作品简介

本书从量化交易的正确性认识出发,以Python语言为基础,循序渐进地讲解了量化交易所需要了解的各种知识及工具。书中特别穿插了大量的开发技巧和交易投资技巧,所有示例都基于量化交易及相关知识,体现了实战的特点。例如,在讲解机器学习技术在量化交易中的使用这部分内容时,并不需要读者有深厚的数学功底,而是偏重实际应用,讲解各种技术在量化交易领域的功用。本书共11章,分为4部分。第1部分讲解了量化交易的正确认识;第2部分讲解了量化交易的基础,如Python语言、数学和几种数据分析工具等;第3部分讲解了量化交易系统的开发与使用、基础度量概念及优参数等问题;第4部分讲解了机器学习技术在量化交易中的实战应用。附录中还给出了量化环境部署、量化相关性分析、量化统计分析及指标应用的相关内容。

阿布,曾就职于奇虎360、百度互联网证券、百度金融等互联网型金融公司。有近10年的互联网金融技术从业经验。现作为自由职业者,从事个人量化交易及量化交易的培训工作。擅长中小资金星化交易系统的开发,并为中小型量化私募资金提供技术解决方案与支持。

作品目录

  • 前言
  • 第1部分 对量化交易的正确认识
  • 第1章 量化引言
  • 第2部分 量化交易的基础
  • 第2章 量化语言——Python
  • 第3章 量化工具——NumPy
  • 第4章 量化工具——pandas
  • 第5章 量化工具——可视化
  • 第6章 量化工具——数学
  • 第3部分 量化交易系统的开发
  • 第7章 量化系统——入门
  • 第8章 量化系统——开发
  • 第9章 量化系统——度量与优化
  • 第4部分 机器学习在量化交易中的实战
  • 第10章 量化系统——机器学习·猪老三
  • 第11章 量化系统——机器学习·abu
  • 附录A 量化环境部署
  • A.1 基础包环境部署
  • A.2 abu量化系统
  • A.3 IPython与Notebook
  • 附录B 量化相关性分析
  • B.1 皮尔逊相关系数
  • B.2 斯皮尔曼秩相关系数
  • B.3 相关性使用示例
  • 附录C 量化统计分析及指标应用
  • C.1量化统计分析应用
  • C.2 量化技术指标应用
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