Python量化交易实战
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作者王晓华
出版社清华大学出版社
ISBN9787302517634
出版时间2019-01
装帧平装
开本16开
定价79元
货号26485746
上书时间2024-10-20
商品详情
- 品相描述：全新
- 商品描述
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前言
前 言
量化投资是一种新兴的系统化的金融投资方法，它综合利用现代金融、计算机、数学以及其他相关行业的知识和方法（包括行为学、心理学等），把投资理念、科学理论和实际数据量化为客观的数理模型，使用计算机技术完成全部或部分的投资决策。
由于量化投资需要把数据、策略、系统、执行4个方面综合起来形成一个有机的整体，因此想使用量化策略去对金融市场进行分析的投资者，除了需要有基本的计算机编程知识外，还需要掌握对金融市场的分析，研究过基本的投资方法。目前图书市场上关于金融投资方面的图书不少，但多数投资只是浅显地进行讲解，过于注重零碎的知识点和心得体会。本书以实战为宗旨，通过不同方面的阶段案例，让读者全面、深入、透彻地理解量化投资的原理，提高实际开发水平和项目实战能力。
本书是基于作者2017~2018年参与“北京四两资本”与“南京红树林（量化掘金）”私募项目的实战工作的总结。感谢投资人兼基金经理谭云博士给我的很多指导性意见，感谢黄雪雪女士对本书基础工作的大力支持，也感谢夏编辑给予的很多写作意见和巨大的支持和鼓励，后感谢吴雪女士在本书出版过程中给予的协助。
本书写作特色
1. 详细深入的解说
为了便于读者理解本书内容，提高学习效率，本书从基本的Python程序设计开始介绍，直到使用专用的程序工具包进行多种金融投资回测，便于初学者快速入门。
2. 原理与实战结合
为了让有一定量化投资技术基础的读者进一步提升自己，本书部分内容更偏向于原理的讲解，结合书中的实战案例能使初级量化投资者快速提高自己。
3. 项目案例典型，实战性强，有较高的应用价值
本书使用项目实战案例进行解说，这些案例来源于作者所开发的实际项目，具有很高的应用价值和参考性。学习这些案例便于读者把所介绍的技术融会贯通，部分案例稍加修改，便可用于实际项目开发中。
本书内容
第1、2章 程序设计语言的基本介绍
第1、2章是本书的基本内容，包括程序设计语言Python的基本介绍和安装，以及使用专用编辑器（IDE）PyCharm进行程序设计的方法。此外，还介绍了部分统计学习方法，为后续的内容打下基础。
第3~5章 量化掘金的基本使用
第3~5章介绍了量化掘金工具包的安装和专用编辑器的使用，以及专用金融工具分析包Talib（官网名为TA-Lib，遵从中国用户的习惯，本书称为Talib）的使用。
第6、7章 多因子策略介绍和应用
第6、7章是本书首要讲述的重点内容，主要介绍量化投资中重要的分析方法—多因子策略，详细介绍了基本面多因子以及技术分析多因子策略，以及综合运用多因子策略进行基金组合的设计。
第8~11章 回归分析和应用
第8~11章主要介绍回归分析的使用以及使用其进行量化投资的方法，并且额外介绍了一种单独的投资方法—配对交易。这些都是量化投资基本的策略方法。
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如果下载有问题，或者对本书内容有建议和疑问，请联系booksaga@163.com，邮件主题为“Python量化交易实战”。
本书读者
? 需要全面学习量化投资技术的初学者。
? 希望使用量化投资技术的证券投资经理和从业人员。
? 希望提高金融投资水平的其他从业人员。
? 高校相关专业的师生和金融机构的学员。
? 需要一本量化投资案头查询手册的投资者。
作 者
2018年9月
导语摘要
