《量化投资:以Python为工具》(附下载链接)


(Edisonfang) #1

一、内容简介

《量化投资:以Python为工具》主要讲解量化投资的思想和策略,并借助Python 语言进行实战。《量化投资:以Python为工具》一共分为5 部分,第1 部分是Python 入门,第2 部分是统计学基础,第3 部分是金融理论、投资组合与量化选股,第4 部分是时间序列简介与配对交易,第5 部分是技术指标与量化投资。《量化投资:以Python为工具》首先对Python 编程语言进行介绍,通过学习,读者可以迅速掌握用Python 语言处理数据的方法,并灵活运用Python 解决实际金融问题;其次,向读者介绍量化投资的理论知识,主要讲解量化投资所需的数量基础和类型等方面;最后讲述如何在Python 语言中构建量化投资策略。

目录

第1 部分Python 入门 1
第1 章Python 简介与安装使用 2
1.1 Python 概述 2
1.2 Python 的安装 3
1.3 Python 的简单使用 7
1.4 交互对话环境IPython 8

第2 章Python 代码的编写与执行 14
2.1 创建Python 脚本文件 15
2.2 执行.py 文件 17
2.3 Python 编程小技巧 20

第3 章Python 对象类型初探 23
3.1 Python 对象 23
3.2 变量命名规则 24
3.3 数值类型 25
3.4 字符串 28
3.5 列表 29
3.6 可变与不可变 30
3.7 元组 32
3.8 字典 33
3.9 集合 33

第4 章Python 集成开发环境:Spyder 介绍 36
4.1 代码编辑器 37
4.2 代码执行Console 39
4.3 变量查看与编辑 40
4.4 当前工作路径与文件管理 41
4.5 帮助文档与在线帮助 42
4.6 其他功能 43

第5 章Python 运算符与使用 44
5.1 常用运算符 44
5.2 具有运算功能的内置函数 52

第6 章Python 常用语句 55
6.1 赋值语句 55
6.2 条件语句 59
6.3 循环语句 60

第7 章函数 66
7.1 函数的定义与调用 66
7.2 函数的参数 68
7.3 匿名函数 71
7.4 作用域 72

第8 章面向对象75
8.1 类 75
8.2 封装 77
8.3 继承(Inheritance) 79

第9 章Python 标准库与数据操作 82
9.1 模块、包和库 82
9.2 Python 标准库介绍 85
9.3 Python 内置数据类型与操作 91

第10 章常用第三方库:Numpy 库与多维数组 111
10.1 NumPy 库 111
10.2 创建数组 111
10.3 数组元素索引与切片 115
10.4 数组运算 118

第11 章常用第三方库:Pandas 与数据处理 120
11.1 Series 类型数据 120
11.2 DataFrame 类型数据 128
11.3 数据规整化 142

第12 章常用第三方库:Matplotlib 库与数据可视化 149
12.1 Matplotlib 简介 149
12.2 修改图像属性 152
12.3 常见图形的绘制 167
12.4 Figure、Axes 对象与多图绘制 173

第2 部分统计学基础 180
第13 章描述性统计 181
13.1 数据类型 182
13.2 图表 182
13.3 数据的位置 184
13.4 数据的离散度 186

第14 章随机变量简介 190
14.1 概率与概率分布 190
14.2 期望值与方差 193
14.3 二项分布 194
14.4 正态分布 197
14.5 其他连续分布 199
14.6 变量的关系 202

第15 章推断统计 208
15.1 参数估计 208
15.2 案例分析 212
15.3 假设检验 213
15.4 t 检验 216

第16 章方差分析 221
16.1 方差分析之思想 221
16.2 方差分析之原理 222
16.3 方差分析之Python 实现 226

第17 章回归分析 231
17.1 一元线性回归模型 231
17.2 模型拟合度 233
17.3 古典假设条件下统计性质 234
17.4 显著性检验 235
17.5 上证综指与深证成指的回归分析与Python 实践 236
17.6 多元线性回归模型 240
17.7 多元线性回归案例分析 241

第3 部分金融理论、投资组合与量化选股246
第18 章资产收益率和风险 247
18.1 单期与多期简单收益率 248
18.2 连续复利收益率 259
18.3 绘制收益图 263
18.4 资产风险的来源 264
18.5 资产风险的测度 266

