云书斋 -零起点Python大数据与量化交易【正版】
本书资料更新时间:2025-01-20 15:58:59

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零起点Python大数据与量化交易【正版】书籍详细信息

  • ISBN:9787121306594
  • 作者:暂无作者
  • 出版社:暂无出版社
  • 出版时间:2017-01
  • 页数:444
  • 价格:20.53
  • 纸张:胶版纸
  • 装帧:平装
  • 开本:16开
  • 语言:未知
  • 丛书:暂无丛书
  • TAG:暂无
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  • 更新时间:2025-01-20 15:58:59

寄语:

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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:一,以实盘个案分析为主,全程配有Python代码;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;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。?


书籍目录:

目??录?

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第1章?从故事开始学量化?

1.1?亿万富翁的“神奇公式”?

1.1.1?案例1-1:亿万富翁的“神奇公式”?

1.1.2?案例分析:Python图表?

1.1.3?matplotlib绘图模块库?

1.1.4?案例分析:style绘图风格?

1.1.5?案例分析:colormap颜色表?

1.1.6?案例分析:颜色表关键词?

1.1.7?深入浅出?

1.2?股市“一月效应”?

1.2.1?案例1-2:股市“一月效应”?

1.2.2?案例分析:“一月效应”计算?

1.2.3?案例分析:“一月效应”图表分析?

1.2.4?案例分析:颜色表效果图?

1.2.5?“一月效应”全文注解版Python源码?

1.2.6?大数据?宏分析?

1.3?量化交易流程与概念?

1.3.1?数据分析I2O流程?

1.3.2?量化交易不是高频交易、自动交易?

1.3.3?小资、小白、韭菜?

1.3.4?专业与业余?

1.4?用户运行环境配置?

1.4.1?程序目录结构?

1.4.2?金融股票数据包?

1.5?Python实战操作技巧?

1.5.1?模块检测?

1.5.2?Spyder编辑器界面设置?

1.5.3?代码配色技巧?

1.5.4?图像显示配置?

1.5.5?Python2、Python?3双版本双开模式?

1.5.6?单版本双开、多开模式?

1.5.7?实战胜于一切?

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?

2.1.1?案例要点与事件编程?

2.1.2?量化程序结构?

2.1.3?main程序主入口?

2.1.4?KISS法则?

2.2?Python量化系统框架?

2.2.1?量化行业关键词?

2.2.2?国外主流Python量化网站?

2.2.3?我国主流Python量化网站?

2.2.4?主流Python量化框架?

2.3?常用量化软件包?

2.3.1?常用量化软件包简介?

2.3.2?案例2-2:模块库列表?

2.4?常用量化技术指标?

2.4.1?TA-Lib金融软件包?

2.4.2?案例2-3:MA均线函数调用?

2.4.3?TA-Lib函数调用?

2.4.4?量化分析常用指标?

2.5?经典量化策略?

2.5.1?阿尔法(Alpha)策略?

2.5.2?Beta策略?

2.5.3?海龟交易法则?

2.5.4?ETF套利策略?

2.6?常用量化策略?

2.6.1?动量交易策略?

2.6.2?均值回归策略?

2.6.3?其他常用量化策略?

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?

3.1.1?大数据综合API?

3.1.2?专业财经数据API?

3.1.3?专业数据模块库?

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?the?Docs?

3.5?案例3-2:下载美股数据?

3.6?财经数据源模块库TuShare?

3.6.1?沪深股票列表?

3.6.2?案例3-3:下载股票代码数据?

3.6.3?CSV文件处理?

3.7?历史数据?

3.7.1?历史行情?

3.7.2?案例3-4:下载近期股票数据?

3.7.3?历史复权数据?

3.7.4?案例3-5:下载历史复权数据?

3.8?其他交易数据?

3.9?zwDat超大股票数据源与数据更新?

3.9.1?案例3-6:A股基本概况数据下载?

3.9.2?案例3-7:A股交易数据下载?

3.9.3?案例3-8:A股指数行情数据下载?

3.9.4?案例3-9:美股交易数据下载?

3.10?数据归一化处理?

3.10.1?中美股票数据格式差异?

3.10.2?案例3-10:数据格式转化?

3.10.3?案例3-11:A股策略PAT实盘分析?

