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内容简介:
本书是国内较早关于Python大数据与量化交易的原创图书,配合zwPython开发平台和zwQuant开源量化软件学习,是一套完整的大数据分析、量化交易的学习教材,可直接用于实盘交易。本书有三大特色:一,以实盘个案分析为主,全程配有Python代码;二,包含大量的图文案例和Python源码,无须专业编程基础,懂Excel即可开始学习;三,配有专业的zwPython集成开发平台、zwQuant量化软件和zwDat数据包。?
本书内容源自笔者的原版教学课件,虽然限于篇幅和载体,省略了视频和部分环节,但核心内容都有保留,配套的近百套Python教学程序没有进行任何删减。考虑到广大入门读者的需求,笔者在各个核心函数环节增添了函数流程图。?
书籍目录:
目??录?
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第1章?从故事开始学量化?
1.1?亿万富翁的“神奇公式”?
1.1.1?案例1-1:亿万富翁的“神奇公式”?
1.1.2?案例分析:Python图表?
1.1.3?matplotlib绘图模块库?
1.1.4?案例分析:style绘图风格?
1.1.5?案例分析:colormap颜色表?
1.1.6?案例分析:颜色表关键词?
1.1.7?深入浅出?
1.2?股市“一月效应”?
1.2.1?案例1-2:股市“一月效应”?
1.2.2?案例分析:“一月效应”计算?
1.2.3?案例分析:“一月效应”图表分析?
1.2.4?案例分析:颜色表效果图?
1.2.5?“一月效应”全文注解版Python源码?
1.2.6?大数据?宏分析?
1.3?量化交易流程与概念?
1.3.1?数据分析I2O流程?
1.3.2?量化交易不是高频交易、自动交易?
1.3.3?小资、小白、韭菜?
1.3.4?专业与业余?
1.4?用户运行环境配置?
1.4.1?程序目录结构?
1.4.2?金融股票数据包?
1.5?Python实战操作技巧?
1.5.1?模块检测?
1.5.2?Spyder编辑器界面设置?
1.5.3?代码配色技巧?
1.5.4?图像显示配置?
1.5.5?Python2、Python?3双版本双开模式?
1.5.6?单版本双开、多开模式?
1.5.7?实战胜于一切?
1.6?量化、中医与西医?
第2章?常用量化技术指标与框架?
2.1?案例2-1:SMA均线策略?
2.1.1?案例要点与事件编程?
2.1.2?量化程序结构?
2.1.3?main程序主入口?
2.1.4?KISS法则?
2.2?Python量化系统框架?
2.2.1?量化行业关键词?
2.2.2?国外主流Python量化网站?
2.2.3?我国主流Python量化网站?
2.2.4?主流Python量化框架?
2.3?常用量化软件包?
2.3.1?常用量化软件包简介?
2.3.2?案例2-2:模块库列表?
2.4?常用量化技术指标?
2.4.1?TA-Lib金融软件包?
2.4.2?案例2-3:MA均线函数调用?
2.4.3?TA-Lib函数调用?
2.4.4?量化分析常用指标?
2.5?经典量化策略?
2.5.1?阿尔法(Alpha)策略?
2.5.2?Beta策略?
2.5.3?海龟交易法则?
2.5.4?ETF套利策略?
2.6?常用量化策略?
2.6.1?动量交易策略?
2.6.2?均值回归策略?
2.6.3?其他常用量化策略?
2.7?起点与终点?
第3章?金融数据采集整理?
3.1?常用数据源API与模块库?
3.1.1?大数据综合API?
3.1.2?专业财经数据API?
3.1.3?专业数据模块库?
3.2?案例3-1:zwDatX数据类?
3.3?美股数据源模块库?
3.4?开源文档库Read?the?Docs?
3.5?案例3-2:下载美股数据?
3.6?财经数据源模块库TuShare?
3.6.1?沪深股票列表?
3.6.2?案例3-3:下载股票代码数据?
3.6.3?CSV文件处理?
3.7?历史数据?
3.7.1?历史行情?
3.7.2?案例3-4:下载近期股票数据?
3.7.3?历史复权数据?
3.7.4?案例3-5:下载历史复权数据?
3.8?其他交易数据?
3.9?zwDat超大股票数据源与数据更新?
3.9.1?案例3-6:A股基本概况数据下载?
3.9.2?案例3-7:A股交易数据下载?
3.9.3?案例3-8:A股指数行情数据下载?
3.9.4?案例3-9:美股交易数据下载?
3.10?数据归一化处理?
3.10.1?中美股票数据格式差异?
3.10.2?案例3-10:数据格式转化?
3.10.3?案例3-11:A股策略PAT实盘分析?
3.10.4?案例3-12:数据归一化?