第19 章投资组合理论及其拓展 276
19.1 投资组合的收益率与风险 276
19.2 Markowitz 均值-方差模型 280
19.3 Markowitz 模型之Python 实现 285
19.4 Black-Litterman 模型 289

第20 章资本资产定价模型(CAPM) 298
20.1 资本资产定价模型的核心思想 298
20.2 CAPM 模型的应用 299
20.3 Python 计算单资产CAPM 实例 301
20.4 CAPM 模型的评价 305

第21 章Fama-French 三因子模型 308
21.1 Fama-French 三因子模型的基本思想 308
21.2 三因子模型之Python 实现 310
21.3 三因子模型的评价 315

第4 部分时间序列简介与配对交易 317
第22 章时间序列基本概念 318
22.1 认识时间序列 318
22.2 Python 中的时间序列数据 320
22.3 选取特定日期的时间序列数据 321
22.4 时间序列数据描述性统计 323

第23 章时间序列的基本性质 326
23.1 自相关性 326
23.2 平稳性 331
23.3 上证综指的平稳性检验 333
23.4 白噪声 340

第24 章时间序列预测 345
24.1 移动平均预测 345
24.2 ARMA 模型预测 347
24.3 自回归移动平均模型 350
24.4 ARMA 模型的建模过程 351
24.5 CPI 数据的ARMA 短期预测 351
24.6 股票收益率的平稳时间序列建模 359

第25 章GARCH 模型 364
25.1 资产收益率的波动率与ARCH 效应 364
25.2 ARCH 模型和GARCH 模型 365
25.3 ARCH 效应检验 368
25.4 GARCH 模型构建 370

第26 章配对交易策略 372
26.1 什么是配对交易 372
26.2 配对交易的思想 373
26.3 配对交易的步骤 374
26.4 构建PairTrading 类 387
26.5 Python 实测配对交易交易策略 391

第5 部分技术指标与量化投资399
第27 章K 线图 400
27.1 K 线图简介 400
27.2 Python 绘制上证综指K 线图 403
27.3 Python 捕捉K 线图的形态 405

第28 章动量交易策略 416
28.1 动量概念介绍 416
28.2 动量效应产生的原因 416
28.3 价格动量的计算公式 417
28.4 编写动量函数momentum( ) 420
28.5 万科股票2015 年走势及35 日动量线 420
28.6 动量交易策略的一般思路 423

第29 章RSI 相对强弱指标 429
29.1 RSI 基本概念 429
29.2 Python 计算RSI 值 429
29.3 Python 编写rsi( ) 函数 434
29.4 RSI 天数的差异 435
29.5 RSI 指标判断股票超买和超卖状态 436
29.6 RSI 的“黄金交叉”与“死亡交叉” 437
29.7 交通银行股票RSI 指标交易实测 438

第30 章均线系统策略 446
30.1 简单移动平均 446
30.2 加权移动平均 449
30.3 指数加权移动平均 452
30.4 创建movingAverage 模组 454
30.5 常用平均方法的比较 455
30.6 中国银行股价数据与均线分析 456
30.7 均线时间跨度 458
30.8 中国银行股票均线系统交易 459
30.9 异同移动平均线(MACD) 464
30.10 多种均线指标综合运用模拟实测 468

第31 章通道突破策略 473
31.1 通道突破简介 473
31.2 唐奇安通道 473
31.3 布林带通道 478
31.4 布林带通道与市场风险 481
31.5 通道突破交易策略的制定 484

第32 章随机指标交易策略 489
32.1 什么是随机指标(KDJ) 489
32.2 随机指标的原理 489
32.3 KDJ 指标的计算公式 490
32.4 KDJ 指标的交易策略 499
32.5 KDJ 指标交易实测 499

第33 章量价关系分析 509
33.1 量价关系概述 509
33.2 量价关系分析 509
33.3 不同价格段位的成交量 516
33.4 成交量与均线思想结合制定交易策略 518

第34 章OBV 指标交易策略 524
34.1 OBV 指标概念 524
34.2 OBV 指标计算方法 524
34.3 OBV 指标的理论依据 527
34.4 OBV 指标的交易策略制定 527
34.5 OBV 指标交易策略的Python 实测 528
34.6 OBV 指标的应用原则 530

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(yangziriver) #2

谢谢,这本书很全面,系统。