作品简介
全书共18章,前11章主要讲解基础知识。第1章介绍了什么是量化投资,以及为什么要用Python。第2章介绍了如何搭建基础环境,介绍了常用的一些工具。第3章讲解python的基本应用和常用的库。第4章介绍python数据分析中常用的Numpy, Scipy, Pandas。第5章介绍数据分析的基础方法。第6章介绍数据的可视化,使用matplotlib库。第7章介绍基础的金融分析方法。第8章介绍技术分析和时序序列分析,从业界和学术界两种角度来进行分析。第9章介绍了投资组合理论和由此衍生出来的多因子模型。第10章介绍了金融市场中衍生品的分析,以期货和期权为主。第11章从利率开始,介绍了债券的分析方法。
从第12章开始进入实战篇。第12章讲解中国金融市场,主要针对二级市场,并介绍了针对不同市场的基本投资策略。第13章介绍了研究策略时,所需的数据来源,开源数据和商业数据库都有介绍,并且介绍目前比较流行的python的开源数据源。第14章介绍了如何建立数据库,并且讲解针对不同数据,如何设计数据库。第15章介绍了策略研究基本概念,方法论和流程。第16章介绍了进行自动化交易的接口,并且介绍了目前比较流行的开源项目vn.py。第17章介绍了如何使用python爬取网络上数据,并进行舆情分析。第18章介绍了人工智能的基本概念和算法,并且介绍了人工智能在量化投资中的应用。
出版时间2020-09-01
共 22 章
推荐序一试读
推荐序二试读
推荐序三试读
前言试读
第1章 量化投资与Python简介试读
第2章 平台搭建和工具
第3章 Python金融分析常用库介绍
第4章 可视化分析
第5章 统计基础
第6章 数据预处理和初步探索
第7章 Pandas进阶与实战
第8章 金融基础概念
第9章 资产定价入门
第10章 金融时间序列分析
第11章 数据源和数据库
第12章 CTA策略
第13章 策略回测
第14章 多因子风险模型
第15章 资金分配
第16章 实盘交易和vn.py框架
第17章 Python与Excel交互
后记