在目前不断变化、蓬勃发展的中国资本市场，量化投资作为新兴的投资方法，引来越来越多的关注，使用量化投资技术的证券从业人员也越来越多。本书分为11章，内容包括Python环境的搭建、Python数据相关类库的使用、掘金量化终端的使用、Talib金融库的详解、多因子策略的介绍、带技术指标的多因子策略、中证红利指数增强策略、回归分析与TensorFlow、回归模型的经典应用、配对交易的魔力等。本书可作为量化投资技术初学者、证券从业人员、金融投资人员的自学用书，也可作为金融机构的培训用书，还可作为高等院校相关专业师生的教学参考书。
作者简介
王晓华，计算机专业资深讲师，为研究生和本科生讲授面向对象程序设计、数据结构、Hadoop程序设计等相关课程。主要研究方向为云计算、数据挖掘。曾主持和参与多项国家和省级科研课题，独立完成一项科研成果并获省级成果认定，发表过多篇论文，申请有一项专利。著有《Spark MLlib机器学习实践》《TensorFlow深度学习应用实践》等图书。
目录
目 录
第1章 走进量化投资 1
1.1 量化投资的诞生背景 1
1.2 量化投资的特点 3
1.3 量化投资的应用 5
1.4 量化投资在我国股市的发展前景 6
1.5 小结 6
第2章 Python的安装与使用 7
2.1 Python的基本安装和用法 7
2.1.1 Anaconda的下载与安装 8
2.1.2 Python编译器PyCharm的安装 11
2.1.3 使用Python计算softmax函数 14
2.2 Python常用类库中的threading 15
2.2.1 threading库的使用 16
2.2.2 threading模块中重要的Thread类 16
2.2.3 threading中的Lock类 18
2.2.4 threading中的join类 19
2.3 小结 19
第3章 Python类库的使用——数据处理及可视化展示 20
3.1 从小例子起步——NumPy的初步使用 20
3.1.1 数据的矩阵化 20
3.1.2 数据分析 22
3.1.3 基于统计分析的数据处理 24
3.2 图形化数据处理——Matplotlib包的使用 24
3.2.1 差异的可视化 24
3.2.2 坐标图的展示 25
3.2.3 大规模数据的可视化 27
3.3 常用的统计分析方法——相似度计算 30
3.3.1 基于欧几里得距离的相似度计算 30
3.3.2 基于余弦角度的相似度计算 31
3.3.3 欧几里得相似度与余弦相似度的比较 32
3.4 数据的统计学可视化展示 33
3.4.1 数据的四分位 33
3.4.2 数据的四分位示例 34
3.4.3 数据的标准化 37
3.4.4 数据的平行化处理 39
3.4.5 热点图-属性相关性检测 41
3.5 Python实战：某地降雨的关系处理 42
3.5.1 不同年份的相同月份统计 42
3.5.2 不同月份之间的增减程度比较 44
3.5.3 每月的降水量是否相关 45
3.6 小结 46
第4章 欢迎来到掘金量化 47
4.1 基础工作 47
4.1.1 安装掘金终端 47
4.1.2 获取帮助 49
4.2 实战：使用掘金终端进行回测工作 51
4.2.1 创建个策略 51
4.2.2 运行回测 52
4.2.3 查看回测结果 54
4.2.4 使用PyCharm进行回测 55
4.3 小结 59
第5章 Talib金融库使用详解 60
5.1 Talib金融工具库的介绍 60
5.1.1 使用Talib获取3日、7日、15日均线 60
5.1.2 EMA的计算 62
5.1.3 MACD的计算 64
5.1.4 MACD斜率的计算方法 66
5.1.5 使用Talib实现国内金融数据指标 67
5.2 Talib金融工具库函数 69
5.2.1 Talib常用函数介绍 73
5.2.2 Talib图像形态识别 75
5.3 实战：Talib金融工具回测实战 83
5.3.1 根据MACD变化回测2017年盈利情况 84
5.3.2 股价的波动范围及未来走势判定 90
5.4 两种经典的轨道突破策略 92
5.4.1 Dual Thrust策略 92
5.4.2 Dynamic Breakout II策略 96
5.5 小结 99
第6章 多因子策略 100
6.1 一个奇怪的问题 100
6.1.1 因子是什么 101
6.1.2 选取因子 102
