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PYTHON量化投資指南――基礎、數(shù)據(jù)與實戰(zhàn) 版權信息
- ISBN：9787121472862
- 條形碼：9787121472862 ; 978-7-121-47286-2
- 裝幀：平塑
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
PYTHON量化投資指南――基礎、數(shù)據(jù)與實戰(zhàn) 內(nèi)容簡介
以量化投資為中心，在介紹量化投資的基本面、技術面和python 軟件等知識的基礎上，重點描述從金融數(shù)據(jù)的爬蟲、模型選股統(tǒng)計分析到策略分析與績效評價，是量化投資必經(jīng)之路。具體利用python 爬蟲獲取金融數(shù)據(jù)、并借助python 基于數(shù)據(jù)進行基本面和技術面選股、金融統(tǒng)計模型在投資和交易中的運用，及其量化投資回測框架構(gòu)建與實例分析。
PYTHON量化投資指南――基礎、數(shù)據(jù)與實戰(zhàn) 目錄
第1章 量化投資基礎
1.1 價值投資與基本面分析
1.1.1 價值投資與理論基礎
1.1.2 基本面指標
1.1.3 宏觀基本面分析
1.1.4 微觀基本面能力分析
1.1.5 基本面估值分析
1.1.6 基本面比較分析法
1.2 技術性投資與技術面分析
1.2.1 技術性投資與理論基礎
1.2.2 技術面分析——K線特征
1.2.3 技術面分析——價格形態(tài)
1.2.4 技術面分析——統(tǒng)計指標
1.3 量化投資與自動化交易
1.3.1 理論起源與發(fā)展
1.3.2 國內(nèi)外發(fā)展概況
1.3.3 量化投資類型與特征
1.3.4 量化投資方法
1.3.5 量化投資應用領域
1.4 量化投資工具
1.4.1 量化兩階段與影響因素
1.4.2 回測工具及選擇
1.4.3 實盤工具及選擇
1.4.4 績效評價常見指標
1.5 Python與集成開發(fā)環(huán)境
1.5.1 Python及其安裝
1.5.2 Anaconda及其安裝
1.5.3 JupyterNotebook/Lab
1.5.4 PyCharm
1.5.5 安裝工具包常用命令
第2章 Python統(tǒng)計分析基礎
2.1 語法簡介
2.1.1 初識Python統(tǒng)計
2.1.2 四種基礎數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2.2 數(shù)據(jù)操作基礎
2.2.1 數(shù)據(jù)讀取與保存
2.2.2 數(shù)據(jù)篩選與整理
2.2.3 不同周期K線數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
2.2.4 字符串處理與人機互動
2.3 描述性統(tǒng)計分析
2.3.1 分布函數(shù)及分布圖
2.3.2 行業(yè)板塊統(tǒng)計分析
2.3.3 浦發(fā)銀行特征分析
2.4 金融統(tǒng)計分析初探
2.4.1 個股與大盤的回歸分析
2.4.2 財務指標關系定量分析
2.4.3 常見投資績效指標統(tǒng)計分析
2.4.4 蒙特卡羅模擬
2.5 高級可視化統(tǒng)計圖
2.5.1 投資者提問文本詞云圖
2.5.2 股票K線與技術指標圖
2.5.3 三維正態(tài)分布圖
第3章 網(wǎng)絡爬蟲與金融數(shù)據(jù)獲取
3.1 網(wǎng)絡爬蟲基礎
3.1.1 網(wǎng)頁基本結(jié)構(gòu)
3.1.2 BS4庫抓取靜態(tài)網(wǎng)頁
3.1.3 Selenium庫抓取超鏈接網(wǎng)頁
3.2 手動下載金融數(shù)據(jù)
3.2.1 通達信股票和基金等K線數(shù)據(jù)
3.2.2 中國證券網(wǎng)財務和K線數(shù)據(jù)
3.2.3 JForex平臺外匯數(shù)據(jù)
3.3 使用常見庫獲取金融數(shù)據(jù)
3.3.1 使用Tushare庫下載金融數(shù)據(jù)
3.3.2 使用Baostock庫下載金融數(shù)據(jù)
3.3.3 使用Yfinance庫下載金融數(shù)據(jù)
3.4 Selenium庫爬蟲網(wǎng)頁數(shù)據(jù)
3.4.1 爬蟲中國證券網(wǎng)機構(gòu)持股數(shù)據(jù)
3.4.2 爬蟲好買基金網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)
3.4.3 爬蟲英為財情外匯網(wǎng)數(shù)據(jù)
3.4.4 爬蟲東方財富網(wǎng)源財務數(shù)據(jù)
第4章 量化分析與實戰(zhàn)
4.1 基本統(tǒng)計分析的應用
4.1.1 個股與大盤相關性分析
4.1.2 行業(yè)板塊的秘密——漲跌幅分析
4.1.3 行業(yè)龍頭股——化工板塊股票業(yè)績篩選統(tǒng)計
4.1.4 聰明的資金——OFII持倉統(tǒng)計分析
4.2 技術性選股與擇時分析
4.2.1 MACD金叉選股
4.2.2 成交放量選股
4.2.3 垂線與均線的選股
4.2.4 特定基金的動量策略
4.2.5 股票動量策略
4.3 財務報表統(tǒng)計分析與選股
4.3.1 杜邦分析法——財務報表分解
4.3.2 巴菲特之道——價值投資統(tǒng)計
4.3.3 笑傲股市——CANSLIM是否有用
4.4 金融與統(tǒng)計模型分析
4.4.1 CAPM模型alpha與beta
4.4.2 A股日歷效應檢驗
4.4.3 回報率隨機模擬
4.4.4 上證綜指收益率分布的擬合
4.4.5 隨機投資組合
第5章 回測框架及策略分析
5.1 框架選擇與流程
5.1.1 量化投資框架選擇
5.1.2 策略構(gòu)建的基本流程
5.2 Backtesting投資策略框架
5.2.1 框架初見
5.2.2 樂普醫(yī)療SMA策略實現(xiàn)
5.2.3 貴州茅臺跨時間周期策略及優(yōu)化
5.2.4 策略優(yōu)化及可視化
5.3 Backtrader投資策略框架
5.3.1 框架初見
5.3.2 策略邏輯解析簡介
5.3.3 RSI策略解析
5.4 微軟Qlib庫投資框架
5.4.1 框架簡介
5.4.2 PyCharm的安裝與運行
參考文獻
展開全部
PYTHON量化投資指南――基礎、數(shù)據(jù)與實戰(zhàn) 作者簡介
付志剛，湖南商學院講師，一直從事量化投資研究和實踐，同時具有多年的量化投資相關教學經(jīng)驗。
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