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简介

从零开始学Python大数据与量化交易豆 0.0分

资源最后更新于 2020-03-29 04:33:34

作者：周峰王可群

出版社：出版社清华大学出版社

出版日期：2019-12

ISBN：9787302527541

文件格式： pdf

标签：股票投资理财大数据 Python 量化

简介· · · · · ·

本书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。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Python大数据与量化交易过程中的热点问题、关键问题及种种难题。本书适用于各种不同的投资者，如新老股民、中小散户、股票操盘手、基金操盘手和专业股票评论人士以及经济财经类专业的大学生，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阅读。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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简介

从零开始学Python大数据与量化交易 豆 0.0分

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目录

内容简介

前言

第1章 量化交易快速入门

1.1 初识量化交易

1.2 量化交易的优势

1.3 量化交易的应用

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

1.7 量化交易的平台

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

2.2 Python开发环境及配置

2.3 Python程序的编写

2.4 利用量化交易平台编写Python程序

第3章 Python的基本语法及流程控制

3.1 Python的基本数据类型

3.2 变量及赋值

3.3 运算符

3.4 选择结构

3.5 循环结构

3.6 其他语句

3.7 Python的代码格式

第4章 Python的特征数据类型

4.1 列表

4.2 元组

4.3 字典

4.4 集合

第5章 Python的函数及应用技巧

5.1 初识函数

5.2 内置函数

5.3 用户自定义函数

第6章 Python的面向对象编程基础

6.1 面向对象

6.2 模块

6.3 包

6.4 变量作用域及类型

第7章 Python大数据分析的Numpy包

7.1 初识Numpy包

7.2 ndarray数组基础

7.3 Numpy的矩阵

7.4 Numpy的线性代数

7.5 Numpy的文件操作

第8章 Python大数据分析的Pandas包

8.1 Pandas的数据结构

8.2 一维数组系列

8.3 二维数组DataFrame

8.4 三维数组Panel

第9章 Python大数据可视化的Matplotlib包

9.1 Matplotlib包的优点

9.2 figure()函数的应用

9.3 plot()函数的应用

9.4 subplot()函数的应用

9.5 add_axes方法的应用

9.6 legend()函数的应用

9.7 设置字体格式

9.8 设置线条的宽度和颜色

9.9 坐标轴网格

9.10 绘制柱状图

9.11 绘制色图和等高线图

9.12 绘制立体三维图形

第10章 Python量化交易策略的编写

10.1 股票量化交易策略的组成

10.2 设置函数

10.3 定时函数

10.4 下单函数

10.5 日志log

10.6 常用对象

第11章 Python量化交易策略的获取数据函数

11.1 获取股票数据的history()函数

11.2 获取一只股票数据的attribute_history()函数

11.3 查询一个交易日股票财务数据的get_fundamentals()函数

11.4 查询股票财务数据的get_fundamentals_continuously()函数

11.5 获取股票特别数据的get_current_data()函数

11.6 获取指数成分股代码的get_index_stocks()函数

从零开始学Python大数据与量化交易豆 0.0分

第1章　量化交易快速入门

1.1　初识量化交易

1.2　量化交易的优势

1.3　量化交易的应用

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

1.7　量化交易的平台

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

2.2　Python开发环境及配置

2.3　Python程序的编写

2.4　利用量化交易平台编写Python程序

第3章　Python的基本语法及流程控制

3.1　Python的基本数据类型

3.2　变量及赋值

3.3　运算符

3.4　选择结构

3.5　循环结构

3.6　其他语句

3.7　Python的代码格式

第4章　Python的特征数据类型

4.1　列表

4.2　元组

4.3　字典

4.4　集合

第5章　Python的函数及应用技巧

5.1　初识函数

5.2　内置函数

5.3　用户自定义函数

第6章　Python的面向对象编程基础

6.1　面向对象

6.2　模块

6.3　包

6.4　变量作用域及类型

第7章　Python大数据分析的Numpy包

7.1　初识Numpy包

7.2　ndarray数组基础

7.3　Numpy的矩阵

7.4　Numpy的线性代数

7.5　Numpy的文件操作

第8章　Python大数据分析的Pandas包

8.1　Pandas的数据结构

8.2　一维数组系列

8.3　二维数组DataFrame

8.4　三维数组Panel

第9章　Python大数据可视化的Matplotlib包

9.1　Matplotlib包的优点

9.2　figure()函数的应用

9.3　plot()函数的应用

9.4　subplot()函数的应用

9.5　add_axes方法的应用

9.6　legend()函数的应用

9.7　设置字体格式

9.8　设置线条的宽度和颜色

9.9　坐标轴网格

9.10　绘制柱状图

9.11　绘制色图和等高线图

9.12　绘制立体三维图形

第10章　Python量化交易策略的编写

10.1　股票量化交易策略的组成

10.2　设置函数

10.3　定时函数

10.4　下单函数

10.5　日志log

10.6　常用对象

第11章　Python量化交易策略的获取数据函数

11.1　获取股票数据的history()函数

11.2　获取一只股票数据的attribute_history()函数

11.3　查询一个交易日股票财务数据的get_fundamentals()函数

11.4　查询股票财务数据的get_fundamentals_continuously()函数

11.5　获取股票特别数据的get_current_data()函数

11.6　获取指数成分股代码的get_index_stocks()函数

11.7　获取行业成分股代码的get_industry_stocks()函数

11.8　获取概念成本股代码的get_concept_stocks()函数

11.9　获取所有数据信息的get_all_securities()函数

11.10　获取一只股票信息的get_security_info()函数

11.11　获取龙虎榜数据的get_billboard_list()函数