Python量化交易实战入门与技巧

图书标准信息

• 作者 王征、李晓波 著
• 出版社 中国铁道出版社
• 出版时间 2018-11
• 版次 1
• ISBN 9787113248772
• 定价 69.00元
• 装帧 平装
• 开本 小16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 356页

【内容简介】

本书首先讲解量化交易的基础知识，即量化交易的定义、特点、作用、主要内容、历史、与传统交易的区别、注意事项、JoinQuant（聚宽）量化交易平台；然后讲解量化交易开发语言Python，即讲解Python 语言的开发环境、基本语法、基本流程控制、特征数据类型、函数及应用、面向对象程序设计；接着讲解如何利用Python 语言编写量化策略、Python 量化策略的常用库和模块、获取数据函数、回测、因子分析；后讲解Python 量化策略的技术指标实例和Python 量化交易策略实例。 

 在讲解过程中既考虑读者的学习习惯，又通过具体实例剖析讲解量化交易过程中的热点问题、关键问题及各种难题。 

 本书适用于各种不同的投资者，如股民、期民、中小散户、职业操盘手和专业金融评论人士，更适用于那些有志于在这个充满风险、充满寂寞的征程上默默前行的征战者和屡败屡战、愈挫愈勇并终战胜失败、战胜自我的投资者。

【作者简介】

李晓波，从事金融衍生品市场交易及管理近20年，有着丰富的经验和体会，对国内外贵金属、外汇、邮币卡、大宗商品及股市等主流交易方式有着深刻的了解，擅长股票、期货、黄金、白银、邮币卡、外汇的培训指导。 

