





定价:79元
印次:1-4
ISBN:9787302642305
出版日期:2023.11.01
印刷日期:2025.06.23
图书责编:赵佳霓
图书分类:零售
本书就Python基础知识和交易策略的基本原理为切入点,由浅入深介绍了如何从零基础使用vn.py搭建自己交易系统。本书从原理着手到代码实践,内容由最基本的Python基础知识与Python中金融分析的常用包,逐步由浅入深介绍常用的指标并将使用vn.py进行实现。 本书共分为8章,第1章与第2章介绍vn.py的环境搭建与Python常用的工具包,为后面使用vn.py实现交易策略做准备;第3章与第4章介绍vn.py框架和量化交易的基础知识;第5章到第7章从易到难介绍不同的交易策略并配合大量的实例讲解,进一步巩固vn.py代码的使用,第8章讲解如何在实盘中运行交易策略。 本书面向零基础的新手和有一定计算机与金融知识基础的读者,以通俗易懂的语言和示例阐述量化交易的实现原理,适于对于量化交易有兴趣的读者。带有详细注释的代码将帮助读者进一步理解vn.py的框架和交易策略。
欧阳鹏程,西安交通大学工学硕士,曾代表西安交通大学参加第一届浦发百度智慧金融极客挑战赛,获全国三等奖,研究方向为人工智能在视觉方向的应用与数据增强。曾于三六零安全科技股份有限公司与华为技术有限公司诺亚方舟实验室实习,现从事量化研究与开发相关工作。已出版图书《TensorFlow计算机视觉原理与实战》。
随着计算机软硬件的高速发展,从前基于纸面的低效率的证券、期货交易逐渐发展成为电子化交易,如今人们在计算机或者手机上就能方便地进行交易。与此同时,一种利用高性能计算机的自动化交易技术也随之发展,它就是量化交易。量化交易最初在20世纪初产生于国外,由法国数学家Louis Bachelier发表的博士论文《投机理论》开始,逐渐发展到20世纪30年代两位哥伦比亚大学教授Benjamin Graham和David Dodd出版了著名的《证券分析》,再到20世纪50年代,美国经济学家Harry Markowitz提出了现代投资组合理论,为投资组合优化奠定了数学基础,这些前人的工作都为此后量化投资交易的发展奠定了基础。 进入21世纪后,国内的量化投资也逐步开始发展,并且随着国内互联网金融行业的快速发展,许多优秀的量化平台与开源框架相继涌现,为普通投资者研究量化交易大大降低了门槛。 量化交易是指以数学模型替代人为的主观判断并借助计算机技术制定策略进行交易,极大地减少了投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策,因此普通投资者想要进行量化投资交易需要具备多方面的知识,例如数学、金融、计算机知识缺一不可,同时不同学科知识之间的相互交叉应用也是必不可少的,这也造成量化交易相关从业门槛较高。 本书面向所有想要学习量化交易相关知识的读者,无论是零基础或是有一定基础的学生或职场人都适用。由于本书以量化交易为主题,不会介绍过多的编程基础内容与金融知识,因此读者需要具有一定的Python编程基...
本书源码
第1章 简介 1
1.1 量化交易的概念 1
1.1.1 趋势性交易 2
1.1.2 市场中性交易 3
1.1.3 高频交易 4
1.2 量化交易的历史 5
1.3 量化交易的工具 6
1.3.1 基于Web端的工具 6
1.3.2 本地离线的工具 9
1.4 vn.py的优势 10
1.5 vn.py的安装与环境配置 11
1.5.1 VeighNa Studio安装 11
1.5.2 手动安装 14
1.6 小结 22
第2章 常用的Python数据包 23
2.1 NumPy的使用 23
2.1.1 NumPy中的数据类型 23
2.1.2 NumPy中数组的使用 23
2.2 Matplotlib的使用 30
2.2.1 Matplotlib中的相关概念 30
2.2.2 使用Matplotlib绘图 30
2.3 Pandas的使用 41
2.3.1 Pandas中的数据结构 41
2.3.2 使用Pandas读取数据 42
2.3.3 使用Pandas处理数据 44
2.4 SciPy的使用 47
2.4.1 使用SciPy写入mat文件 47
2.4.2 使用SciPy读取mat文件 48
2.5 scikit-learn的使用 48
2.5.1 使用scikit-learn进行回归 49
2.5.2 使用scikit-learn进行分类 52
2.6 Pillow的使用 57
2....
★连贯性 章节间的内容连贯性强,由浅入深地介绍不同知识结构体系,适合于不同基础的读者阅读学习,构建的知识体系具有前后关联与衔接性。
★ 实用性 介绍的编程与金融基础知识可以灵活地应用于其他领域,鼓励读者使用本书介绍的知识构建自用的量化交易系统。
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