量化交易之路 用Python做股票量化分析 阿布 机械工业出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

阿布 著

图书标签:

• 量化交易
• Python
• 股票
• 量化分析
• 金融
• 投资
• 阿布
• 机械工业出版社
• 数据分析
• 编程

店铺： 南源图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111575214

商品编码：17815977179

包装：平装-胶订

出版时间：2017-08-01

图书基本信息
图书名称	量化交易之路 用Python做股票量化分析	作者	阿布
定价	89.00元	出版社	机械工业出版社
ISBN	9787111575214	出版日期	2017-08-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装-胶订
开本	16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

本书从量化交易的正确性认识出发，以Python语言为基础，循序渐进地讲解了量化交易所需要了解的各种知识及工具。书中特别穿插了大量的开发技巧和交易投资技巧，所有示例都基于量化交易及相关知识，体现了实战的特点。例如，在讲解机器学习技术在量化交易中的使用这部分内容时，并不需要读者有深厚的数学功底，而是偏重实际应用，讲解各种技术在量化交易领域的功用。本书共11章，分为4部分。第1部分讲解了量化交易的正确认识；第2部分讲解了量化交易的基础，如Python语言、数学和几种数据分析工具等；第3部分讲解了量化交易系统的开发与使用、基础度量概念及优参数等问题；第4部分讲解了机器学习技术在量化交易中的实战应用。附录中还给出了量化环境部署、量化相关性分析、量化统计分析及指标应用的相关内容。

作者简介

目录

第1部分对量化交易的正确认识 量化引言 什么是量化交易 量化交易：投资？投机？？ 量化交易的优势 1.3.1避免短线频繁交易 1.3.2避免逆势操作 1.3.3避免重仓交易 1.3.4避免对胜率的盲目追求 1.3.5确保交易策略的执行 1.3.6独立交易及对结果负责的信念 1.3.7从历史验证交易策略是否可行 1.3.8寻找交易策略的优参数 1.3.9减少无意义的工作及干扰 量化交易的正确认识 1.4.1不要因循守旧，认为量化交易是邪门歪道 1.4.2不要异想天开，认为量化交易有神奇的魔法 1.4.3不要抱有不劳而获的幻想 1.4.4不要盲目追求量化策略的复杂性 1.4.5认清市场，认清自己，知己知彼，百战不殆 量化交易的目的 第2部分量化交易的基础 量化语言-Python 基础语法与数据结构 第3部分量化交易系统的开发 第4部分机器学习在量化交易中的实战 附录A量化环境部署 附录B量化相关性分析 附录C量化统计分析及指标应用