 经常活跃在各大金融讲坛，深为投资者喜爱。可为个人投资者及机构提供分析、投资咨询，交易指导，理财培训等多方位的专业服务。

【目录】

第1章　初识量化交易 / 1 

1.1 量化交易的基本概念 / 2 

1.1.1 什么是量化交易 / 2 

1.1.2 量化交易的特点 / 2 

1.1.3 为什么要学习量化交易 / 4 

1.1.4 量化交易与其他交易 / 6 

1.2 量化交易的主要内容 / 7 

1.2.1 量化选股 / 7 

1.2.2 量化择时 / 8 

1.2.3 算法交易 / 8 

1.2.4 各种套利交易 / 8 

1.3 量化交易的历史 / 10 

1.3.1 国外量化交易的历史 / 10 

1.3.2 国内量化交易的历史 / 10 

1.4 量化交易的故事 / 11 

1.4.1 朱尔斯·雷格纳特的故事 / 11 

1.4.2 爱德华·索普的故事 / 13 

1.4.3 詹姆斯·西蒙斯的故事 / 14 

1.5 量化交易的潜在风险及应对策略 / 16 

1.6 量化交易与人工交易的比较 / 16 

1.7 量化交易的注意事项 / 17 

第2章　JoinQuant（聚宽）量化交易平台 / 19 

2.1 JoinQuant（聚宽）量化交易平台的功能 / 20 

2.2 JoinQuant（聚宽）量化交易平台的账户注册与登录 / 20 

2.2.1 账户注册 / 21 

2.2.2 账户登录 / 22 

2.3 创建量化交易策略 / 23 

2.3.1 向导式策略生成器 / 25 

2.3.2 新建策略 / 35 

2.4 量化交易策略的回测详情 / 36 

2.5 模拟交易 / 38 

2.5.1 新建模拟交易并运行 / 38 

2.5.2 查看模拟交易 / 39 

2.5.3 绑定微信 / 42 

第3章　Python语言及其开发环境 / 45 

3.1 Python语言概述 / 46 

3.1.1 Python的发展历程 / 46 

3.1.2 Python的特点 / 47 

3.2 搭建Python开发环境 / 48 

3.2.1 Python的下载和安装 / 48 

3.2.2 Python的环境变量配置 / 50 

3.3 编写Python程序 / 53 

3.4 利用IPython Notebook编写Python程序 / 57 

第4章　Python的基本语法 / 63 

4.1 Python的基本数据类型 / 64 

4.1.1 数值类型 / 64 

4.1.2 字符串 / 66 

4.2 变量与赋值 / 69 

4.2.1 变量命名规则 / 69 

4.2.2 变量的赋值 / 70 

4.3 运算符 / 71 

4.3.1 算术运算符 / 71 

4.3.2 赋值运算符 / 73 

4.3.3 位运算符 / 74 

4.4 常见的数值函数和字符串函数 / 75 

4.4.1 数学函数 / 76 

4.4.2 随机数函数 / 77 

4.4.3 三角函数 / 79 

4.4.4 字符串函数 / 80 

4.5 Python的代码格式 / 85 

4.5.1 代码缩进 / 85 

4.5.2 代码注释 / 86 

4.5.3 空行 / 86 

4.5.4 同一行显示多条语句 / 86 

第5章　Python的基本流程控制 / 87 

5.1 选择结构 / 88 

5.1.1 关系运算 / 88 

5.1.2 逻辑运算 / 90 

5.1.3 if语句 / 91 

5.1.4 嵌套if语句 / 93 

5.2 循环结构 / 94 

5.2.1 while循环 / 95 

5.2.2 while循环使用else语句 / 95 

5.2.3 无限循环 / 96 

5.2.4 for循环 / 97 

5.2.5 在for循环中使用range() 函数 / 98 

5.3 其他语句 / 99 

5.3.1 break语句 / 100 

5.3.2 continue语句 / 100 

5.3.3 pass语句 / 101 

第6章　Python的特征数据类型 / 103 

6.1 列表 / 104 

6.1.1 创建列表 / 104 

6.1.2 访问列表中的值 / 104 

6.1.3 更新列表中的值 / 105 

6.1.4 删除列表中的值 / 106 

6.1.5 列表的函数 / 106 

6.1.6 列表的方法 / 107 

6.2 元组 / 109 

6.2.1 创建元组 / 109 

6.2.2 访问元组中的值 / 110 

6.2.3 连接元组 / 111 

6.2.4 删除整个元组 / 112 

6.2.5 元组的函数 / 112 

6.3 字典 / 113 

6.3.1 创建字典 / 114 

6.3.2 访问字典中的值和键 / 114 

6.3.3 修改字典 / 115 

6.3.4 字典中的函数 / 116 

6.4 集合 / 117 

6.4.1 创建集合 / 117 

6.4.2 集合的两个基本功能 / 118 

6.4.3 集合的运算符 / 119 

6.4.4 集合的方法 / 120 

第7章　Python的函数及应用 / 123 

7.1 函数的定义与调用 / 124 

7.1.1 函数的定义 / 124 

7.1.2 函数的调用 / 125 

7.2 参数传递 / 126 

7.2.1 不可更改对象 / 126 

7.2.2 可更改对象 / 127 

7.3 函数的参数类型 / 128 

7.3.1 必需参数 / 128 

7.3.2 关键字参数 / 129 

7.3.3 默认参数 / 130 

7.3.4 不定长参数 / 131 

7.4 匿名函数 / 132 

