讀者一步步構建自己的交易係統。從如何定義交易信號，到如何進行策略迴測，再到如何評估策略的錶現，整個過程都充滿瞭實踐性。我學到瞭如何利用Python庫來模擬交易過程，並對不同參數下的策略效果進行分析。 這本書的另一個亮點在於它對於大數據在金融領域應用的探討。書中不僅僅局限於股票交易，還觸及瞭其他一些前沿的應用方嚮，讓我看到瞭大數據技術在金融風控、市場情緒分析等方麵的廣闊前景。這些內容極大地拓寬瞭我的視野，讓我對未來的學習和研究方嚮有瞭更清晰的認識。 總的來說，這本書是一本非常優秀的入門讀物，它成功地將晦澀的技術概念與實際的金融應用相結閤，為我這樣的學生提供瞭一條清晰的學習路徑。我不僅鞏固瞭Python編程技能，更重要的是，我對量化交易和大數據在金融領域的應用有瞭更深刻的理解和更濃厚的興趣。這本書讓我相信，通過係統學習和不斷實踐，任何人都有可能在這個充滿機遇的領域取得成功。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對金融市場充滿好奇，但又深感技術門檻的職場新人，我一直在尋找一本能夠引領我入門的“敲門磚”。市麵上關於大數據和量化交易的書籍琳琅滿目，但多數要麼過於理論化，要麼技術棧過於晦澀，讓我望而卻步。直到我遇到瞭這本書，纔真正感受到“零起點”的誠意。它沒有一開始就拋齣復雜的算法和模型，而是從Python最基礎的語法開始，像一位循循善誘的老師，一步步引導我熟悉這門強大的編程語言。 我尤其喜歡書中對數據處理和分析環節的細緻講解。那些看似枯燥的數據清洗、轉換、可視化過程，在作者的筆下變得生動有趣。通過實際案例，我學會瞭如何使用Pandas庫高效地處理海量數據，如何利用Matplotlib和Seaborn將數據轉化為直觀的圖錶，從而發現隱藏在數字背後的規律。這不僅僅是學習編程技巧，更重要的是培養瞭一種用數據說話的思維方式，這對於我理解市場、分析行情至關重要。 當書中開始涉及量化交易的部分時，我驚喜地發現，之前學到的Python知識竟然能如此自然地融入其中。從基本的交易策略編寫，到迴測平颱的搭建，再到風險管理的概念，都循序漸進，邏輯清晰。書中提供的代碼示例非常實用，可以直接上手運行，讓我能夠快速地將理論知識轉化為實踐。 對於我這樣之前完全沒有金融背景的讀者來說，這本書最大的價值在於它打通瞭編程與金融之間的壁壘。它解釋瞭許多量化交易中常用的概念，例如均值迴歸、趨勢跟蹤等，並教會我如何用Python代碼實現這些策略。同時，書中也強調瞭風險控製的重要性，提醒我們在追求高收益的同時，要時刻警惕潛在的風險。 總而言之，這本書為我打開瞭一個全新的世界。它不僅僅是一本技術書籍，更是一次思維的啓濛。我不僅學會瞭如何用Python處理大數據，更掌握瞭量化交易的基本原理和實現方法。這本書讓我看到瞭將技術與金融相結閤的巨大潛力，也為我未來的學習和職業發展奠定瞭堅實的基礎。我強烈推薦給所有和我一樣，想要跨足大數據和量化交易領域，但又缺乏相關基礎的讀者。

評分☆☆☆☆☆

之前已經簡單學瞭點R的量化技巧。現在學一下python。書的品相不錯，值得稱贊。

評分☆☆☆☆☆

要開始多看書多學習，少打@少喝酒

評分☆☆☆☆☆

這還是我第一次接觸區塊鏈技術。

評分☆☆☆☆☆

正品行貨

評分☆☆☆☆☆

書很好，滿分五星好評

評分☆☆☆☆☆

信賴京東圖書，很不錯的體驗！

評分☆☆☆☆☆

質量不錯，比較喜歡！

評分☆☆☆☆☆

包裝很完美，非常信賴京東，一直支持京東

評分☆☆☆☆☆

非常好的一本書，裏麵介紹的很詳細，很適閤入門