3.10.4?案例3-12:数据归一化?

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?

4.1.1?案例4-1:下载多组美股数据?

4.1.2?案例4-2:投资组合收益计算?

4.2?SMA均线策略?

4.2.1?SMA简单移动平均线?

4.2.2?案例4-3:原版SMA均线策略?

4.2.3?案例4-4:增强版SMA均线策略?

4.2.4?案例4-5:A股版SMA均线策略?

4.3?均线交叉策略?

4.3.1?案例4-6:均线交叉策略?

4.3.2?案例4-7:A股版均线交叉策略?

4.4?VWAP动量策略?

4.4.1?案例4-8:VWAP动量策略?

4.4.2?案例4-9:A股版VWAP动量策略?

4.5?布林带策略?

4.5.1?案例4-10:布林带策略?

4.5.2?案例4-11:A股版布林带策略?

4.6?RSI2策略?

4.6.1?案例4-12:RSI2策略?

4.6.2?案例4-13:A股版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?

5.2.1?目录结构?

5.2.2?安装与更新?

5.2.3?模块说明?

5.2.4?zwSys模块:系统变量与类定义?

5.2.5?zwTools模块:常用(非量化)工具函数?

5.2.6?zwQTBox:常用“量化”工具函数集?

5.2.7?zwQTDraw.py:量化绘图工具函数?

5.2.8?zwBacktest:回溯测试工具函数?

5.2.9?zwStrategy:策略工具函数?

5.2.10?zw_TA-Lib:金融函数模块?

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?

5.5.1?对标测试1:投资回报参数?

5.5.2?对标测试2:VWAP策略?

5.6?回报参数计算?

5.7?主体框架?

5.7.1?stkLib内存数据库?

5.7.2?Bars数据包?

5.7.3?案例:内存数据库&数据包?

5.7.4?qxLib、xtrdLib?

5.7.5?案例5-1:qxLib数据?

5.7.6?量化系统的价格体系?

5.7.7?数据预处理?

5.7.8?绘图模板?

5.8?新的起点?

第6章?模块详解与实盘数据?

6.1?回溯流程?

6.1.1?案例6-1:投资回报率?

6.1.2?代码构成?

6.1.3?运行总流程?

6.2?运行流程详解?

6.2.1?设置股票数据源?

6.2.2?设置策略参数?

6.2.3?dataPre数据预处理?

6.2.4?绑定策略函数?

6.2.5?回溯测试:zwBackTest?

6.2.6?输出回溯结果数据、图表?

6.3?零点策略?

6.3.1?mul多个时间点的交易&数据?

6.3.2?案例6-2:多个时间点交易?

6.4?不同数据源与格式修改?

6.4.1?案例6-3:数据源修改?

6.4.2?数据源格式修改?

6.5?金融数据包与实盘数据更新?

6.5.1?大盘指数文件升级?

6.5.2?实盘数据更新?

6.5.3?案例6-4:A股实盘数据更新?

6.5.4?案例6-5:大盘指数更新?

6.6?稳定?

第7章?量化策略库?

7.1?量化策略库简介?

7.1.1?量化系统的三代目?

7.1.2?通用数据预处理函数?

7.2?SMA均线策略?

7.2.1?案例7-1:SMA均线策略?

7.2.2?实盘下单时机与推荐?

7.2.3?案例7-2:实盘SMA均线策略?

7.3?CMA均线交叉策略?

7.3.1?案例7-3:均线交叉策略?

7.3.2?对标测试误差分析?

7.3.3?案例7-4:CMA均线交叉策略修改版?

7.3.4?人工优化参数?

7.4?VWAP策略?

7.4.1?案例7-5:VWAP策略?

7.4.2?案例7-6:实盘VWAP策略?

7.5?BBands布林带策略?

7.5.1?案例7-7:BBands布林带策略?

7.5.2?案例7-8:实盘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?

8.1.1?自定义策略?

8.1.2?海龟投资策略?

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?

8.10.1?案例8-5:图表输出?

8.10.2?参数优化?

8.10.3?案例8-6:参数优化?

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?

9.1.1?TA-Lib官网?

9.1.2?矩阵版TA-Lib金融函数模块?

9.2?MACD策略?

9.2.1?MACD策略1?

