奇迹小说
Python量化投资指南——基础、数据与实战

Python量化投资指南——基础、数据与实战

作者: 付志刚等 编著

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已完结现代当代当代文学
作品简介

本书从普通投资者量化实战必经之路出发,系统地阐述了量化投资理论和Python编程实践,是一本可操作、可上手的量化投资实战指南,内容主要为量化投资基础(包括基本面、技术面和Python编程基础等)、金融数据获取(包括直接下载、Tushare等API获取和Python爬虫常见金融数据网站)、Python统计分析〈包括实战中常用的数据整理与描述性统计分析方法)、量化分析与实战(包括巴菲特选股技巧等经典案例的Python实现)、量化投资回测框架与策略分析(包括Backtesting库、Backtrader库和Qlib库)等。本书使用通俗易懂的语言进行阐述,避免了高深的数学公式及其推导,在注重普通投资者阅读体验的同时,保证了所有案例的实用性和可复制性。 本书适合普通投资者和量化投资专业人士,也适合统计和金融相关专业的学生,以及对Python编程感兴趣的读者阅读参考。

目录 (99章)
倒序
正文
第1章量化投资基础1.1.1价值投资与理论基础1.1.2基本面指标1.1.3宏观基本面分析1.1.4微观基本面能力分析(1)1.1.4微观基本面能力分析(2)1.1.4微观基本面能力分析(3)1.1.5基本面估值分析1.1.6基本面比较分析法1.2.1技术性投资与理论基础1.2.2技术面分析——K线特征1.2.3技术面分析——价格形态1.2.4技术面分析——统计指标1.3.1理论起源与发展1.3.2国内外发展概况1.3.3量化投资类型与特征1.3.4量化投资方法1.3.5量化投资应用领域1.4.1量化两阶段与影响因素1.4.2回测工具及选择1.4.3实盘工具及选择1.4.4绩效评价常见指标1.5.1Python及其安装1.5.2Anaconda及其安装1.5.3JupyterNotebook/Lab1.5.4PyCharm1.5.5安装工具包常用命令第2章Python统计分析基础2.1.1初识Python统计2.1.2四种基础数据结构2.2.1数据读取与保存2.2.2数据筛选与整理(1)2.2.2数据筛选与整理(2)2.2.3不同周期K线数据转换2.2.4字符串处理与人机互动2.3.1分布函数及分布图2.3.2行业板块统计分析2.3.3浦发银行特征分析2.4金融统计分析初探2.4.1个股与大盘的回归分析2.4.2财务指标关系定量分析2.4.3常见投资绩效指标统计分析2.4.4蒙特卡罗模拟2.5.1投资者提问文本词云图2.5.2股票K线与技术指标图2.5.3三维正态分布图第3章网络爬虫与金融数据获取3.1网络爬虫基础3.1.1网页基本结构3.1.2BS4库抓取静态网页3.1.3Selenium库抓取超链接网页3.2手动下载金融数据3.2.1通达信股票和基金等K线数据3.2.2中国证券网财务和K线数据3.2.3JForex平台外汇数据3.3使用常见库获取金融数据3.3.1使用Tushare库下载金融数据3.3.2使用Baostock库下载金融数据3.3.3使用Yfinance库下载金融数据3.4Selenium库爬虫网页数据3.4.1爬虫中国证券网机构持股数据3.4.2爬虫好买基金网历史数据3.4.3爬虫英为财情外汇网数据3.4.4爬虫东方财富网源财务数据第4章量化分析与实战4.1.1个股与大盘相关性分析4.1.2行业板块的秘密——涨跌幅分析4.1.3行业龙头股——化工板块股票业绩筛选统计4.1.4聪明的资金——QFII持仓统计分析4.2技术性选股与择时分析4.2.1MACD金叉选股4.2.2成交放量选股4.2.3垂线与均线的选股4.2.4特定基金的动量策略4.2.5股票动量策略4.3财务报表统计分析与选股4.3.1杜邦分析法——财务报表分解4.3.2巴菲特之道——价值投资统计4.3.3笑傲股市——CANSLIM是否有用4.4金融与统计模型分析4.4.1CAPM模型alpha与beta4.4.2A股日历效应检验4.4.3回报率随机模拟4.4.4上证综指收益率分布的拟合4.4.5随机投资组合5.1.1量化投资框架选择5.1.2策略构建的基本流程5.2Backtesting投资策略框架5.2.1框架初见5.2.2乐普医疗SMA策略实现5.2.3贵州茅台跨时间周期策略及优化5.2.4策略优化及可视化5.3Backtrader投资策略框架5.3.1框架初见5.3.2策略逻辑解析简介5.3.3RSI策略解析5.4.1框架简介5.4.2PyCharm的安装与运行反侵权盗版声明
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