零起点Python大数据与量化交易

零起点Python大数据与量化交易

作者:何海群

出版社:电子工业

出版年:2017年2月

ISBN:9787121306594

所属分类:网络科技

书刊介绍

《零起点Python大数据与量化交易》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: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。
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。
何海群,网名:字王,CHRD前海智库CTO,《中华大字库》发明人,出版图书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,国内首个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。1990年,发明国内第一个VR数据手套并获得专利授权,被业界称为“中国VR之父”;1997年,出版国内首部网络经济专著《网络商战》;2008年,在北京联合创办国内首家4A级专业网络公关公司,服务过200余家国际500强企业,被公关协会誉为中国网络公关事业的开创者与启蒙者。
研究成果有:“小数据”理论、快数据模型、黑天鹅算法、GPU超算工作站、MTRD多节点超算集群算法、1+N网络传播模型、人工智能“足彩图灵法则”等;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。

作品目录

作者简介
丛书编委会
前言
第1章:从故事开始学量化
1.1、亿万富翁的“神奇公式”
1.2、股市“一月效应”
1.3、量化交易流程与概念
1.4、用户运行环境配置
1.5、Python实战操作技巧
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
2.2、Python量化系统框架
2.3、常用量化软件包
2.4、常用量化技术指标
2.5、经典量化策略
2.6、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
3.2、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
theDocs
3.5、案例3-2:下载美股数据
3.6、财经数据源模块库TuShare
3.7、历史数据
3.8、其他交易数据
3.9、zwDat超大股票数据源与数据更新
3.10、数据归一化处理
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
4.2、SMA均线策略
4.3、均线交叉策略
4.4、VWAP动量策略
4.5、布林带策略
4.6、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
5.3、示例程序
5.4、常用量化分析参数
5.5、回溯案例:对标测试
5.6、回报参数计算
5.7、主体框架
5.8、新的起点
第6章:模块详解与实盘数据
6.1、回溯流程
6.2、运行流程详解
6.3、零点策略
6.4、不同数据源与格式修改
6.5、金融数据包与实盘数据更新
6.6、稳定第一
第7章:量化策略库
7.1、量化策略库简介
7.2、SMA均线策略
7.3、CMA均线交叉策略
7.4、VWAP策略
7.5、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
8.2、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
8.11、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
9.2、MACD策略
9.3、KDJ策略
9.4、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
10.2、大盘指数资源
10.3、系统整合
10.4、扩展完成
10.5、其他扩展课题
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

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