编辑推荐

文摘

序言

《量化投资：策略、模型与实践》 内容概述： 本书旨在为有志于深入理解和实践量化投资的读者提供一条清晰的、系统性的学习路径。我们将从量化投资的基本概念出发，逐步深入到策略的构建、模型的开发、数据的处理与分析，以及最终的交易执行与风险管理。本书力求理论与实践相结合，通过大量的案例分析和代码示例，帮助读者掌握量化交易的核心技能，并在真实的金融市场中找到自己的立足之地。 本书特色： 1. 体系化： 全面覆盖量化投资的各个环节，从宏观到微观，从基础到进阶，构建完整的知识体系。 2. 实操性： 强调理论在实际应用中的落地，提供可执行的代码示例，引导读者动手实践。 3. 前沿性： 关注量化投资领域的最新发展和技术趋势，介绍当前主流的分析方法和工具。 4. 易读性： 采用清晰易懂的语言，结合图表和实例，降低学习门槛，让量化投资不再遥不可及。 读者对象： 对量化投资感兴趣的在校学生，希望为未来的职业发展打下坚实基础。 金融行业的从业人员，如基金经理、交易员、研究员，希望提升量化分析能力，掌握新的工具和方法。 计算机科学与工程领域的专业人士，希望将编程和数据科学技能应用于金融市场。 对股票市场有一定了解，并希望通过系统化、纪律化的方法进行投资的个人投资者。 详细内容章节介绍： 第一部分：量化投资基础与概览 第一章：量化投资的定义与演进 什么是量化投资？其核心理念与优势。 量化投资的发展历程：从早期模型到现代高频交易。 量化投资与传统投资的区别与联系。 量化投资的分类：因子投资、事件驱动、统计套利、高频交易等。 量化投资的生态系统：数据提供商、技术平台、研究机构、基金公司等。 第二章：量化投资的必备技能 数学与统计学基础：概率论、数理统计、线性代数、微积分在量化投资中的应用。 编程能力：Python（或其他主流语言）的介绍与应用，数据处理、可视化、模型构建等。 金融学知识：资产定价理论、市场微观结构、风险管理等。 数据敏感性与逻辑思维：从数据中发现规律，构建严谨的交易逻辑。 第三章：金融市场数据与处理 数据的重要性：量化投资的“燃料”。 数据类型：价格数据（OHLCV）、基本面数据、宏观经济数据、另类数据（新闻、社交媒体、卫星图像等）。 数据获取途径：交易所接口、数据提供商（如Wind、Tushare、Eastmoney等）、API调用。 数据清洗与预处理：缺失值处理、异常值检测、数据标准化与归一化、数据频率转换。 数据存储与管理：数据库（SQL、NoSQL）、数据仓库、文件存储。 时间序列数据处理：滚动计算、差分、平稳性检验。 第二部分：量化交易策略的构建 第四章：因子投资策略 什么是因子？因子的定义、分类与解释（如价值、成长、动量、质量、低波）。 因子挖掘与验证：如何从数据中发现有效的因子。 因子模型：CAPM、Fama-French三因子模型、多因子模型。 构建因子投资组合：市值加权、等权重、风险平价等。 因子轮动策略：根据市场环境动态调整因子权重。 因子失效与稳健性：如何应对因子表现的周期性。 第五章：统计套利策略 统计套利的基本原理：利用资产间的价格关系偏离均衡时的回归机会。 配对交易：寻找高度相关的资产，构建价差对。 协整检验：识别长期稳定的资产关系。 协整策略的实现：构建套利组合，捕捉价差回归。 多元统计套利：将配对交易扩展到多资产场景。 交易成本与滑点对统计套利的影响。 第六章：事件驱动策略 事件驱动的基本逻辑：利用特定市场事件（如财报发布、并购重组、政策变动）带来的价格波动。 常见事件类型：盈利预告、分红派息、股权激励、解禁、限售股减持、政策变动、突发新闻等。 事件研究方法：事件窗口的定义、收益计算、异常收益的检验。 事件驱动策略的构建：基于事件发生前后的市场反应进行交易。 量化事件驱动：利用自然语言处理（NLP）分析文本信息，自动化事件识别。 第七章：动量与反转策略 动量效应的理论解释与实证证据。 简单动量策略：基于过去一段时间的收益率排序进行交易。 改良动量策略：考虑风险调整、止损等因素。 反转效应的解释。 反转策略的构建：基于资产近期表现的负向预测。 动量与反转策略的结合与切换。 第八章：市场微观结构与高频交易策略（简介） 什么是市场微观结构？订单簿、报价、成交等。 高频交易的特点与技术要求。 常见的交易策略：做市、剥头皮、统计套利（高频版）。 延迟与速度的竞争。 高频交易的风险与监管。 第三部分：量化交易模型的开发与实现 第九章：机器学习在量化投资中的应用 监督学习： 回归模型：线性回归、岭回归、Lasso回归、多项式回归，用于价格预测、因子回归。 分类模型：逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升（GBDT, XGBoost, LightGBM），用于趋势预测、事件分类。 无监督学习： 聚类分析：K-Means, DBSCAN，用于资产分组、市场状态识别。 降维技术：主成分分析（PCA），用于因子降维、特征提取。 时间序列模型：ARIMA, GARCH, LSTM, RNN，用于价格序列预测。 模型训练与评估：交叉验证、样本外测试、过拟合与欠拟合的识别。 特征工程：如何从原始数据中构建有效的预测因子。 第十章：量化交易模型的构建流程 确定交易目标与策略类型。 数据收集与特征工程。 模型选择与训练。 模型验证与回测。 模型优化与调优。 模型部署与监控。 第十一章：回测框架与评价指标 回测的重要性：评估策略的历史表现。 构建回测框架：数据加载、交易模拟、盈亏计算、滑点与交易成本处理。 关键评价指标： 收益相关：年化收益率、累计收益率、夏普比率、索提诺比率、信息比率。 风险相关：最大回撤（MDD）、波动率、Beta、Alpha。 交易相关：胜率、盈亏比、持仓天数、交易频率。 样本内与样本外回测的区分。 常见的回测陷阱：未来函数、过拟合、数据泄露。 第四部分：量化交易的实践与管理 第十二章：交易执行与订单管理 交易订单类型：市价单、限价单、止损单、止盈单等。 交易执行策略：TWAP, VWAP, 冰山订单。 交易成本分析：佣金、印花税、滑点、冲击成本。 如何最小化交易成本。 执行算法的实现。 第十三章：风险管理 风险的定义与分类：市场风险、信用风险、流动性风险、操作风险。 头寸管理：如何确定单笔交易的仓位大小。 止损策略：固定止损、动态止损、百分比止损。 止盈策略：固定止盈、利润回撤止盈。 资产组合风险管理：分散化、风险预算、VaR（Value at Risk）计算。 风险敞口控制。 第十四章：量化交易系统的搭建与部署 系统架构设计：数据接口、策略引擎、交易执行模块、风险监控模块。 技术选型：服务器、操作系统、数据库、编程语言、开发框架。 API接口的选择与集成：券商API、数据API。 高可用性与容错设计。 部署与上线流程。 交易系统的测试与调试。 第十五章：量化交易的未来展望 深度学习与强化学习在量化投资中的进展。 另类数据与大数据分析的应用。 算法交易的伦理与监管挑战。 智能投顾与量化投资的结合。 未来金融市场的技术驱动。 附录 Python常用库介绍：NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy, Scikit-learn, Statsmodels。 常见金融术语表。 参考书目与在线资源。 本书将引导读者一步步构建自己的量化交易知识体系，掌握从理论到实践的整个过程，为在复杂多变的金融市场中实现理性、纪律化的投资决策奠定坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