3.11?为有源头活水来?
第4章?PAT案例汇编?
4.1?投资组合与回报率?
4.1.1?案例4-1:下载多组美股数据?
4.1.2?案例4-2:投资组合收益计算?
4.2?SMA均线策略?
4.2.1?SMA简单移动平均线?
4.2.2?案例4-3:原版SMA均线策略?
4.2.3?案例4-4:增强版SMA均线策略?
4.2.4?案例4-5:A股版SMA均线策略?
4.3?均线交叉策略?
4.3.1?案例4-6:均线交叉策略?
4.3.2?案例4-7:A股版均线交叉策略?
4.4?VWAP动量策略?
4.4.1?案例4-8:VWAP动量策略?
4.4.2?案例4-9:A股版VWAP动量策略?
4.5?布林带策略?
4.5.1?案例4-10:布林带策略?
4.5.2?案例4-11:A股版布林带策略?
4.6?RSI2策略?
4.6.1?案例4-12:RSI2策略?
4.6.2?案例4-13:A股版RSI2策略?
4.7?案例与传承?
第5章?ZWQUANT整体架构?
5.1?发布前言?
5.2?功能简介?
5.2.1?目录结构?
5.2.2?安装与更新?
5.2.3?模块说明?
5.2.4?zwSys模块:系统变量与类定义?
5.2.5?zwTools模块:常用(非量化)工具函数?
5.2.6?zwQTBox:常用“量化”工具函数集?
5.2.7?zwQTDraw.py:量化绘图工具函数?
5.2.8?zwBacktest:回溯测试工具函数?
5.2.9?zwStrategy:策略工具函数?
5.2.10?zw_TA-Lib:金融函数模块?
5.3?示例程序?
5.4?常用量化分析参数?
5.5?回溯案例:对标测试?
5.5.1?对标测试1:投资回报参数?
5.5.2?对标测试2:VWAP策略?
5.6?回报参数计算?
5.7?主体框架?
5.7.1?stkLib内存数据库?
5.7.2?Bars数据包?
5.7.3?案例:内存数据库&数据包?
5.7.4?qxLib、xtrdLib?
5.7.5?案例5-1:qxLib数据?
5.7.6?量化系统的价格体系?
5.7.7?数据预处理?
5.7.8?绘图模板?
5.8?新的起点?
第6章?模块详解与实盘数据?
6.1?回溯流程?
6.1.1?案例6-1:投资回报率?
6.1.2?代码构成?
6.1.3?运行总流程?
6.2?运行流程详解?
6.2.1?设置股票数据源?
6.2.2?设置策略参数?
6.2.3?dataPre数据预处理?
6.2.4?绑定策略函数?
6.2.5?回溯测试:zwBackTest?
6.2.6?输出回溯结果数据、图表?
6.3?零点策略?
6.3.1?mul多个时间点的交易&数据?
6.3.2?案例6-2:多个时间点交易?
6.4?不同数据源与格式修改?
6.4.1?案例6-3:数据源修改?
6.4.2?数据源格式修改?
6.5?金融数据包与实盘数据更新?
6.5.1?大盘指数文件升级?
6.5.2?实盘数据更新?
6.5.3?案例6-4:A股实盘数据更新?
6.5.4?案例6-5:大盘指数更新?
6.6?稳定?
第7章?量化策略库?
7.1?量化策略库简介?
7.1.1?量化系统的三代目?
7.1.2?通用数据预处理函数?
7.2?SMA均线策略?
7.2.1?案例7-1:SMA均线策略?
7.2.2?实盘下单时机与推荐?
7.2.3?案例7-2:实盘SMA均线策略?
7.3?CMA均线交叉策略?
7.3.1?案例7-3:均线交叉策略?
7.3.2?对标测试误差分析?
7.3.3?案例7-4:CMA均线交叉策略修改版?
7.3.4?人工优化参数?
7.4?VWAP策略?
7.4.1?案例7-5:VWAP策略?
7.4.2?案例7-6:实盘VWAP策略?
7.5?BBands布林带策略?
7.5.1?案例7-7:BBands布林带策略?
7.5.2?案例7-8:实盘BBands布林带策略?
7.6?大道至简1+1?
第8章?海龟策略与自定义扩展?
8.1?策略库?
8.1.1?自定义策略?
8.1.2?海龟投资策略?
8.2?tur海龟策略v1:从零开始?
8.3?案例8-1:海龟策略框架?
8.4?tur海龟策略v2:策略初始化?
8.5?案例8-2:策略初始化?
8.6?tur海龟策略v3:数据预处理?
8.7?案例8-3:数据预处理?
8.8?tur海龟策略v4:策略分析?
8.9?案例8-4:策略分析?