7.5 变量作用域及类型 / 133 

7.5.1 变量作用域 / 133 

7.5.2 全局变量和局部变量 / 135 

7.5.3 global和nonlocal关键字 / 136 

第8章　Python面向对象的程序设计 / 139 

8.1 面向对象 / 140 

8.1.1 面向对象概念 / 140 

8.1.2 类定义与类对象 / 141 

8.1.3 类的继承 / 143 

8.2 模块 / 147 

8.2.1 自定义模块并调用 / 147 

8.2.2 import 语句 / 148 

8.2.3 标准模块 / 150 

8.3 包 / 151 

第9章　利用Python语言编写量化策略 / 153 

9.1 股票量化策略的组成 / 154 

9.1.1 初始化函数（initialize） / 155 

9.1.2 开盘前运行函数（before_market_open） / 156 

9.1.3 开盘时运行函数（market_open） / 157 

9.1.4 收盘后运行函数（after_market_close） / 158 

9.2 股票量化策略的设置函数 / 158 

9.2.1 设置基准函数 / 159 

9.2.2 设置佣金/ 印花税函数 / 159 

9.2.3 设置滑点函数 / 161 

9.2.4 设置动态复权( 真实价格) 模式函数 / 161 

9.2.5 设置成交量比例函数 / 162 

9.2.6 设置是否开启盘口撮合模式函数 / 162 

9.2.7 设置要操作的股票池函数 / 163 

9.3 股票量化策略的定时函数 / 163 

9.3.1 定时函数的定义及分类 / 163 

9.3.2 定时函数各项参数的意义 / 164 

9.3.3 定时函数的注意事项 / 164 

9.3.4 定时函数的实例 / 165 

9.4 股票量化策略的下单函数 / 166 

9.4.1 按股数下单函数 / 166 

9.4.2 目标股数下单函数 / 167 

9.4.3 按价值下单函数 / 168 

9.4.4 目标价值下单函数 / 168 

9.4.5 撤单函数 / 169 

9.4.6 获取未完成订单函数 / 169 

9.4.7 获取订单信息函数 / 169 

9.4.8 获取成交信息函数 / 170 

9.5 股票量化策略的日志log / 171 

9.5.1 设定log级别 / 171 

9.5.2 log.info / 171 

9.6 股票量化策略的常用对象 / 172 

9.6.1 Order对象 / 172 

9.6.2 全局对象g / 173 

9.6.3 Trade对象 / 173 

9.6.4 tick对象 / 174 

9.6.5 Context对象 / 174 

9.6.6 Position对象 / 176 

9.6.7 SubPortfolio对象 / 176 

9.6.8 Portfolio对象 / 177 

9.6.9 SecurityUnitData对象 / 178 

第10章　Python量化策略的常用库和模块 / 179 

10.1 Numpy库 / 180 

10.1.1 ndarray数组基础 / 180 

10.1.2 矩阵 / 187 

10.2 Pandas 库 / 188 

10.2.1 一维数组Series / 188 

10.2.2 二维数组DataFrame / 189 

10.2.3 三维数组Panel / 199 

10.3 Datetime 模块和Time 模块 / 201 

10.3.1 利用Datetime模块获得当前的日期和时间 / 202 

10.3.2 利用Time模块获得当前的日期和时间 / 203 

10.3.3 获得当前时间并转换为指定日期格式 / 204 

10.3.4 获得三天前的时间的方法 / 204 

10.3.5 获得三天前的日期的方法 / 205 

10.3.6 获得历史交易日 / 206 

第11章　Python量化策略的获取数据函数 / 207 

11.1 history() 函数 / 208 

11.1.1 各项参数的意义 / 208 

11.1.2 history() 函数的应用实例 / 210 

11.2 attribute_history () 函数 / 213 

11.3 get_current_data () 函数 / 215 

11.4 get_fundamentals () 函数 / 216 

11.4.1 各项参数的意义 / 216 

11.4.2 get_fundamentals () 函数的应用实例 / 217 

11.5 get_fundamentals_continuously () 函数 / 222 

11.6 get_index_stocks () 函数 / 223 

11.6.1 各项参数的意义 / 224 

11.6.2 get_index_stocks () 函数的应用实例 / 225 

11.7 get_industry_stocks() 函数 / 225 

11.8 get_concept_stocks () 函数 / 227 

11.9 get_all_securities() 函数 / 229 

11.9.1 各项参数的意义 / 229 

11.9.2 get_all_securities() 函数的应用实例 / 230 

11.10 get_security_info () 函数 / 232 

11.11 get_billboard_list () 函数 / 233 

11.11.1 各项参数的意义 / 233 

11.11.2 get_billboard_list() 函数的应用实例 / 234 

