【正版速发】从零开始学Python大数据与量化交易清华大学出版社9787302527541编者:周峰王可群 YT 下载 fb2 pdf rb kindle 115盘 极速 azw3

《从零开始学Python 大数据与量化交易》首先讲解量化交易的基础知识，如量化交易的优势、应用、注意事项、历史、量化交易平台等；然后讲解量化交易开发语言Python，即讲解Python 语言的开发环境、基本语法及流程控制、特征数据类型、内置函数与自定义用户函数、面向对象编程；接着讲解大数据分析和可视化的3 个包，分别是Numpy 包、Pandas 包、Matplotlib 包；然后讲解量化交易策略的编写、获取数据函数、基本面量化选股、量化择时的技术指标函数、回测技巧、因子分析技巧；最后讲解Python 量化交易策略的实战案例。

第1章 量化交易快速入门

1．1 初识量化交易

1．1．1 量化交易的定义

1．1．2 量化交易与算法交易

1．1．3 量化交易与黑匣子交易

1．1．4 量化交易与程序化交易

1．1．5 量化交易与技术分析

1．2 量化交易的优势

1．2．1 严格的纪律性

1．2．2 完备的系统性

1．2．3 妥善运用套利的思想

1．2．4 靠概率取胜

1．3 量化交易的应用

1．3．1 投资品种选择

1．3．2 投资时机选择

1．3．3 算法交易

1．3．4 各种套利交易

1．3．5 资产配置

1．4 量化交易与人工交易的对比

1．5 量化交易的注意事项

1．6 量化交易的发展过程

1．6．1 国外量化交易的发展过程

1．6．2 国内量化交易的发展过程

1．7 量化交易的平台

1．7．1 聚宽JoinQuant量化交易平台的功能

1．7．2 账户注册、登录及策略创建

1．7．3 量化交易策略的选股

1．7．4 量化交易策略的买卖条件

1．7．5 量化交易策略的风险控制

1．7．6 量化交易策略的其他参数

1．7．7 编写Python代码来创建量化交易策略

1．7．8 量化交易策略的回测详情

1．7．9 量化交易策略的模拟交易

1．8 量化交易的潜在风险及应对策略

第2章 Python量化交易的开发环境

2．1 初识Python语言

2．1．1 Python的历史由来

2．1．2 Python的特点

2．1．3 Python的应用

2．2 Python开发环境及配置

2．2．1 Python的下载

2．2．2 Python的安装

2．2．3 Python的环境变量配置

2．3 Python程序的编写

2．3．1 利用系统自带的开发软件IDEL直接编写程序并运行

2．3．2 创建Python文件并运行

2．4 利用量化交易平台编写Python程序

2．4．1 初识IPythonNotebook研究平台

2．4．2 利用PythonNotebook编写Python程序

……

第3章 Python的基本语法及流程控制

第4章 Python的特征数据类型

第5章 Python的函数及应用技巧

第6章 Python的面向对象编程基础

第7章 Python大数据分析的Numpy包

第8章 Python大数据分析的Pandas包

第9章 Python大数据可视化的Matplotlib包

第10章 Python量化交易策略的编写

第11章 Python量化交易策略的获取数据函数

第12章 Python基本面量化选股

第13章 Python量化择时的技术指标函数

第14章 Python量化交易策略的回测技巧

第15章 Python量化交易策略的因子分析技巧

第16章 Python量化交易策略的实战案例

周峰 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，对量化交易、期货、大宗商品、股市、国内外贵金属、外汇等主流交易方式有着深刻的了解，擅长量化交易、期货、股票、黄金、白银、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。曾在高校任讲师，讲课深入浅出，深受学生们的爱戴。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。

王可群 现任青岛慧谷大数据产业发展有限公司项目开发部经理，曾担任“饿了么”公司技术部主管，具有6年以上Python、PHP项目开发经验。精通JS、 Java、C、C#等编程语言，熟悉多种开源技术，喜欢get新技能，曾带领团队完成过多个中、小型项目开发，对数据安全、云计算等领域进行过系统学习和培训。

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书籍介绍

《从零开始学Python 大数据与量化交易》首先讲解量化交易的基础知识，如量化交易的优势、应用、注意事项、历史、量化交易平台等；然后讲解量化交易开发语言Python，即讲解Python 语言的开发环境、基本语法及流程控制、特征数据类型、内置函数与自定义用户函数、面向对象编程；接着讲解大数据分析和可视化的3 个包，分别是Numpy 包、Pandas 包、Matplotlib 包；然后讲解量化交易策略的编写、获取数据函数、基本面量化选股、量化择时的技术指标函数、回测技巧、因子分析技巧；最后讲解Python 量化交易策略的实战案例。