6.1.3 单因子选股轮动测试 105
6.2 因子的量化选择 108
6.2.1 基于IC值的多因子计算方法 109
6.2.2 基于IC值的多因子计算方法（续） 110
6.2.3 因子IC值计算的目标，等权法因子值的合成 114
6.3 实战：基于成长因子的模型测试 116
6.3.1 模型说明 116
6.3.2 使用模型进行回测 125
6.4 霍华?罗斯曼的投资模型 127
6.4.1 霍华?罗斯曼简介 127
6.4.2 霍华?罗斯曼的投资模型 127
6.4.3 对霍华?罗斯曼模型的分析 128
6.5 小结 131
第7章 带技术指标的多因子策略 132
7.1 技术面多因子介绍 132
7.1.1 101个技术因子 132
7.1.2 基于Talib的技术因子重写 136
7.1.3 一个基于放量技术因子策略的回测 140
7.2 较为复杂的技术因子 143
7.2.1 阻力支撑相对强度因子介绍 143
7.2.2 改进的RSRS因子与回测数据 146
7.2.3 价差偏离度因子介绍 148
7.3 简单的技术性因子—波动率因子 151
7.3.1 波动率因子介绍 151
7.3.2 更多的波动率因子 155
7.4 实战：一个回测成功率100%的中长线买卖例子 158
7.4.1 技术指标的设计 159
7.4.2 回测的设计 164
7.5 小结 166
第8章 人人都是基金经理——中证红利指数增强策略 167
8.1 中证红利指数基金介绍 167
8.1.1 红利指数基金的由来 168
8.1.2 中证红利简介 168
8.2 基于中证红利的指数增强基金策略的构建 169
8.2.1 中证红利策略的构建方法 170
8.2.2 策略回测与优化 173
8.3 小结 173
第9章 掘金量化——回归分析基础 175
9.1 回归分析基础 175
9.1.1 回归法简介 176
9.1.2 一元线性回归 176
9.1.3 多元线性回归 179
9.1.4 回归法的解法——小二乘法详解 180
9.2 回归分析的一些其他计算方法 183
9.2.1 梯度下降算法与使用TensorFlow计算线性回归 183
9.2.2 线性回归的姐妹——逻辑回归 189
9.3 实战：回归分析——短时间开盘价与收盘价之间的关系 190
9.3.1 量化策略基本思路与简单实现 190
9.3.2 使用掘金量化实现回测 192
9.4 买还是卖——逻辑回归帮你做决定 196
9.4.1 逻辑回归是一种分类算法 196
9.4.2 逻辑回归的TensorFlow实现 197
9.4.3 使用TensorFlow的逻辑回归进行回测 201
9.5 机器学习策略——支持向量机 203
9.5.1 支持向量机的基本概念 203
9.5.2 使用支持向量机进行回测 204
9.6 小结 208
第10章 回归模型的经典应用 209
10.1 CAPM模型简介 210
10.1.1 CAPM定价模型的提出 210
10.1.2 CAPM定价模型的公式与假设 211
10.1.3 CAPM中Beta的定义 212
10.2 Fama-French三因子模型 213
10.2.1 Fama-French模型的基础公式 214
10.2.2 Fama-French模型的实现与回测 215
10.3 PB-ROE回归模型的使用 220
10.3.1 PB-ROE模型介绍 220
10.3.2 PB-ROE模型的实现 221
10.3.3 基于上证180的股票回测 226
10.3.4 使用自定义股票池的PB-ROE回测 232
10.4 小结 242
第11章 配对交易的魔力 243
11.1 配对交易的基本理论 243
11.1.1 相关性分析 244
11.1.2 均值、方差与协方差 246
11.2 协整性的判定与检验 248
11.2.1 协整性 248
11.2.2 平稳性的检验方法 249
11.3 配对交易 253
11.3.1 配对交易的算法 253
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