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Python數據分析與量化投資(21世紀經濟與管理精編教材)/經濟學系列

  • 作者：編者:朱順泉|責編:周瑩
  • 出版社：北京大學
  • ISBN：9787301319352
  • 出版日期：2022/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：329
人民幣：RMB 58 元      售價：元
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內容大鋼
    本書把Python技術和量化投資實例結合起來，分4個篇章介紹了Python工具、量化投資統計與計量分析方法、量化投資組合與資產定價理論及應用，以及量化投資策略。
    本書實例豐富，有很強的針對性，各章詳細介紹了實例的具體操作過程，讀者只需按照所介紹的步驟按部就班地操作，就能掌握全書的內容。
    本書可供經管類本科高年級學生與研究生參考使用，同時對從事數據分析的實際工作者也大有裨益。
作者介紹
編者:朱順泉|責編:周瑩
    朱順泉，廣東財經大學金融學院教授，博士。主要研究方向為投資學、金融工程學、公司金融財務學等。在量化投資與對沖基金、私募股權與創業投資、財務預謦與信用評級、投資組合優化、金融資產定價、金融計量與數據分析、經濟博弈論等方面有較深入研究。主持完成國家社會科學基金、教育部社會科學基金、廣東省科技計劃軟科學基金、湖南省社會科學基金等國家級、省部級項目共10余項。
目錄
第1篇  Python工具介紹
  1  量化投資及Python簡介、下載、安裝與啟動
    1.1  量化投資基礎
    1.2  為什麼選擇Python工具
    1.3  Python工具的下載
    1.4  Python工具的安裝
    1.5  Python工具的啟動和退出
  2  Python基礎知識與編程基礎
    2.1  Python基礎知識
    2.2  Python數據結構
    2.3  Python函數
    2.4  Python條件與循環
    2.5  Python類與對象
  3  Python數據存取
    3.1  Python NumPy數據存取
    3.2  Python-Scipy數據存取
    3.3  Python Pandas的csv格式數據文件存取
    3.4  Python Pandas的excel格式數據文件存取
    3.5  讀取並查看數據表列
    3.6  讀取Tushare財經網站數據
    3.7  Tushare財經網站數據保存與讀取
    3.8  使用OpenDataTools工具獲取數據
    3.9  下載Yahoo財經網站數據
    3.10  Python-Quandl財經數據介面
  4  Python工具庫NumPy的應用
    4.1  NumPy概述
    4.2  NumPy數組對象
    4.3  創建數組
    4.4  數組操作
    4.5  數組元素訪問
    4.6  矩陣操作
    4.7  缺失值
  5  Python工具庫SciPy的應用
    5.1  SciPy概述
    5.2  優化方法的scipy.optimize應用
    5.3  利用CVXOPT求解二次規劃問題
    5.4  統計方法的scipy.stats應用
  6  Python工具庫Pandas的數據結構
    6.1  Pandas介紹
    6.2  Pandas的數據結構：Series
    6.3  Pandas的數據結構：DataFrame
  7  Python繪製圖形
    7.1  Matplotlib繪圖應用基礎
    7.2  直方圖的繪製
    7.3  散點圖的繪製
    7.4  氣泡圖的繪製
    7.5  箱圖的繪製
    7.6  餅圖的繪製
    7.7  條形圖的繪製
    7.8  折線圖的繪製

    7.9  曲線標繪圖的繪製
    7.10  連線標繪圖的繪製
    7.11  關於繪圖中顯示中文的處理
第2篇  量化投資統計與計量分析方法
  8  概率分佈及Python應用
    8.1  二項分佈
    8.2  泊松分佈
    8.3  正態分佈
    8.4  貝塔分佈
    8.5  均勻分佈
    8.6  指數分佈
    8.7  t分佈
    8.8  卡方分佈
    8.9  F分佈
  9  描述性統計及Python應用
    9.1  描述性統計的Python工具
    9.2  數據集中趨勢的度量
    9.3  數據離散狀況的度量
    9.4  峰度、偏度與正態性檢驗
    9.5  異常數據處理
  10  參數估計及Python應用
    10.1  參數估計與置信區間的含義
    10.2  點估計的Python應用
    10.3  單正態總體均值區間估計的Python應用
    10.4  單正態總體方差區間估計的Python應用
    10.5  雙正態總體均值差區間估計的Python應用
    10.6  雙正態總體方差比區間估計的Pyt，hon應用
  11  參數假設檢驗及Python應用
    11.1  參數假設檢驗的基本理論
    11.2  單樣本t檢驗的Python應用
    11.3  兩個獨立樣本t檢驗的Python應用
    11.4  成對樣本t檢驗的Python應用
    11.5  單樣本方差假設檢驗的Python應用
    11.6  雙樣本方差假設檢驗的Python應用
  12  相關性分析與回歸分析及Python-statsmodels應用
    12.1  相關性分析及Python應用
    12.2  一元線性回歸分析及Python-statsmodels應用
    12.3  多元線性回歸分析及Python應用
  13  多重共線性及Python應用
    13.1  多重共線性的概念
    13.2  多重共線性的後果
    13.3  產生多重共線性的原因
    13.4  多重共線性的識別和檢驗
    13.5  消除多重共線性的方法
    13.6  多重共線性診斷的Python應用
    13.7  多重共線性消除的Python應用
  14  異方差及Python應用
    14.1  異方差的概念
    14.2  異方差產生的原因
    14.3  異方差的後果

