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Python量化投資(技術模型與策略)

  • 作者：趙志強//劉志偉|責編:楊?國
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111664239
  • 出版日期：2020/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：256
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    本書基於大量真實的實踐應用案例和場景，介紹了Python在量化投資各個環節的應用。作者結合自己在量化投資中的項目經驗，用通俗易懂的語言和生動的案例，圍繞量化投資中的概念、思路、方法與應用，幫助讀者深刻領會「Python的膠水語言能力使其在量化投資生產線的各個環節幾乎都能勝任」。
    本書共17章，第1-9章系統介紹了量化投資中的基礎概念，包括數據處理、Pandas的使用、統計方法、資產定價等，同時提供Python實例代碼進行解釋，方便讀者在釐清基本概念的同時，能上手嘗試簡單的Python代碼，為後面更複雜的量化體系打好基礎；第10-17章從實戰的角度介紹了量化投資中的具體應用，包括數據來源、CTA策略、多因子策略、策略回測、資金分配等。
    本書從實戰的角度出發，採用優秀的開源框架來完成各個功能模塊，並且對各個模塊背後的基本原理進行了詳細講解，相信能方便讀者理解和開發。
作者介紹
趙志強//劉志偉|責編:楊?國
目錄
推薦序一
推薦序二
推薦序三
前言
第1章  量化投資與Python簡介
  1.1  量化投資基本概念
  1.2  量化投資的特徵
  1.3  量化投資的優勢
  1.4  量化、AI並不是一切
  1.5  編程語言比較
    1.5.1  Matlab
    1.5.2  R
    1.5.3  C++
    1.5.4  Python
    1.5.5  其他語言
  1.6  為什麼要使用Python
  1.7  Python構建量化投資生產線
第2章  平台搭建和工具
  2.1  需要考慮的問題
  2.2  編程環境搭建流程
    2.2.1  其他庫的安裝
    2.2.2  四種集成開發環境（IDE）介紹
第3章  Python金融分析常用庫介紹
  3.1  NumPy
    3.1.1  創建多維數組
    3.1.2  選取數組元素
  3.2  SCiPy
  3.3  Pandas
    3.3.1  DataFrame入門
    3.3.2  Series
  3.4  Stats Models
第4章  可視化分析
  4.1  Matplotlib
    4.1.1  散點圖
    4.1.2  直方圖
    4.1.3  函數圖
    4.1.4  Matplotlib和seabom的中文亂碼問題
  4.2  seaborn
  4.3  python-highcharts
第5章  統計基礎
  5.1  基本統計概念
    5.1.1  隨機數和分佈
    5.1.2  隨機數種子
    5.1.3  相關係數
    5.1.4  基本統計量
    5.1.5  頻率分佈直方圖
  5.2  連續隨機變數分佈
    5.2.1  分佈的基本特徵
    5.2.2  衍生特徵
  5.3  回歸分析

    5.3.1  最小二乘法
    5.3.2  假設檢驗
第6章  數據預處理和初步探索
  6.1  數據清理
    6.1.1  可能的問題
    6.1.2  缺失值
    6.1.3  雜訊或者離群點
    6.1.4  數據不一致
  6.2  描述性統計
    6.2.1  中心趨勢度量
    6.2.2  數據散布度量
  6.3  描述性統計的可視化分析
    6.3.1  直方圖
    6.3.2  散點圖
    6.3.3  盒圖
第7章  Pandas進階與實戰
  7.1  多重索引
  7.2  數據周期變換
……
第8章  金融基礎概念
第9章  資產定價入門
第10章  金融時間序列分析
第11章  數據源和資料庫
第12章  CTA策略
第13章  策略回測
第14章  多因子風險模型
第15章  資金分配
第16章  實盤交易和vn.py框架
第17章  Python與Excel交互
後記

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