具體描述
A6
書名：零起點Python大數據與量化交易
作者:何海群
齣版社:電子工業齣版社
齣版時間:2017年01月
ISBN：9787121306594
頁數：444
定價：99
本書是國內較早關於Python大數據與量化交易的原創書籍，配閤zwPython、zwQuant開源量化軟件學習，已經是套完整的大數據分析、量化交易學習教材，可直接用於實盤交易。本書特色：*，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、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。
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“月效應” 18
1.2.1 案例1-2：股市“月效應” 18
1.2.2 案例分析：“月效應”計算 19
1.2.3 案例分析：“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 “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 實戰勝於切 54
1.6 量化、中醫與西醫 54
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
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：數據歸化 158
3.11 為有源頭活水來 160
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
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
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 281
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
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
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
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“月效應” 18
1.2.1 案例1-2：股市“月效應” 18
1.2.2 案例分析：“月效應”計算 19
1.2.3 案例分析：“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 “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 實戰勝於切 54
1.6 量化、中醫與西醫 54
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
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：數據歸化 158
3.11 為有源頭活水來 160
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
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
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 281
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
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
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
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
......
用戶評價
一直以來，我都對量化投資這個領域充滿瞭嚮往，但高深的數學模型和復雜的編程語言常常讓我感到望而卻步。這本《零起點Python大數據與量化交易》的齣現，徹底改變瞭我的看法。它以“零起點”為切入點，真正做到瞭讓一個完全沒有編程基礎的人也能輕鬆入門。作者用非常通俗易懂的語言，將Python的基礎知識娓娓道來，再輔以大量的代碼示例，讓我能夠邊學邊練，快速掌握編程的技巧。而本書最吸引我的地方在於，它並沒有止步於Python的基礎教學，而是直接將我們帶入瞭大數據分析和量化交易的世界。從數據的獲取、清洗，到利用Python進行數據分析，再到構建簡單的量化交易模型，每一步都講解得清晰明瞭，並且提供瞭可執行的代碼。這讓我看到瞭將編程技能應用於金融市場的實際可能性，也讓我對未來的量化投資之路充滿瞭信心。這本書就像一位經驗豐富的引路人，為我開啓瞭通往量化投資世界的大門，讓我看到瞭無限的可能。
評分我一直對量化交易領域充滿好奇，但市麵上大多數書籍要麼過於理論化，要麼代碼晦澀難懂，讓我望而卻步。直到我發現瞭這本《零起點Python大數據與量化交易》，我纔真正看到瞭希望。這本書最讓我驚喜的是它的“零起點”定位，它真的從Python最基礎的語法開始講起，仿佛一位耐心十足的老師，一步步引導我這個完全的編程小白。清晰的圖文結閤，簡潔明瞭的語言，讓我一點點剋服瞭對編程的恐懼。更難能可貴的是，它並沒有停留在Python基礎教學上，而是迅速將重心轉移到大數據和量化交易的應用上，讓我能夠迅速看到學習的成果。從數據獲取、清洗到初步的策略構建，書中提供的代碼示例都非常實用，而且很容易上手。我嘗試著跟著書中的例子敲代碼，運行結果讓我興奮不已，仿佛打開瞭新世界的大門。這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的嚮導，指引我在量化投資的迷人世界裏探索。它讓我明白，量化交易並非遙不可及，通過學習和實踐，我們每個人都有可能掌握這項技能。
評分這本書的價值遠遠超齣瞭我最初的預期。我最初購買它，是抱著一種試探性的心態，希望能從中找到一些入門量化交易的綫索。然而，在閱讀的過程中，我被其內容的深度和廣度所震撼。它不僅詳細講解瞭Python在數據處理方麵的強大能力，更重要的是，它將這些能力巧妙地融入到瞭量化交易的實際應用中。書中的案例分析非常到位，讓我能夠直觀地理解如何利用Python來分析市場數據、迴測交易策略，甚至進行實盤交易的模擬。我尤其欣賞書中對於大數據處理和分析方法的闡述，這部分內容對於理解復雜的市場行為至關重要。此外，書中提供的量化交易模型，雖然基礎，但卻非常具有啓發性，讓我能夠在此基礎上進行更深入的探索和創新。這本書不僅僅是一本入門讀物，更像是一本可以反復研讀的工具書，它為我未來的量化投資之路打下瞭堅實的基礎，也激發瞭我更進一步學習和實踐的熱情。
評分作為一個對金融市場有濃厚興趣，但又缺乏技術背景的投資者，我一直在尋找一本能夠真正將理論與實踐相結閤的書籍。這本書的齣現，無疑是我的福音。它並沒有迴避量化交易的核心技術，而是以一種非常友好的方式將其呈現齣來。我特彆喜歡書中對於大數據處理的部分，它詳細講解瞭如何使用Python相關的庫來處理海量金融數據，這對於理解市場趨勢和發現交易機會至關重要。而量化交易的章節，更是深入淺齣，從最基本的策略模型開始，逐步深入到更復雜的算法。書中提供的代碼片段，都經過瞭精心的設計和測試，我跟著操作，很快就能看到實際的效果，這極大地增強瞭我的學習信心。書中的例子涉及到瞭股票、期貨等多種資産的交易策略，這讓我能夠根據自己的興趣選擇學習方嚮。最重要的是，這本書並沒有僅僅停留在“知其然”，而是努力做到“知其所以然”，讓我能夠理解每一個技術選擇背後的邏輯和原因，這對於我未來獨立進行量化投資分析至關重要。
評分這本書的封麵和書名就充滿瞭吸引力，尤其是“零起點”這三個字，讓我這個完全沒有編程基礎的人看到瞭希望。我一直對金融市場很感興趣，也聽說過量化交易這個概念，但總覺得門檻很高，不是普通人能輕易接觸的。這本書的齣現，就像在我麵前打開瞭一扇窗。拿到書後，我迫不及待地翻閱，裏麵的章節安排循序漸進，從最基礎的Python語法開始講起，解釋得非常清晰易懂，即使是一些枯燥的概念，作者也用瞭很多生動形象的比喻來幫助理解。代碼示例也相當豐富，而且都經過精心設計，可以直接運行，讓我能夠邊學邊練，很快就能體會到編程的樂趣。更重要的是，它並沒有止步於Python的基礎知識，而是直接將我們引嚮瞭大數據和量化交易的領域，讓我看到瞭一個更廣闊的視野。它詳細講解瞭如何利用Python進行數據采集、清洗、處理，以及如何構建簡單的交易模型。對於那些想要進入量化投資領域，但又不知道從何下手的朋友來說，這本書絕對是一個絕佳的起點。它不僅教會瞭我們“怎麼做”，更重要的是教會瞭我們“為什麼這麼做”，讓我們能夠真正理解量化交易的邏輯和原理。
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