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Python量化交易电子书

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作       者:张杨飞

出  版  社:电子工业出版社

出版时间:2019-05-01

字       数:15.6万

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本书本着能让新手快速上手量化交易的原则,循序渐进地讲解了量化交易入门所需要的知识,以及大量的开发技巧与交易技巧,具有很强的实用性。vn.py是机构级别的量化交易软件,掌握vn.py框架原理并且熟练运用,有利于新手快速搭建属于自己的量化交易系统。Python语言有非常强大的数据分析库,对于交易策略的研发具有天然优势,且其易学性也深受初学者喜爱。本书即以Python+vn.py这一流行组合写作,从量化交易的起源及其发展进程入手,在简单介绍Python量化编程基础,以及详细解析vn.py架构之后,深入且全面地介绍了CTA策略、海龟策略,以及新策略的开发流程。 本书本着能让新手快速上手量化交易的原则,循序渐地讲解了量化交易门所需要的知识,以及大量的发技巧与交易技巧,具有很强的实用性。vn.py是机构级别的量化交易软件,掌握vn.py框架原理并且熟练运用,有利于新手快速搭建属于自己的量化交易系统。Python语言有非常强大的数据分析库,对于交易策略的研发具有天然优势,且其易学性也深受初学者喜爱。本书即以Python vn.py这一流行组合写作,从量化交易的起源及其发展程手,在简单介绍Python量化编程基础,以及详细解析vn.py架构之后,深且全面地介绍了CTA策略、海龟策略,以及新策略的发流程。 相对其他量化交易方面的书,本书不再讲述Python语言编程的大量细节,而将笔墨着重放在对量化交易策略的解析、应用与回测之上,这才是新手真正需要学习和实践的地方。本书适合所有对量化交易感兴趣的人员阅读,也适合相关院校和培训机构作为量化交易系统课程的教材。
【推荐语】
1 本书仅用一章的篇幅就把量化交易概念、源起和发展用故事的形式介绍了,适合完全不懂量化交易的读者门。 2 本书再仅用一章的篇幅就把Python在量化交易里用到的基础必用知识全部介绍完了,适合特别了解量化交易但不想学太多程序知识的读者,掌握这一章内容即可行Python量化交易。 3 本书下来用一章的篇幅把当下流行的vn.py框架引来。 4 下来,即为本书的精华所在,也是本书价值所在,即各种量化交易策略的介绍、运用、回测等,帮助读者搭建属于自己的量化系统,找到*的产品配比组合。 综上所述: 一、本书内容扎实,针对每一知识仅呈现*小化必学内容。 二、本书定位清晰,针对量化交易门者。 三、本书目标鲜明,让读者能够学完本书造出属于自己的量化交易系统。
【作者】
知乎专栏《Python量化之路》作者,受困于早期Python量化交易的学习资料过于零散,把自己在量化交易从门到应用的踩“坑”经历整理成学习笔记发布到网上,以最简单的CTA策略为着力,力求拉近学习与实践(即实盘交易)的距离,由浅深,比较系统而全面地介绍量化交易相关知识,收获了很多初学者的肯定和共鸣。目前就职于上海某金融科技公司,负责策略的研发与API口的发。
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内容简介

前言

第1章 量化交易速览

1.1 为何选择量化交易

1.2 量化交易的先驱们

1.3 美国量化投资的发展历史

1.4 中国量化投资的发展历史

1.5 国内常用的量化交易策略

1.6 宽客

1.7 宽客的两大阵形:P宗与Q宗

1.8 宽客的3种职能分类

1.9 宽客的四大派系

第2章 Python量化编程基础

2.1 Python运行环境搭建

2.2 数据

2.3 函数

2.4 条件判断

2.5 循环

2.6 类和实例

2.7 NumPy与Pandas

2.8 scikit-learn机器学习库

2.9 Matplotlib绘图库

第3章 vn.py入门

3.1 vn.py介绍

3.2 搭建vn.py运行环境

3.3 VnTrader界面功能介绍

3.4 vn.py架构

3.5 底层接口

3.6 事件引擎

3.7 上层应用

第4章 在vn.py中实现CTA策略

4.1 数据解决方案

4.2 K线生成模块

4.3 K线管理模块

4.4 CTA策略模块

4.5 策略回测模块

第5章 经典CTA策略

5.1 双均线策略

5.2 Dual Thrust策略

5.3 AtrRsi策略

5.4 金肯特纳通道策略

5.5 布林带通道策略

5.6 跨时间周期策略

5.7 多信号组合策略

第6章 海龟策略本地化实证

6.1 海龟策略速览

6.2 本地化实现困境与解决方案

6.3 vn.py实现的海龟策略

6.4 品种选择验证

6.5 长短周期信号检验

6.6 上一笔赢利过滤检验

6.7 手续费、滑点测试

6.8 单位头寸限制检验

6.9 关于海龟策略的其他研究方向

第7章 新策略实战

7.1 开发新的策略

7.2 多策略的组合回测

7.3 模拟测试

7.4 真实交易环境

7.5 实际操作注意事项

附录A 主流交易品种

A.1 股票

A.2 期货

A.3 期权

A.4 外汇

参考文献

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