📚🚀 🚀 Python量化交易秘籍，带你飞向财富自由！💰
大家好👋，今天我要给大家分享一本超级棒的书，《Python量化交易》 作者：张杨飞 🚀🚀。这本书真的让我大开眼界，原来Python不仅可以用来做数据分析，还可以用来做量化交易呢！
😍在金融市场的交易中，如何有效地获取数据、分析和应用模型来预测未来的价格走势，是每一个交易者都希望掌握的技能。而张杨飞的《Python量化交易》正是一本为此而生的书籍，它为我们打开了一个全新的视角，引领我们走进量化交易的神秘世界。
⚡️《Python量化交易》的核心内容围绕如何利用Python进行量化分析，为交易者提供了一个详尽的指南。全书逻辑清晰，内容完整，从基础的Python编程知识到高级的量化分析技术，都进行了深入浅出的讲解。对于那些对量化交易感兴趣，但又缺乏相关背景的人来说，这本书无疑是一本极佳的入门读物。
👋其中，让我印象深刻的是作者强调了技术上的选择。在2010年那个时期，Python并不像现在这样广泛用于量化交易，但作者前瞻性地看到了Python的优势。Python的易用性和丰富的库使得数据获取、处理和分析变得简单高效。与此同时，Python也为策略的开发和回测提供了强大的支持。这一观点不仅证明了作者的深厚功底，也凸显了他对市场的敏锐洞察力。
🌟此外，书中还提到了关于自动化交易的见解。作者认为，使用规则引擎进行自动化交易是一个很好的选择。这不仅简化了交易流程，还大大提高了交易的效率和准确性。与此同时，作者也强调了夏普率、最大回撤和最大回撤周期等指标的计算，这些都是评估一个策略的重要标准。这些观点都为读者提供了宝贵的参考，有助于他们在市场中做出更加明智的决策。
💡 在阅读这本书的过程中，我深感其内容的丰富和强大。作者不仅分享了关于量化交易的知识，还分享了他的经验和心得。例如，他建议基于现有的策略进行修改，这是一个非常实用的技巧。在市场中，没有一种策略是万能的，但通过对现有策略的调整和优化，我们或许可以找到最适合自己的方法。
🔍此外，作者还提到了使用模型对效果进行增强的方法。这一观点提醒我们，量化交易不仅仅是一种技术，更是一种艺术。我们需要不断地学习和探索，不断地完善和改进自己的策略，才能在市场中立于不败之地。
🔥 在总结部分，我想说，《Python量化交易》是一本值得每一个对金融市场感兴趣的人阅读的书籍。它不仅为我们提供了丰富的知识和技巧，还激发了我们对于市场的思考和探索。通过这本书，我相信我们可以更好地理解市场的运作，掌握更多的交易技巧，为自己的投资之路添砖加瓦。
👆请点击上面《Python量化交易》了解更多详情！👆
书籍信息
书名: Python量化交易
作者: 张杨飞
出版社: 电子工业出版社
出版年: 2019-5
页数: 416
定价: 99.0
装帧: 平装
ISBN: 9787121361401
内容简介
本书本着能让新手快速上手量化交易的原则，循序渐进地讲解了量化交易入门所需要的知识，以及大量的开发技巧与交易技巧，具有很强的实用性。vn.py是机构级别的量化交易软件，掌握vn.py框架原理并且熟练运用，有利于新手快速搭建属于自己的量化交易。Python语言有非常强大的数据分析库，对于交易策略的研发具有天然优势，且其易学性也深受初学者喜爱。本书即以Python+vn.py这行组合写作，从量化交易的起源及其发展进程入手，在简单介绍Python量化编程基础，以及详细解析vn.py架构之后，深入且全面地介绍了CTA策略、海龟策略，以及新策略的开发流程。
书籍目录
目录
第1章量化交易速览1
1.1为何选择量化交易1
1.1.1量化交易的概念1
1.1.2主观交易与量化交易2
1.2量化交易的先驱们5
1.2.1朱尔斯·雷格纳特5
1.2.2爱德华·索普6
1.2.3托马斯·彼得菲9
1.2.4詹姆斯·西蒙斯14
1.3美国量化投资的发展历史17
1.3.1兴起阶段（1970—1990年）17
1.3.2快速发展阶段（1990—2000年）18
1.3.3稳步增长阶段（2000年至今）19
1.4中国量化投资的发展历史20
1.4.1ETF套利时代（2010年以前）20
1.4.2多因子Alpha和高频交易称雄时代（2010—2015年）21
1.4.3多元化投资时代（2016年至今）23
1.5国内常用的量化交易策略24
1.5.1期货CTA策略24
1.5.2股票Alpha策略32
1.5.3期权波动率套利策略41
1.5.4高频交易策略45
1.6宽客48
1.7宽客的两大阵形：P宗与Q宗51
1.8宽客的3种职能分类52
1.8.1量化IT工程师52
1.8.2量化研究员53
1.8.3量化交易员54
1.9宽客的四大派系55
1.9.1券商资管56
1.9.2公募基金56
1.9.3私募基金57
1.9.4期货市场57
第2章Python量化编程基础59
2.1Python运行环境搭建60
2.1.1安装Anaconda2-5.0.0（32位）61
2.1.2设置Anancoda环境62
2.1.3创建共享环境64
2.1.4列出共享环境64
2.1.5安装JupyterNotebook65
2.2数据66
2.2.1字符串66
2.2.2数字67
2.2.3容器68
2.2.4布尔值73
2.2.5空值73
2.3函数74
2.3.1自定义函数74
2.3.2第三方库的函数75
2.4条件判断75
2.5循环76
2.6类和实例79
2.6.1定义学生父类79
2.6.2定义父类实例81
2.6.3定义团体子类82
2.6.4定义子类实例83
2.7NumPy与Pandas84
2.7.1一维数组84
2.7.2二维数组88
2.8scikit-learn机器学习库92
2.8.1机器学习的步骤93
2.8.2线性回归94
2.8.3逻辑回归100
2.9Matplotlib绘图库103
2.9.1用列表绘制线条103