    14.4  異方差的識別檢驗
    14.5  消除異方差的方法
    14.6  異方差診斷的Python應用
    14.7  異方差消除的Python應用
    14.8  異方差實例的Python應用
  15  自相關及Python應用
    15.1  自相關的概念
    15.2  自相關產生的原因
    15.3  自相關的後果
    15.4  自相關的識別和檢驗
    15.5  自相關的處理方法
    15.6  自相關性診斷與消除的Python應用
    15.7  金融市場數據自相關性診斷與消除的Python應用
第3篇  量化投資組合與資產定價理論及應用
  16  資產組合的期望收益與風險及：Python應用
    16.1  持有期收益率
    16.2  單項資產的期望收益率
    16.3  單項資產的風險
    16.4  單項資產的期望收益和風險的估計量及Python應用
    16.5  單項資產之間的協方差與相關係數及Python應用
    16.6  資產組合的期望收益和風險及Python應用
  17  資產組合均值方差模型及Python應用
    17.1  資產組合的可行集
    17.2  有效邊界與有效組合
    17.3  標準均值方差模型及Python應用
    17.4  兩基金分離定理
    17.5  投資組合有效邊界的Python繪製
    17.6  馬科維茨投資組合優化的Python應用
  18  馬科維茨資產組合優化及Python-cvxopt工具應用
    18.1  資產組合期望收益率與風險的計算
    18.2  馬科維茨資產組合的優化和有效前沿
    18.3  真實股票市場的回測
  19  存在無風險資產的均值方差模型及：Python應用
    19.1  存在無風險資產的均值方差模型的Python應用
    19.2  無風險資產對最小方差組合的影響
    19.3  存在無風險資產的兩基金分離定理及其Python應用
    19.4  預期收益率與貝塔關係式
    19.5  一個無風險資產和兩個風險資產組合的Python應用
    19.6  默頓定理的Python應用
    19.7  布萊克一利特曼模型及Python應用
  20  資本資產定價模型及：Python-statsmodels應用
    20.1  資本資產定價模型假設
    20.2  資本市場線及Python應用
    20.3  證券市場線及Python應用
    20.4  價格型資本資產定價模型及Python應用
    20.5  資本資產定價模型實際數據的Python應用
第4篇  量化投資策略分析
  21  市場中性策略分析或貝塔對沖策略分析
    21.1  貝塔對沖模型
    21.2  貝塔對沖策略

    21.3  市場風險對沖策略案例
    21.4  市場風險對沖的進一步分析
  22  量化選股策略分析
    22.1  小市值量化選股策略
    22.2  基本面財務指標的量化選股策略
  23  量化擇時策略分析
    23.1  Talib技術分析工具庫在量化擇時中的應用
    23.2  海龜量化擇時策略
    23.3  金叉死又雙均線量化擇時策略
  24  量化選股與量化擇時組合策略分析
    24.1  量化純選股策略
    24.2  量化選股與量化擇時組合策略
  25  統計套利的協整配對交易策略分析
    25.1  協整的基本知識
    25.2  平穩性檢驗及實例
    25.3  基於BigQuant平台統計套利的協整配對交易策略
    25.4  基於Python環境的配對交易策略
  26  人工智慧機器學習量化投資策略分析
    26.1  機器學習演算法分類
    26.2  常見的機器學習演算法及Python代碼
    26.3  支持向量機及其在商業銀行信用評級中的應用
    26.4  基於Python環境支持向量機在量化交易中的應用

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