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  • python股票量化交易从入门到实践 软硬件技术 袁霄
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python股票量化交易从入门到实践 软硬件技术 袁霄

量化交易不神秘，python教你必杀技，本书教你从0到1构建量化交易台

￥ 45.2 4.5折 ￥ 99.8 全新

库存6件

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作者袁霄

出版社人民邮电出版社

ISBN9787115536075

出版时间2020-07

版次1

装帧平装

开本16

页数360页

字数449千字

定价99.8元

货号700_9787115536075

上书时间2024-11-14

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品相描述：全新
正版特价新书
商品描述
主编：

1.厘清概念，夯实技能
深入浅出揭示量化交易的本质和源起，手把手教你部署python环境，跟随代码示例掌握基本的编程语法和模块调用。
2.立足a股，贴近实战
选择a股市场作为标的，囊括多渠道数据获取、技术指标的回测分析与可视化等，在边学边练中摸索股票量化。
3.步骤详细，模型与代码并重
统计概率理论快速入门，atr技术指标、蒙特卡洛法、凯利公式等经典策略与python编码的融合。
4.大咖，品质保证
书基于python的金融分析与风险控作者斯文博士作序，快乐机器学作者王圣元倾情。

目录：

章理解python股票量化交易

1.1多角度分析量化交易

1.1.1量化交易的本质

1.1.2量化交易的发展

1.1.3量化交易的优势

1.1.4量化交易的过程

1.2多角度分析股票价格

1.2.1从股票的起源看本质

1.2.2如何衡量股票溢价

1.2.3股票收益的组成

1.2.4股价波动的原因

1.3为什么选择python语言

1.3.1概述编程语言的发展

1.3.2面向过程和面向对象

1.3.3python的起源及优势

1.4本章结

第2章量化语言python的关键应用

2.1快速部署python开发环境

2.1.1python环境安装

2.1.2第三方库安装

2.1.3开发工具安装

2.2开启python的个程序

2.2.1如何建立标准py文件

2.2.2区分模块、包、库

2.2.3import发挥扩展优势

2.2.4调试助手print()函数

2.3何为python动态类型特

2.3.1变量的种类

2.3.2动态类型的特

2.3.3内存管理与回收

2.3.4深入探究pyobject

2.4如何正确地创建函数

2.4.1用def关键字定义函数

2.4.2参数传递的形式

2.4.3匿名函数lambda

2.5初识python面向对象

2.5.1父类、子类和实例

2.5.2元类和类及object和type

2.5.3经典类和新式类的区别

2.6如何用面向对象思维编程

2.6.1如何正确地构建类

2.6.2类的实例化全过程

2.6.3如何引用类的属

2.6.4如何引用类的方法

2.6.5类的继承机制应用

2.6.6类的组合机制应用

2.7深入理解for-in循环

2.7.1for-in循环的

2.7.2for-in循环的使用

2.7.3生成器的和作用

2.8巧用装饰器测试代码效率

2.9多进程和多线程的提速方案

2.9.1多进程和多线程

2.9.2python的gil

2.9.3多任务的解决方案

2.10未雨绸缪的异常处理机制

2.10.1分析try-except常规机制

2.10.2扩展try-except使用

2.11本章结

第3章第三方库numpy快速入门

3.1初识n维数组对象

3.2n维数组对象的特

3.2.1矢量运算的特

3.2.2广播运算的特

3.2.3用条件表达式选取元素

3.3高效处理能的对比

3.4用常用数组处理函数

3.4.1创建数组的函数

3.4.2元素级处理函数

3.4.3线代数相关函数

3.5本章结

第4章第三方库pandas快速入门

4.1series和dataframe概览

4.2series的生成和访问

4.2.1series的生成方法

4.2.2series的访问方法

4.3dataframe的生成和访问

4.3.1dataframe的生成方法

4.3.2dataframe的索引访问

4.3.3dataframe的元素访问

4.3.4元素标签和位置的转换

4.3.5用条件表达式访问元素

4.4时间序列的生成和转换

4.4.1用datetime生成时间序列

4.4.2用pandas生成时间序列

4.4.3时间序列的降采样

4.4.4时间序列的升采样

4.5dataframe的规整化处理

4.5.1模拟生成股票行情数据

4.5.2dataframe概览

4.5.3dataframe的可视化

4.5.4dataframe缺失值处理

4.5.5dataframe精度的转换

4.5.6dataframe合并处理

4.6dataframe的高效遍历

4.6.1循环遍历的几种方式

4.6.2循环遍历的能对比

4.7dataframe的存储和加载

4.7.1将dataframe存储至csv

4.7.2将csv加载为dataframe

4.8本章结

第5章第三方库matplotlib快速入门

5.1两种绘图方式的区分

5.1.1函数式绘图

5.1.2对象式绘图

5.2常用图表类型的绘制

5.2.1折线图的绘制

5.2.2标注点的绘制

5.2.3参线/区域的绘制

5.2.4双y轴图表的绘制

5.2.5条形图的绘制

5.2.6直方图的绘制

5.2.7k线图的绘制

5.3图形对象属参数的调节

5.4多子图对象的创建和布局

5.4.1创建多子图对象的方法

5.4.2布局多子图对象的方法

5.5注意事项

5.5.1tight_layout()出错问题

5.5.2中文显示乱码问题

5.6本章结

第6章统计概率理论快速入门

6.1统计概率的基础知识

6.1.1事件与概率的关系

6.1.2离散和连续变量

6.1.3典型的变量分布

6.2深入理解伯努利分布

6.2.1伯努利分布的数

6.2.2伯努利分布的概率

6.2.3伯努利分布的市场模型

6.3深入理解正态分布

6.3.1正态分布的数

6.3.2生成概率密度函数

6.3.3正态分布与漫步

6.4本章结

第7章股票行情数据的获取和管理

7.1如何获取股票行情数据

7.1.1用panads获取股票数据

……

内容简介：

量化交易是一种新兴的系统化的金融投资方法，它是以计算机强大的运算能力为基础，运用数据建模、统计学分析、程序设计等工具从历史数据中得到良好的交易策略，是计算机科学在金融领域的具体应用。python语言凭借其简洁、高效的特，以及其在大数据分析方面的强大能，在量化交易领域得到了良好的应用。本书以a股市场为交易标的物，引导读者从理解量化交易开始，逐步掌握行情数据的获取和管理、技术指标的可视化，并在熟练编程的基础上，构建出个化的交易策略体系。本书适合对股票的量化交易感兴趣的读者阅读，通过阅读本书，读者不仅能够了解python数据分析和数据可视化的核心技能，更能够将python作为常用工具，为股票技术指标分析和量化交易提供助力。

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