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。

付志刚,湖南商学院讲师,多年来一直从事量化投资研究和实践,同时具有多年的量化投资相关教学经验,理论功底扎实,实践经验丰富。

作品目录

  • 前言
  • 第1章 量化投资基础
  • 1.1 价值投资与基本面分析
  • 1.2 技术性投资与技术面分析
  • 1.3 量化投资与自动化交易
  • 1.4 量化投资工具
  • 1.5 Python与集成开发环境
  • 第2章 Python统计分析基础
  • 2.1 语法简介
  • 2.2 数据操作基础
  • 2.3 描述性统计分析
  • 2.4 金融统计分析初探
  • 2.5 高级可视化统计图
  • 第3章 网络爬虫与金融数据获取
  • 3.1 网络爬虫基础
  • 3.2 手动下载金融数据
  • 3.3 使用常见库获取金融数据
  • 3.4 Selenium库爬虫网页数据
  • 第4章 量化分析与实战
  • 4.1 基本统计分析的应用
  • 4.2 技术性选股与择时分析
  • 4.3 财务报表统计分析与选股
  • 4.4 金融与统计模型分析
  • 第5章 回测框架及策略分析
  • 5.1 框架选择与流程
  • 5.2 Backtesting投资策略框架
  • 5.3 Backtrader投资策略框架
  • 5.4 微软Qlib库投资框架
  • 参考文献
  • 反侵权盗版声明
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