2.9.2用数组绘图105
2.9.3多个图的绘制108
第3章vn.py入门109
3.1vn.py介绍109
3.2搭建vn.py运行环境113
3.2.1安装VisualStudio2013社区版（特定版本）113
3.2.2安装代码编辑器工具：SublimeText114
3.2.3安装WingIDE115
3.2.4安装MongoDB数据库115
3.2.5安装Robo3T118
3.2.6安装vn.py119
3.2.7更新vn.py121
3.3VnTrader界面功能介绍122
3.3.1连接CTP122
3.3.2界面说明123
3.4vn.py架构124
3.4.1底层接口125
3.4.2中层引擎126
3.4.3上层应用127
3.5底层接口128
3.5.1CTPAPI的工作原理128
3.5.2CTPAPI的Python封装设计133
3.5.3CTPAPI对接中层引擎原理135
3.6事件引擎138
3.6.1时间驱动138
3.6.2事件驱动139
3.6.3事件引擎工作流程140
3.6.4事件引擎结构141
3.7上层应用143
3.7.1PyQt介绍143
3.7.2GUI组件构成144
第4章在vn.py中实现CTA策略147
4.1数据解决方案147
4.1.1CSV加载模块147
4.1.2开发新的CSV导入模块152
4.1.3数据下载模块155
4.2K线生成模块157
4.2.11分钟K线158
4.2.2X分钟K线161
4.3K线管理模块162
4.3.1初始化参数162
4.3.2生成时间序列163
4.3.3定义属性函数164
4.3.4生成计算指标165
4.4CTA策略模块167
4.4.1定义成员变量168
4.4.2构建函数169
4.4.3回调函数170
4.4.4主动函数171
4.5策略回测模块174
4.5.1CTA回测引擎174
4.5.2参数优化设置178
4.5.3调用回测和优化模块178
第5章经典CTA策略185
5.1双均线策略185
5.1.1策略原理185
5.1.2向量回测186
5.1.3vn.py回测191
5.2DualThrust策略200
5.2.1策略原理200
5.2.2策略代码解析201
5.2.3策略回测206
5.2.4策略优化208
5.2.5滚动回测211
5.3AtrRsi策略212
5.3.1ATR指标213
5.3.2RSI指标215
5.3.3策略原理216
5.3.4策略代码解析217
5.3.5策略回测220
5.3.6滚动回测221
5.4金肯特纳通道策略223
5.4.1策略原理223
5.4.2策略代码解析224
5.4.3策略回测229
5.4.4滚动回测229
5.5布林带通道策略231
5.5.1策略原理231
5.5.2CCI指标232
5.5.3ATR指标234
5.5.4策略回测235
5.5.5滚动回测236
5.6跨时间周期策略238
5.6.1策略原理239
5.6.2策略代码解析239
5.6.3策略回测243
5.6.4滚动回测244
5.7多信号组合策略245
5.7.1策略原理246
5.7.2信号生成部分246
5.7.3交易管理部分251
5.7.4多信号策略的重构256
第6章海龟策略本地化实证259
6.1海龟策略速览259
6.1.1海龟策略的故事259
6.1.2海龟策略的局限性260
6.1.3原版海龟策略261
6.1.4策略回测效果266
6.2本地化实现困境与解决方案268
6.2.1本地化实现困境268
6.2.2理想解决方案270
6.3vn.py实现的海龟策略271
6.3.1工具准备271
6.3.2数据准备272
6.3.3海龟策略代码结构275
6.3.4海龟策略6大要素代码解析278
6.3.5海龟策略的回测284
6.4品种选择验证285
6.4.1原版投资组合测试285
6.4.2筛选品种的传统方法287
6.4.3构建海龟组合的难点295
6.4.4海龟组合筛选的解决方案296
6.4.5重新构建投资组合300
6.5长短周期信号检验320
6.6上一笔赢利过滤检验322
6.7手续费、滑点测试324
6.8单位头寸限制检验325
6.9关于海龟策略的其他研究方向329
第7章新策略实战330
7.1开发新的策略330
7.1.1策略思路330
7.1.2增加AROON函数332
7.1.3策略代码解析333
7.1.4策略回测335
7.2多策略的组合回测337
7.2.1历史表现338
7.2.2预测表现341
7.2.3回测的注意事项341
7.3模拟测试348
7.3.1策略文件目录348
7.3.2实盘/模拟盘配置文件349
7.4真实交易环境352
7.4.1交易环境的3套352
7.4.2交易环境的数据流353
7.5实际操作注意事项354
7.5.1计算354
7.5.2数据使用误差355
7.5.3过拟合356
7.5.4幸存者偏差357
7.5.5策略周期358
7.5.6动态变化的现实环境359
7.5.7人为干预360
附录A主流交易品种361
A.1股票361
A.1.1股票的定义361
A.1.2股票交易所362
A.1.3股票竞价规则363
A.1.4T+1制度367
A.1.5股票交易策略369
A.2期货371
A.2.1期货的定义371
A.2.2期货交易所371
A.2.3期货交易策略374
A.3期权376
A.3.1期权的定义376
A.3.2期权的分类379
A.3.3期权的影响因素381
A.3.4期权投资组合383
A.3.5期权波动率套利策略386
A.4外汇387
A.4.1外汇的定义387
A.4.2外汇市场的结构389
A.4.3外汇市场的组织形式392
A.4.4主要外汇交易中心393
A.4.5外汇交易策略395
参考文献398
