🆗Python量化金融编程:从入门到精通,开启财富自由之门🆗

🆗Python量化金融编程:从入门到精通,开启财富自由之门🆗

在金融领域,Python已经成为一种不可或缺的工具。从数据分析到模型构建,再到交易策略的实施,Python的强大功能和易用性使其在量化金融领域独占鳌头。如果你对量化金融感兴趣,希望通过编程来实现财富的增值,那么《Python量化金融编程从入门到精通》就是为你量身打造的指南。

☑️一、Python基础篇:

在开始深入量化金融之前,你需要掌握Python的基础知识。从变量类型、条件语句到函数和模块,这些都是编程的基石。在这个部分,我们将详细介绍如何使用Python进行基本的编程操作,以及如何利用Python的库来简化数据处理和分析的过程。

☑️二、金融数据篇:

金融数据是量化分析的原材料。我们将学习如何从不同的数据源获取数据,包括如何使用API从交易所获取实时数据、如何从CSV或Excel文件中读取数据等。此外,我们还将学习如何清洗、处理和分析这些数据,为后续的量化分析做好准备。

☑️三、量化策略篇:

在掌握了数据之后,我们将深入学习如何构建量化策略。这包括学习常见的技术分析指标、构建基于指标的策略以及使用机器学习算法进行预测。此外,我们还将学习如何使用Python来进行回测,评估策略的表现,并根据结果进行优化。

☑️四、交易实施篇:

有了完善的策略之后,如何将其转化为实际的交易呢?在这个部分,我们将学习如何使用Python与交易平台进行交互,将策略转化为自动交易脚本。此外,我们还将了解如何处理交易中的滑点、手续费等问题,以及如何调整策略以适应实时的市场环境。

☑️五、案例实战篇:

理论是基础,实战是关键。在这个部分,我们将通过实际案例来展示如何将前面所学应用到实际中。从简单的技术分析策略到复杂的机器学习模型,通过这些案例,你将深入了解Python在量化金融中的实际应用。

🆗通过《Python量化金融编程从入门到精通》的学习,你将掌握Python在量化金融中的核心应用,从数据处理到交易实施,让你真正掌握财富的密码。现在开始,让我们一起踏上这条通往财富自由的旅程吧!

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书籍信息

书名: Python量化金融编程从入门到精通
作者: 丁奉乾
出版社: 北京大学出版社
出版年: 2020-12
页数: 348
定价: 79.00
ISBN: 9787301317259

Python量化金融编程从入门到精通

内容简介

量化交易领域的飞速发展,得到了越来越多业内外人士的关注。而Python作为一门功能强大且易于上手的编程语言,可以快速将想法付诸实践。因此,本书希望可以引领读者初步了解量化交易,并借助Python这个工具在该领域有所建树。
本书先从量化交易的基本概念讲起,然后讲解Python的基本语法及常见库的使用,在每章节的学习中都以金融量化为实例,并在最后结合实战项目来进行学习和巩固,读者不但可以系统地学习Python编程的相关知识,而且还能学习到Python在量化交易场景下的应用。
本书内容通俗易懂,案例丰富,适合零基础并对Python量化感兴趣的读者,以及想学习量化交易实战项目的Python初学者。此外,本书也适合作为相关培训机构的培训教材。

书籍目录

"基础篇
第1章 初识量化交易
1.1对量化交易的认识
1.2几种常见的交易形式
1.3量化交易存在的风险与规避方法
1.4量化交易平台介绍
1.5本章小结
第2章 Python环境的搭建
2.1关于Python
2.2安装Python的发行版Anaconda
2.3安装PythonIDEPyCharm
2.4本章小结
第3章 量化交易场景下Python基础知识的准备
3.1Python变量:金融数据的表示形式
3.2条件判断语句:交易点的触发
3.3循环语句:开启历史数据的回测
3.4函数:提高代码的利用率
3.5面向对象:交易策略的实例化
3.6常用内置模块及模块的安装:解锁更多新功能
3.7本章小结
高级篇
第4章 用NumPy来进行数据操作 82
4.1NumPy库的介绍与安装
4.2Ndarray数组
4.3NumPy的常用操作
4.4NumPy在金融数据中的应用
4.5本章小结
第5章 借助Pandas进行数据分析
5.1Pandas库的介绍与安装
5.2Series类型数据
5.3DataFrame类型数据
5.4Pandas中常用函数的使用
5.5Pandas对金融数据的操作
5.6本章小结
第6章 通过Matplotlib对数据可视化
6.1Matplotlib库的介绍与安装
6.2Matplotlib的基本操作
6.3Matplotlib绘制常见图像
6.4Matplotlib对图像属性的设置
6.5Matplotlib绘制多个子图
6.6金融数据的可视化操作
6.7本章小结
第7章 历史数据的获取
7.1通过Tushare库获取历史数据
7.2通过新浪财经API获取历史数据
7.3通过Pandas_datareader获取历史数据
7.4其他获取历史数据的方式
7.5本章小结
第8章 量化交易的利器
8.1Ta-Lib库的介绍与安装
8.2市场技术指标的计算
8.3K线组合的模式识别
8.4FFn库的介绍与安装
8.5风险指标的计算
8.6两种经典策略的实现
8.7本章小结
第9章 时间序列分析
9.1Statsmodels库的介绍与安装
9.2时间序列的基本概念
9.3时间序列相关性分析
9.4时间序列平稳性分析
9.5时间序列协整性分析
9.6时间序列模型
9.7时间序列模型在股票市场中的应用
9.8本章小结
实战篇
第10章 基于配对交易策略的回测框架的搭建
10.1配对交易介绍
10.2配对交易回测框架的实现
10.3本章小结
第11章 机器学习实战——利用支持向量机(SVM)进行趋势预测
11.1机器学习库Sklearn的介绍与安装
11.2机器学习基本知识介绍
11.3支持向量机介绍
11.4支持向量机预测模型的实现
11.5本章小结
第12章 深度学习实战——利用循环神经网络(RNN)进行价格预测
12.1深度学习库TensorFlow的介绍与安装
12.2TensorFlow的基本概念与结构
12.3循环神经网络介绍
12.4循环神经网络预测模型的搭建
12.5本章小结
第13章 接触实盘——利用vn.py进行量化交易
13.1初识vn.py
13.2vn.py运行环境的准备
13.3vn.py国内期货CTP的配置
13.4通过vn.py进行策略回测
13.5基于vn.py实现R-Breaker策略
13.6通过vn.py进行自动化交易
13.7本章小结
附录 常见的Python量化交易框架介绍"

版权声明:
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来源:学习笔记
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