9.2.2?案例9-1:MACD_v1?

9.2.3?MACD策略2?

9.2.4?案例9-2:MACD_v2?

9.3?KDJ策略?

9.3.1?KDJ策略1?

9.3.2?案例9-3:KDJ01?

9.3.3?KDJ策略2?

9.3.4?案例9-4:KDJ02?

9.4?RSI策略?

9.4.1?RSI取值的大小?

9.4.2?RSI策略?

9.4.3?预留参数优化接口?

9.4.4?案例9-5:A股版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?

案例10-1:SMA均线策略扩展?

10.2?大盘指数资源?

10.2.1?大盘指数文件升级?

10.2.2?大盘指数内存数据库?

10.2.3?扩展zwQuantX类变量?

10.2.4?大盘指数读取函数?

10.2.5?案例10-2:读取指数?

10.2.6?大盘数据切割?

10.2.7?案例10-3:inxCut数据切割?

10.3?系统整合?

10.3.1?案例10-4:整合设置?

10.3.2?案例10-5:修改指数代码?

10.3.3?修改sta_dataPre0xtim函数?

10.3.4?案例10-6:整合数据切割?

10.3.5?修改绘图函数?

10.4?扩展完成?

案例10-7:SMA均线扩展策略?

10.5?其他扩展课题?

10.5.1?复权数据冲突?

10.5.2?波动率指标DVIX?

10.5.3?修改回溯主函数zwBackTest?

10.5.4?案例10-8:波动率?

10.5.5?空头交易?

10.5.6?虚拟空头交易?

10.5.7?修改检查函数?

10.5.8?案例10-9:空头数据?

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?


作者介绍:

何海群,网名:字王,CHRD前海智库CTO,《中华大字库》发明人,出版书籍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。其研究成果有:“小数据”理论、快数据模型、黑天鹅算法、人工智能“足彩图灵法则”等;其论文《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。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。


出版社信息:

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书籍摘录:

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原文赏析:

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其它内容:

书籍介绍

《零起点Python大数据与量化交易》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。《零起点Python大数据与量化交易》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。

《零起点Python大数据与量化交易》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。


书籍真实打分

  • 故事情节:7分

  • 人物塑造:5分

  • 主题深度:3分

  • 文字风格:6分

  • 语言运用:6分

  • 文笔流畅:6分

  • 思想传递:9分

  • 知识深度:3分

  • 知识广度:4分

  • 实用性:7分

  • 章节划分:3分

  • 结构布局:5分

  • 新颖与独特:9分

  • 情感共鸣:7分

  • 引人入胜:5分

  • 现实相关:7分

  • 沉浸感:4分

  • 事实准确性:8分

  • 文化贡献:9分


网站评分

  • 书籍多样性:4分

  • 书籍信息完全性:8分

  • 网站更新速度:6分

  • 使用便利性:9分

  • 书籍清晰度:3分

  • 书籍格式兼容性:5分

  • 是否包含广告:7分

  • 加载速度:6分

  • 安全性:7分

  • 稳定性:7分

  • 搜索功能:3分

  • 下载便捷性:8分


下载点评

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下载评价

  • 网友 寇***音: ( 2025-01-11 07:08:49 )

    好,真的挺使用的!

  • 网友 冉***兮: ( 2025-01-18 18:25:23 )

    如果满分一百分,我愿意给你99分,剩下一分怕你骄傲

  • 网友 冯***丽: ( 2025-01-11 21:20:48 )

    卡的不行啊

  • 网友 家***丝: ( 2024-12-29 20:09:23 )

    好6666666

  • 网友 訾***晴: ( 2024-12-31 02:59:32 )

    挺好的,书籍丰富

  • 网友 焦***山: ( 2025-01-09 13:39:03 )

    不错。。。。。

  • 网友 谭***然: ( 2024-12-24 02:00:27 )

    如果不要钱就好了

  • 网友 芮***枫: ( 2024-12-25 14:29:44 )

    有点意思的网站,赞一个真心好好好 哈哈

  • 网友 居***南: ( 2025-01-13 19:02:21 )

    请问,能在线转换格式吗?

  • 网友 后***之: ( 2025-01-10 12:54:28 )

    强烈推荐!无论下载速度还是书籍内容都没话说 真的很良心!


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