8.10?tur海龟策略v5:数据图表输出?
8.10.1?案例8-5:图表输出?
8.10.2?参数优化?
8.10.3?案例8-6:参数优化?
8.11?tur海龟策略v9:加入策略库?
8.12?案例8-7:入库?
8.13?庖丁解牛?
第9章?TA-LIB函数库与策略开发?
9.1?TA-Lib技术指标?
9.1.1?TA-Lib官网?
9.1.2?矩阵版TA-Lib金融函数模块?
9.2?MACD策略?
9.2.1?MACD策略1?
9.2.2?案例9-1:MACD_v1?
9.2.3?MACD策略2?
9.2.4?案例9-2:MACD_v2?
9.3?KDJ策略?
9.3.1?KDJ策略1?
9.3.2?案例9-3:KDJ01?
9.3.3?KDJ策略2?
9.3.4?案例9-4:KDJ02?
9.4?RSI策略?
9.4.1?RSI取值的大小?
9.4.2?RSI策略?
9.4.3?预留参数优化接口?
9.4.4?案例9-5:A股版RSI策略?
9.5?基石、策略与灵感?
第10章?扩展与未来?
10.1?回顾案例2-1:SMA均线策略?
案例10-1:SMA均线策略扩展?
10.2?大盘指数资源?
10.2.1?大盘指数文件升级?
10.2.2?大盘指数内存数据库?
10.2.3?扩展zwQuantX类变量?
10.2.4?大盘指数读取函数?
10.2.5?案例10-2:读取指数?
10.2.6?大盘数据切割?
10.2.7?案例10-3:inxCut数据切割?
10.3?系统整合?
10.3.1?案例10-4:整合设置?
10.3.2?案例10-5:修改指数代码?
10.3.3?修改sta_dataPre0xtim函数?
10.3.4?案例10-6:整合数据切割?
10.3.5?修改绘图函数?
10.4?扩展完成?
案例10-7:SMA均线扩展策略?
10.5?其他扩展课题?
10.5.1?复权数据冲突?
10.5.2?波动率指标DVIX?
10.5.3?修改回溯主函数zwBackTest?
10.5.4?案例10-8:波动率?
10.5.5?空头交易?
10.5.6?虚拟空头交易?
10.5.7?修改检查函数?
10.5.8?案例10-9:空头数据?
10.6?终点与起点?
附录A?ZWPYTHON开发平台用户手册?
附录B?PYTHON量化学习路线图?
作者介绍:
何海群,网名:字王,CHRD前海智库CTO,《中华大字库》发明人,出版书籍20余部,在人工智能、数据分析等方面具有20年一线专业经验;zwPython开发平台、zwQuant量化软件设计师,中国“Python创客”项目和“Python产业联盟”发起人,国内Python量化课程《Python量化实盘?魔鬼训练营》创始人,也是极宽量化开源团队的创始人。其研究成果有:“小数据”理论、快数据模型、黑天鹅算法、人工智能“足彩图灵法则”等;其论文《人工智能与中文字型设计》是中文字库行业三大基础建模理论之一。论文《人工智能与中文字型设计》是中文字库行业三大基础建模理论之一。
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书籍介绍
《零起点Python大数据与量化交易》是国内较早关于Python大数据与量化交易的原创图书,配合zwPython开发平台和zwQuant开源量化软件学习,是一套完整的大数据分析、量化交易的学习教材,可直接用于实盘交易。《零起点Python大数据与量化交易》有三大特色:第一,以实盘个案分析为主,全程配有Python代码;第二,包含大量的图文案例和Python源码,无须专业编程基础,懂Excel即可开始学习;第三,配有专业的zwPython集成开发平台、zwQuant量化软件和zwDat数据包。
《零起点Python大数据与量化交易》内容源自笔者的原版教学课件,虽然限于篇幅和载体,省略了视频和部分环节,但核心内容都有保留,配套的近百套Python教学程序没有进行任何删减。考虑到广大入门读者的需求,笔者在各个核心函数环节增添了函数流程图。
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书籍信息完全性:7分
网站更新速度:8分
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书籍清晰度:4分
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还行吧。
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中评,付点钱这里能找到就找到了,找不到别的地方也不一定能找到
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说的好不如用的好,真心很好。越来越完美
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书籍真实打分
故事情节:5分
人物塑造:9分
主题深度:9分
文字风格:9分
语言运用:3分
文笔流畅:8分
思想传递:8分
知识深度:9分
知识广度:5分
实用性:9分
章节划分:3分
结构布局:9分
新颖与独特:5分
情感共鸣:6分
引人入胜:4分
现实相关:6分
沉浸感:9分
事实准确性:7分
文化贡献:7分