零基础搭建量化投资系统

零基础搭建量化投资系统

作者:何战军杨茂龙何天琦

出版社:电子工业

出版年:2019年12月

ISBN:9787121376207

所属分类:科普读物

书刊介绍

《零基础搭建量化投资系统》内容简介

《零基础搭建量化投资系统——以Python为工具》从初学者的角度出发,通过通俗易懂的语言,详细介绍了量化投资分析、机器学习、NLP自然语言处理(聊天机器人设计)、网络爬虫等应用知识,书中所有知识点都结合具体实例进行讲解,可以使读者轻松领会Python程序开发的精髓,让零基础的读者轻松跨入编程领域。本书还通过一个完整的项目案例,帮助读者独立搭建量化分析交易平台。
《零基础搭建量化投资系统——以Python为工具》适合Python语言零基础的学生、用Python语言编写量化交易策略的开发人员,以及从事数据建模框架和量化分析交易框架的设计人员与机器学习、NLP自然语言处理、网络爬虫应用开发的人员阅读。
何战军:擅长Visual FoxPro、C++、Python等多种计算机语言,能开发各种平台应用程序,曾开发的“DCS生产管理系统”获陕西省科技进步二等奖,精通编写大智慧、通达信等股票软件的指标公式,曾出版《如何组装多媒体电脑》《看盘秘籍》等图书。
杨茂龙:中国人民公安大学法学学士,上海交通大学软件工程硕士。在从警期间,获得二等功一次,三等功两次,嘉奖两次,先后承担四项部级技术革新项目,承担并研发了VR仿真训练系统。自2009年开始,先后使用C#和Python独立开发多款私募基金公司数据分析软件和套利交易软件。擅长大数据系统搭建、建模分析及交易策略回测。曾参与合著《MXNet神经网络与量化投资》一书。
何天琦:就读于西安交通大学钱学森学院物理试验班,曾参加过多次计算机建模比赛,精通Python程序开发与量化投资分析。

作品目录

内容简介


第1章:准备工作
1.1、Python简介
1.2、Python安装
1.3、Pip包管理工具
1.4、Python常用开发工具安装
1.5、Python集成开发环境Spyder的使用
第2章:Python的语法知识
2.1、Python语言与其他语言对比
2.2、Python编程基础
2.3、Python的赋值语句
2.4、Python的输入语句和输出语句
2.5、Python程序流程控制语句
2.6、import语句
第3章:Python的数据与运算
3.1、Python的数据类型
3.2、运算符及优先级
3.3、数值运算
3.4、字符串及相关操作
3.5、列表及相关操作
3.6、集合及相关操作
第4章:自定义函数、类和作用域
4.1、Python的自定义函数
4.2、Python的类
4.3、Python的作用域
第5章:NumPy库与多维数组
5.1、NumPy的简介
5.2、NumPy库的安装和使用
5.3、ndarray数组元素的数据类型
5.4、ndarray数组的索引、切片和转置
5.5、NumPy通用函数
5.6、ndarray数组文件的保存和读取
第6章:Pandas库与数据处理
6.1、Pandas安装和使用
6.2、Pandas数据结构
6.3、股票数据使用
6.4、DataFrame数据操作
6.5、DataFrame无效值
6.6、DataFrame索引操作
6.7、DataFrame数据的追加与合并
6.8、DataFrame数据的保存和读取
6.9、DataFrame运算
6.10、DataFrame数据画线
6.11、仿通达信大智慧公式指标KDJ
第7章:Matplotlib模块
7.1、Matplotlib的使用
7.2、有关Pyplot显示的方法
7.3、Pyplot常用绘图方法
7.4、共享x坐标轴画图
7.5、绘制K线图
第8章:Tkinter模块
8.1、Tkinter的使用
8.2、Tkinter控件的属性
8.3、Tkinter主窗口
8.4、Toplevel顶层子窗口
8.5、创建窗口菜单条
8.6、创建弹出菜单
8.7、控件的几何布局管理方法
8.8、Tkinter常用控件
8.9、Tkinter的事件和绑定
8.10、Ttk控件
8.11、Tix控件
第9章:小白量化投资分析平台
9.1、平台整体功能的划分
9.2、全局变量HP_global
9.3、全局变量初始化HP_set
9.4、本地数据及格式处理HP_data
9.5、公式基础函数库HP_formula
9.6、窗口容器库HP_view
9.7、指标绘图库HP_draw
9.8、回测系统库HP_sys
9.9、智能聊天对话系统HP_robot
9.10、策略编辑器HP_edit
9.11、总体框架构建模块HP_MainPage
9.12、主程序模块HP_main
第10章:分析回测与预测
10.1、投资分析方法
10.2、选股
10.3、择时买入
10.4、持仓分析——卖点信号
10.5、操作策略
10.6、多只股票量化回测
10.7、深度学习预测股价
10.8、股票数据网络爬虫
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