具体描述
A6
书名：零起点Python大数据与量化交易
作者:何海群
出版社:电子工业出版社
出版时间:2017年01月
ISBN：9787121306594
页数：444
定价：99
本书是国内较早关于Python大数据与量化交易的原创书籍，配合zwPython、zwQuant开源量化软件学习，已经是套完整的大数据分析、量化交易学习教材，可直接用于实盘交易。本书特色：*，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、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。
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“月效应” 18
1.2.1 案例1-2：股市“月效应” 18
1.2.2 案例分析：“月效应”计算 19
1.2.3 案例分析：“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 “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 实战胜于切 54
1.6 量化、中医与西医 54
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
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：数据归化 158
3.11 为有源头活水来 160
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
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
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 281
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
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
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
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“月效应” 18
1.2.1 案例1-2：股市“月效应” 18
1.2.2 案例分析：“月效应”计算 19
1.2.3 案例分析：“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 “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 实战胜于切 54
1.6 量化、中医与西医 54
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
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：数据归化 158
3.11 为有源头活水来 160
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
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
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 281
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
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
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
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
......
用户评价
作为一个对金融市场有浓厚兴趣，但又缺乏技术背景的投资者，我一直在寻找一本能够真正将理论与实践相结合的书籍。这本书的出现，无疑是我的福音。它并没有回避量化交易的核心技术，而是以一种非常友好的方式将其呈现出来。我特别喜欢书中对于大数据处理的部分，它详细讲解了如何使用Python相关的库来处理海量金融数据，这对于理解市场趋势和发现交易机会至关重要。而量化交易的章节，更是深入浅出，从最基本的策略模型开始，逐步深入到更复杂的算法。书中提供的代码片段，都经过了精心的设计和测试，我跟着操作，很快就能看到实际的效果，这极大地增强了我的学习信心。书中的例子涉及到了股票、期货等多种资产的交易策略，这让我能够根据自己的兴趣选择学习方向。最重要的是，这本书并没有仅仅停留在“知其然”，而是努力做到“知其所以然”，让我能够理解每一个技术选择背后的逻辑和原因，这对于我未来独立进行量化投资分析至关重要。
评分一直以来，我都对量化投资这个领域充满了向往，但高深的数学模型和复杂的编程语言常常让我感到望而却步。这本《零起点Python大数据与量化交易》的出现，彻底改变了我的看法。它以“零起点”为切入点，真正做到了让一个完全没有编程基础的人也能轻松入门。作者用非常通俗易懂的语言，将Python的基础知识娓娓道来，再辅以大量的代码示例，让我能够边学边练，快速掌握编程的技巧。而本书最吸引我的地方在于，它并没有止步于Python的基础教学，而是直接将我们带入了大数据分析和量化交易的世界。从数据的获取、清洗，到利用Python进行数据分析，再到构建简单的量化交易模型，每一步都讲解得清晰明了，并且提供了可执行的代码。这让我看到了将编程技能应用于金融市场的实际可能性，也让我对未来的量化投资之路充满了信心。这本书就像一位经验丰富的引路人，为我开启了通往量化投资世界的大门，让我看到了无限的可能。
评分我一直对量化交易领域充满好奇，但市面上大多数书籍要么过于理论化，要么代码晦涩难懂，让我望而却步。直到我发现了这本《零起点Python大数据与量化交易》，我才真正看到了希望。这本书最让我惊喜的是它的“零起点”定位，它真的从Python最基础的语法开始讲起，仿佛一位耐心十足的老师，一步步引导我这个完全的编程小白。清晰的图文结合，简洁明了的语言，让我一点点克服了对编程的恐惧。更难能可贵的是，它并没有停留在Python基础教学上，而是迅速将重心转移到大数据和量化交易的应用上，让我能够迅速看到学习的成果。从数据获取、清洗到初步的策略构建，书中提供的代码示例都非常实用，而且很容易上手。我尝试着跟着书中的例子敲代码，运行结果让我兴奋不已，仿佛打开了新世界的大门。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的向导，指引我在量化投资的迷人世界里探索。它让我明白，量化交易并非遥不可及，通过学习和实践，我们每个人都有可能掌握这项技能。
评分这本书的封面和书名就充满了吸引力，尤其是“零起点”这三个字，让我这个完全没有编程基础的人看到了希望。我一直对金融市场很感兴趣，也听说过量化交易这个概念，但总觉得门槛很高，不是普通人能轻易接触的。这本书的出现，就像在我面前打开了一扇窗。拿到书后，我迫不及待地翻阅，里面的章节安排循序渐进，从最基础的Python语法开始讲起，解释得非常清晰易懂，即使是一些枯燥的概念，作者也用了很多生动形象的比喻来帮助理解。代码示例也相当丰富，而且都经过精心设计，可以直接运行，让我能够边学边练，很快就能体会到编程的乐趣。更重要的是，它并没有止步于Python的基础知识，而是直接将我们引向了大数据和量化交易的领域，让我看到了一个更广阔的视野。它详细讲解了如何利用Python进行数据采集、清洗、处理，以及如何构建简单的交易模型。对于那些想要进入量化投资领域，但又不知道从何下手的朋友来说，这本书绝对是一个绝佳的起点。它不仅教会了我们“怎么做”，更重要的是教会了我们“为什么这么做”，让我们能够真正理解量化交易的逻辑和原理。
评分这本书的价值远远超出了我最初的预期。我最初购买它，是抱着一种试探性的心态，希望能从中找到一些入门量化交易的线索。然而，在阅读的过程中，我被其内容的深度和广度所震撼。它不仅详细讲解了Python在数据处理方面的强大能力，更重要的是，它将这些能力巧妙地融入到了量化交易的实际应用中。书中的案例分析非常到位，让我能够直观地理解如何利用Python来分析市场数据、回测交易策略，甚至进行实盘交易的模拟。我尤其欣赏书中对于大数据处理和分析方法的阐述，这部分内容对于理解复杂的市场行为至关重要。此外，书中提供的量化交易模型，虽然基础，但却非常具有启发性，让我能够在此基础上进行更深入的探索和创新。这本书不仅仅是一本入门读物，更像是一本可以反复研读的工具书，它为我未来的量化投资之路打下了坚实的基础，也激发了我更进一步学习和实践的热情。
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