Python与量化投资

• poison

  2018-04-28
  本书分为两大部分，共有7章，前3章为 Python基础部分，可以帮助读者快速上手Python;后4章为量化投资部分，借助通联数据优矿平台进行数据处理与策略建立，将各种策略代码直接开源，并且对各种策略进行了介绍与点评，可谓本书的精华部分。第1章章为准备工作，主要介绍 Python的安装与常用的库，尤其是在量化投资领域会使用到的数据分析库第2章介绍 Python的基础操作，为后续讲解 Python量化投资做准备，等等于从零开始讲解，可在短时间内快速上手 Python编程第3章讲解 Python的进阶内容，在第2章的基础上详细介绍 Numpy、 PandasSeaborn、 Scikit- Learn、 Sqlalchemy等经典库，是对前两章的升华和应用。第4章讲解常用金融数据的获取与整理，包括数据整合、数据过滤、数据探索与清洗数据转化，等等。第5章介绍通联数据回测平台，内容涉及回测平台函数参数介绍、股票/期货模板实例讲解、回测结果分析、风险评价指标与回测细节的注意事项第6章讲解常见的量化策略及其实现，内容涉及行业轮动、市场中性 Alpha、大师类策略、CTA策略、 Smart Beta、技术指标类策略、资产配置、时间序列分析、组合优化器期权策略等。代码全部公开，您可在短时间内使用我们的策略模板编写适合自己的策略第7章给出了10道自问自答题目，可便于您在短时间内更好地了解量化投资，希望对您做投资有所帮助
• poison

  2018-04-28
  如果您已经是 Python的忠实用户，则则可以从第4章开始看起，直接使用优矿平台完成对策略的编写。关于 Python基础部分的内容，您可自行安装、运行 Python进行学习;关于量化投资部分的内容，您需要用到优矿在线量化平台，不安装Python也可以运行。本书的配套代码可以在htp://books.equant.com下载。Python基础部分的示例例代码的后缀名为 ipynb，是 Jupyter Notebook文件，可以直接用 Python打开运行;量化投资部分的示例代码的后缀名为.nb，需要上传到优矿的 Notebook运行。