11.12 get_locked_shares () 函数 / 234 

第12章　Python 量化策略的回测 / 237 

12.1 回测的过程 / 238 

12.2 编写双均线量化策略 / 239 

12.2.1 量化策略的编辑页面 / 239 

12.2.2 双均线量化策略的初始化函数 / 241 

12.2.3 双均线量化策略的交易程序函数 / 242 

12.3 设置量化策略的回测参数 / 243 

12.4 双均线量化策略的回测详情 / 245 

12.5 量化策略的风险指标 / 248 

12.5.1 Alpha（阿尔法） / 249 

12.5.2 Beta（贝塔） / 250 

12.5.3 Sharpe（夏普比率） / 251 

12.5.4 Sortino（索提诺比率） / 251 

12.5.5 Information Ratio（信息比率） / 252 

12.5.6 Volatility（策略波动率） / 253 

12.5.7 Benchmark Volatility（基准波动率） / 254 

12.5.8 Max Drawdown（最大回撤） / 255 

第13章　Python 量化策略的因子分析 / 257 

13.1 初识因子分析 / 258 

13.1.1 因子的分类 / 258 

13.1.2 因子分析的作用 / 258 

13.2 因子分析的实现代码 / 258 

13.2.1 因子分析中变量的含义 / 259 

13.2.2 因子分析中可以使用的基础因子 / 259 

13.2.3 calc 的参数及返回值 / 261 

13.3 因子分析的结果 / 261 

13.3.1 新建因子 / 261 

13.3.2 收益分析 / 264 

13.3.3 IC 分析 / 268 

13.3.4 换手分析 / 269 

13.4 因子在研究和回测中的使用 / 270 

13.5 基本面因子应用实例 / 273 

第14章　Python 量化策略的技术指标实例 / 277 

14.1 均线型技术指标实例 / 278 

14.1.1 传统平均线 / 278 

14.1.2 高价平均线 / 280 

14.1.3 低价平均线 / 281 

14.1.4 变异平均线 / 282 

14.1.5 成本价均线 / 283 

14.2 超买超卖型技术指标实例 / 285 

14.2.1 随机指标KD / 285 

14.2.2 资金流量指标MFI / 286 

14.2.3 相对强弱指标RSI / 288 

14.2.4 变动速率线OSC / 289 

14.2.5 威廉指标WR / 290 

14.2.6 顺势指标CCI / 291 

14.3 趋势型技术指标实例 / 292 

14.3.1 平滑异同平均线MACD / 293 

14.3.2 趋向指标DMI / 294 

14.3.3 简易波动指标EMV / 295 

14.3.4 终极指标UOS / 296 

14.4 能量型技术指标实例 / 298 

14.4.1 情绪指标BRAR / 298 

14.4.2 带状能量线CR / 299 

14.4.3 成交量变异率VR / 300 

14.4.4 梅斯线MASS / 301 

14.4.5 累积能量线OBV / 302 

14.4.6 相对强弱量VRSI / 303 

14.5 压力支撑型技术指标实例 / 305 

14.5.1 布林通道线BOLL / 305 

14.5.2 麦克支撑压力线MIKE / 306 

14.5.3 薛斯通道线XS / 307 

第15章　Python量化交易策略实例 / 311 

15.1 MACD指标量化交易策略 / 312 

15.1.1 编写初始化函数 / 312 

15.1.2 编写单位时间调用的函数 / 313 

15.1.3 MACD 指标量化交易策略的回测 / 315 

15.2 能量型指标量化交易策略 / 316 

15.2.1 编写初始化函数 / 316 

15.2.2 编写单位时间调用的函数 / 317 

15.2.3 能量型指标量化交易策略的回测 / 318 

15.3 KD指标量化交易策略 / 320 

15.3.1 编写初始化函数 / 320 

15.3.2 编写开盘前运行函数 / 321 

15.3.3 编写开盘时运行函数 / 321 

15.3.4 编写收盘后运行函数 / 322 

15.3.5 KD指标量化交易策略的回测 / 322 

15.4 多股票持仓量化交易策略 / 324 

15.4.1 编写初始化函数 / 324 

15.4.2 编写单位时间调用的函数 / 324 

15.4.3 多股票持仓量化交易策略的回测 / 325 

15.5 多股票追涨量化交易策略 / 327 

15.5.1 编写初始化函数 / 327 

15.5.2 编写每天早上开盘时执行函数 / 327 

15.5.3 编写开始交易前被调用函数 / 328 

15.5.4 编写单位时间调用的函数 / 328 

15.5.5 多股票追涨量化交易策略的回测 / 329 

15.6 银行股轮动量化交易策略 / 331 

15.6.1 编写初始化函数 / 331 

15.6.2 编写选股函数 / 332 

15.6.3 编写交易函数 / 332 

15.6.4 银行股轮动量化交易策略的回测 / 333 

15.7 小市值股票量化交易策略 / 334 

15.7.1 编写初始化函数 / 334 

15.7.2 编写选股函数 / 335 

15.7.3 编写过滤停牌股票函数 / 336 

15.7.4 编写交易函数 / 336 

15.7.5 小市值股票量化交易策略的回测 / 337