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Python量化投資指南(基礎數據與實戰)/大數據金融叢書

  • 作者：編者:付志剛//沈慧娟//陳戰波|責編:李冰
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121472862
  • 出版日期：2024/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：319
人民幣：RMB 98 元      售價：元
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內容大鋼
    本書從普通投資者量化實戰必經之路出發，系統地闡述了量化投資理論和Python編程實踐，是一本可操作、可上手的量化投資實戰指南，內容主要為量化投資基礎（包括基本面、技術面和Python編程基礎等）、金融數據獲取（包括直接下載、Tushare等API獲取和Python爬蟲常見金融數據網站）、Python統計分析〈包括實戰中常用的數據整理與描述性統計分析方法）、量化分析與實戰（包括巴菲特選股技巧等經典案例的Python實現）、量化投資回測框架與策略分析（包括Backtesting庫、Backtrader庫和Qlib庫）等。本書使用通俗易懂的語言進行闡述，避免了高深的數學公式及其推導，在注重普通投資者閱讀體驗的同時，保證了所有案例的實用性和可複製性。
    本書適合普通投資者和量化投資專業人士，也適合統計和金融相關專業的學生，以及對Python編程感興趣的讀者閱讀參考。
作者介紹
編者:付志剛//沈慧娟//陳戰波|責編:李冰
目錄
第1章  量化投資基礎
  1.1  價值投資與基本面分析
    1.1.1  價值投資與理論基礎
    1.1.2  基本面指標
    1.1.3  宏觀基本面分析
    1.1.4  微觀基本面能力分析
    1.1.5  基本面估值分析
    1.1.6  基本面比較分析法
  1.2  技術性投資與技術面分析
    1.2.1  技術性投資與理論基礎
    1.2.2  技術面分析——K線特徵
    1.2.3  技術面分析——價格形態
    1.2.4  技術面分析——統計指標
  1.3  量化投資與自動化交易
    1.3.1  理論起源與發展
    1.3.2  國內外發展概況
    1.3.3  量化投資類型與特徵
    1.3.4  量化投資方法
    1.3.5  量化投資應用領域
  1.4  量化投資工具
    1.4.1  量化兩階段與影響因素
    1.4.2  回測工具及選擇
    1.4.3  實盤工具及選擇
    1.4.4  績效評價常見指標
  1.5  Python與集成開發環境
    1.5.1  Python及其安裝
    1.5.2  Anaconda及其安裝
    1.5.3  JupyterNotebook/Lab
    1.5.4  PyCharm
    1.5.5  安裝工具包常用命令
第2章  Python統計分析基礎
  2.1  語法簡介
    2.1.1  初識Python統計
    2.1.2  四種基礎數據結構
  2.2  數據操作基礎
    2.2.1  數據讀取與保存
    2.2.2  數據篩選與整理
    2.2.3  不同周期K線數據轉換
    2.2.4  字元串處理與人機互動
  2.3  描述性統計分析
    2.3.1  分佈函數及分佈圖
    2.3.2  行業板塊統計分析
    2.3.3  浦發銀行特徵分析
  2.4  金融統計分析初探
    2.4.1  個股與大盤的回歸分析
    2.4.2  財務指標關係定量分析
    2.4.3  常見投資績效指標統計分析
    2.4.4  蒙特卡羅模擬
  2.5  高級可視化統計圖
    2.5.1  投資者提問文本詞雲圖

    2.5.2  股票K線與技術指標圖
    2.5.3  三維正態分佈圖
第3章  網路爬蟲與金融數據獲取
  3.1  網路爬蟲基礎
    3.1.1  網頁基本結構
    3.1.2  BS4庫抓取靜態網頁
    3.1.3  Selenium庫抓取超鏈接網頁
  3.2  手動下載金融數據
    3.2.1  通達信股票和基金等K線數據
    3.2.2  中國證券網財務和K線數據
    3.2.3  JForex平台外匯數據
  3.3  使用常見庫獲取金融數據
    3.3.1  使用Tushare庫下載金融數據
    3.3.2  使用Baostock庫下載金融數據
    3.3.3  使用Yfinance庫下載金融數據
  3.4  Selenium庫爬蟲網頁數據
    3.4.1  爬蟲中國證券網機構持股數據
    3.4.2  爬蟲好買基金網歷史數據
    3.4.3  爬蟲英為財情外匯網數據
    3.4.4  爬蟲東方財富網源財務數據
第4章  量化分析與實戰
  4.1  基本統計分析的應用
    4.1.1  個股與大盤相關性分析
    4.1.2  行業板塊的秘密——漲跌幅分析
    4.1.3  行業龍頭股——化工板塊股票業績篩選統計
    4.1.4  聰明的資金——OFII持倉統計分析
  4.2  技術性選股與擇時分析
    4.2.1  MACD金叉選股
    4.2.2  成交放量選股
    4.2.3  垂線與均線的選股
    4.2.4  特定基金的動量策略
    4.2.5  股票動量策略
  4.3  財務報表統計分析與選股
    4.3.1  杜邦分析法——財務報表分解
    4.3.2  巴菲特之道——價值投資統計
    4.3.3  笑傲股市——CANSLIM是否有用
  4.4  金融與統計模型分析
    4.4.1  CAPM模型alpha與beta
    4.4.2  A股日曆效應檢驗
    4.4.3  回報率隨機模擬
    4.4.4  上證綜指收益率分佈的擬合
    4.4.5  隨機投資組合
第5章  回測框架及策略分析
  5.1  框架選擇與流程
    5.1.1  量化投資框架選擇
    5.1.2  策略構建的基本流程
  5.2  Backtesting投資策略框架
    5.2.1  框架初見
    5.2.2  樂普醫療SMA策略實現
    5.2.3  貴州茅台跨時間周期策略及優化

    5.2.4  策略優化及可視化
  5.3  Backtrader投資策略框架
    5.3.1  框架初見
    5.3.2  策略邏輯解析簡介
    5.3.3  RSI策略解析
  5.4  微軟Qlib庫投資框架
    5.4.1  框架簡介
    5.4.2  PyCharm的安裝與運行
參考文獻

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