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160千字 字数
2024-03-01 发行日期
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主编推荐语

一本可操作、可上手的量化投资实战指南。

内容简介

本书以量化投资为中心，在介绍量化投资的基本面、技术面和python软件等知识的基础上，重点描述从金融数据的爬虫、模型选股统计分析到策略分析与绩效评价，是量化投资必经之路。具体利用python爬虫获取金融数据、并借助python基于数据进行基本面和技术面选股、金融统计模型在投资和交易中的运用，及其量化投资回测框架构建与实例分析。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 前言
  • 第1章 量化投资基础
  • 1.1 价值投资与基本面分析
  • 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
  • 1.1.5 基本面估值分析
  • 1.1.6 基本面比较分析法
  • 1.2 技术性投资与技术面分析
  • 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 量化投资与自动化交易
  • 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 量化投资工具
  • 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 Python与集成开发环境
  • 1.5.1 Python及其安装
  • 1.5.2 Anaconda及其安装
  • 1.5.3 Jupyter Notebook/Lab
  • 1.5.4 PyCharm
  • 1.5.5 安装工具包常用命令
  • 第2章 Python统计分析基础
  • 2.1 语法简介
  • 2.1.1 初识Python统计
  • 2.1.2 四种基础数据结构
  • 2.2 数据操作基础
  • 2.2.1 数据读取与保存
  • 2.2.2 数据筛选与整理
  • 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 描述性统计分析
  • 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 高级可视化统计图
  • 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
  • 3.1.2 BS4库抓取静态网页
  • 3.1.3 Selenium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
  • 3.2.3 JForex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
  • 3.4 Selenium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 基本统计分析的应用
  • 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
  • 4.2.1 MACD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
  • 4.4.1 CAPM模型alpha与beta
  • 4.4.2 A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
  • 第5章 回测框架及策略分析
  • 5.1 框架选择与流程
  • 5.1.1 量化投资框架选择
  • 5.1.2 策略构建的基本流程
  • 5.2 Backtesting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
  • 5.3 Backtrader投资策略框架
  • 5.3.1 框架初见
  • 5.3.2 策略逻辑解析简介
  • 5.3.3 RSI策略解析
  • 5.4 微软Qlib库投资框架
  • 5.4.1 框架简介
  • 5.4.2 PyCharm的安装与运行
  • 参考文献
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评分及书评

评分不足
1个评分
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    给这本书评了
    4.0
    函数比较多！

    一本为投资者和金融专业人士量身打造的实用指南。它以 Python 语言为基础，深入探讨了量化投资的核心技术和策略。书中不仅涵盖了量化投资的基础知识，还提供了丰富的数据获取和处理技巧，以及实战案例分析，帮助读者构建自己的量化交易系统。其特点在于将理论与实践紧密结合，通过实例演示如何运用 Python 进行数据分析和策略开发，是量化投资领域的入门佳作。书籍重点阐述了，国外比较流行的量化平台，比较了国内的量化平台，提出比较客观的建议。值得一看。

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    出版方

    电子工业出版社

    电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。