对于我来说，这本《量化交易之路》不只是一本书，更像是一位经验丰富的导师。阿布用他多年的实战经验，为我们勾勒出了一条清晰的量化交易进阶之路。他不仅传授了技术上的知识，更重要的是，他传递了一种对待交易的态度——理性、严谨、持续学习。书中关于如何构建一个完整的交易系统，包括数据获取、信号生成、仓位管理、风险控制等各个环节的论述，都非常全面且具有指导意义。我特别认同作者关于“交易系统是活的”这一观点，并理解到持续的优化和迭代对于量化交易的长期成功至关重要。书中的一些案例分析，让我对量化交易的实战应用有了更深刻的认识，也帮助我理解了在不同的市场环境下，如何调整策略以应对变化。这本书让我对自己的量化交易学习规划有了更明确的方向，也充满了继续深耕的动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容简直是一场及时雨，对于我这种渴望踏入量化交易领域，又对Python情有独钟的初学者来说，实在是太友好了。阿布的讲解深入浅出，完全没有那种“学院派”的枯燥感，而是用非常接地气的语言，一步步引导读者理解量化交易的核心逻辑。我特别喜欢书中对于Python在量化分析中应用的阐述，从基础的数据获取、清洗，到技术指标的计算，再到策略的开发和回测，每个环节都剖析得非常细致。让我印象深刻的是，作者并没有仅仅停留在理论层面，而是提供了大量可以直接运行的Python代码示例，这对于我这样的实践派来说，简直是福音。我能够跟着代码一步步学习，甚至可以自己动手修改和扩展，这种学习过程非常有成就感。而且，书中对于一些常见量化交易的坑也做了提醒，比如数据偏差、过拟合等等，这让我少走了很多弯路。这本书的出版，真的让“量化交易”这个听起来高大上的概念，变得触手可及，我感觉自己离实现交易自动化又近了一大步。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的逻辑框架构建得非常出色。从宏观的市场理解，到微观的策略设计，再到最后的实盘应用，阿布层层递进，让读者能够清晰地把握整个量化交易的流程。我尤其欣赏作者在讲解Python在量化分析中的具体实现时，那种条理清晰、一丝不苟的态度。每一个函数的使用，每一个参数的设置，都经过了细致的考量和解释。这对于我这样注重细节的学习者来说，简直是如获至宝。而且，书中提供的代码示例，不仅具有很高的参考价值，而且可读性很强，我能够轻松地理解其背后的思路。通过学习这些代码，我不仅掌握了Python在量化领域的应用技巧，更重要的是，我学会了如何将理论知识转化为实际可执行的交易策略。这本书让我感觉，量化交易不再是遥不可及的梦想，而是可以通过系统学习和刻意练习来实现的目标。

评分☆☆☆☆☆

这本书给了我一个全新的视角来看待股票市场。我一直认为交易更多的是一种艺术，需要大量的经验和直觉。然而，通过阅读《量化交易之路》，我发现用科学的方法和技术来分析市场，不仅是可行的，而且能够带来更稳定、更可预测的结果。阿布的写作风格非常平易近人，他并没有用晦涩难懂的专业术语来吓唬读者，而是用生动形象的比喻，将复杂的量化概念讲得通俗易懂。我特别喜欢书中关于数据挖掘和特征工程的章节，它让我意识到，从海量数据中提取有价值的信息，是构建有效交易策略的关键。作者还分享了一些自己实际操作中的经验和教训，这些真实的故事让我在学习过程中更有代入感，也更能理解量化交易的挑战和乐趣。这本书让我看到了量化交易的无限可能，也激发了我对这个领域更深入探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

作为一名已经涉足量化交易一段时间的投资者，我一直在寻找一本能够帮助我深化理解、提升实操能力的进阶读物，而这本《量化交易之路》恰好满足了我的需求。它不同于市面上很多流于表面的书籍，而是真正从“交易”的本质出发，结合Python强大的数据处理和分析能力，为读者构建了一个完整的量化交易体系。阿布在书中对策略构建的阐述，尤其让我受益匪浅。他不仅介绍了多种经典的量化策略，还深入剖析了这些策略的优缺点以及适用场景，这让我能够根据不同的市场环境和自身风险偏好，灵活选择和组合策略。此外，书中对于风险管理和绩效评估的论述也相当到位，这在我以往的学习中往往是被忽略的部分。作者强调了风险控制在量化交易中的重要性，并提供了一些实用的方法论，这对于我在实盘操作中规避风险、提升收益有着至关重要的指导意义。总而言之，这是一本值得反复研读的经典之作，它为我的量化交易之路增添了坚实的理论基础和可行的实践指导。