本书主要讲解如何利用Python进行量化投资，包括对数据的获取、整理、分析挖掘、信号构建、策略构建、回测、策略分析等。 本书也是利用Python进行数据分析的指南，有大量的关于数据处理分析的应用，并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题。 本书分为Python基础和量化投资两大部分：Python基础部分主要讲解Python软件的基础、各个重要模块及如何解决常见的数据分析问题；量化投资部分在Python基础部分的基础上，讲解如何使用优矿（uqer.io）回测平台实现主流策略及高级定制策略等。 本书可作为专业金融从业者进行量化投资的工具书，也可作为金融领域的入门参考书。在本书中有大量的Python代码、Python量化策略的实现代码等，尤其是对于量化策略的实现代码，读者可直接自行修改并获得策略的历史回测结果，甚至可将代码直接实盘应用，进行投...(展开全部)

在目前不断变化、蓬勃发展的中国资本市场，量化投资作为新兴的投资方法，引来越来越多的关注，使用量化投资技术的证券从业人员也越来越多。 本书分为11章，内容包括Python环境的搭建、Python数据相关类库的使用、掘金量化终端的使用、Talib金融库的详解、多因子策略的介绍、带技术指标的多因子策略、中证红利指数增强策略、回归分析与TensorFlow、回归模型的经典应用、配对交易的魔力等。 本书可作为量化投资技术初学者、证券从业人员、金融投资人员的自学用书，也可作为金融机构的培训用书，还可作为高等院校相关专业师生的教学参考书。

在目前不断变化、蓬勃发展的中国资本市场，量化投资作为新兴的投资方法，引来越来越多的关注，使用量化投资技术的证券从业人员也越来越多。 本书分为11章，内容包括Python环境的搭建、Python数据相关类库的使用、掘金量化终端的使用、Talib金融库的详解、多因子策略的介绍、带技术指标的多因子策略、中证红利指数增强策略、回归分析与TensorFlow、回归模型的经典应用、配对交易的魔力等。 本书可作为量化投资技术初学者、证券从业人员、金融投资人员的自学用书，也可作为金融机构的培训用书，还可作为高等院校相关专业师生的教学参考书。

全书共18章，前11章主要讲解基础知识。第1章介绍了什么是量化投资，以及为什么要用Python。第2章介绍了如何搭建基础环境，介绍了常用的一些工具。第3章讲解python的基本应用和常用的库。第4章介绍python数据分析中常用的Numpy，Scipy，Pandas。第5章介绍数据分析的基础方法。第6章介绍数据的可视化，使用matplotlib库。第7章介绍基础的金融分析方法。第8章介绍技术分析和时序序列分析，从业界和学术界两种角度来进行分析。第9章介绍了投资组合理论和由此衍生出来的多因子模型。第10章介绍了金融市场中衍生品的分析，以期货和期权为主。第11章从利率开始，介绍了债券的分析方法。从第12章开始进入实战篇。第12章讲解中国金融市场，主要针对二级市场，并介绍了针对不同市场的基本投资策略。第13章介绍了，研究策略时，所需的数据来源，开源数据和商业数据库都有介绍。并且介绍目前比较流行的python的开源数据源。第14章介绍了如何建立数据库，并且讲解针对不同数据，如何设计数据库。第15章介绍了策略研究基本概念，方法论和流程。第16章介绍了进行自动化交易的接口，并且介绍了目前比较流行的开源项目vn.py。第17章介绍了如何使用python爬取网络上数据，并进行舆情分析。第18章介绍了人工智能的基本概念和算法，并且介绍了人工智能在量化投资中的应用。

全书共18章，前11章主要讲解基础知识。第1章介绍了什么是量化投资，以及为什么要用Python。第2章介绍了如何搭建基础环境，介绍了常用的一些工具。第3章讲解python的基本应用和常用的库。第4章介绍python数据分析中常用的Numpy，Scipy，Pandas。第5章介绍数据分析的基础方法。第6章介绍数据的可视化，使用matplotlib库。第7章介绍基础的金融分析方法。第8章介绍技术分析和时序序列分析，从业界和学术界两种角度来进行分析。第9章介绍了投资组合理论和由此衍生出来的多因子模型。第10章介绍了金融市场中衍生品的分析，以期货和期权为主。第11章从利率开始，介绍了债券的分析方法。从第12章开始进入实战篇。第12章讲解中国金融市场，主要针对二级市场，并介绍了针对不同市场的基本投资策略。第13章介绍了，研究策略时，所需的数据来源，开源数据和商业数据库都有介绍。并且介绍目前比较流行的python的开源数据源。第14章介绍了如何建立数据库，并且讲解针对不同数据，如何设计数据库。第15章介绍了策略研究基本概念，方法论和流程。第16章介绍了进行自动化交易的接口，并且介绍了目前比较流行的开源项目vn.py。第17章介绍了如何使用python爬取网络上数据，并进行舆情分析。第18章介绍了人工智能的基本概念和算法，并且介绍了人工智能在量化投资中的应用。

如今，要想在企业和投资金融领域保持竞争力，只是精通电子表格和计算器已经远远不够，传统工具和数据集已经无法满足我们的需要。本书将用Python编程来解决期货量化交易的问题，并通过110多个技巧介绍实际的解决方案。本书基于台湾期货交易所的案例进行讲解，从数据分析的角度切入，以技巧的形式深入数据背后，让读者从基本的期货交易规则开始，了解相关的技术指标，并能够熟练使用Python编程走上量化交易之路。本书既适合期货领域的从业人员学习，也适合想进入金融领域的程序员参考。

如今，要想在企业和投资金融领域保持竞争力，只是精通电子表格和计算器已经远远不够，传统工具和数据集已经无法满足我们的需要。本书将用Python编程来解决期货量化交易的问题，并通过110多个技巧介绍实际的解决方案。本书基于台湾期货交易所的案例进行讲解，从数据分析的角度切入，以技巧的形式深入数据背后，让读者从基本的期货交易规则开始，了解相关的技术指标，并能够熟练使用Python编程走上量化交易之路。本书既适合期货领域的从业人员学习，也适合想进入金融领域的程序员参考。

本书从初学者的角度详细讲解了Kotlin开发中常用的多种技术。全书共13章，内容包括Kotlin入门、Kotlin编程基础、函数、面向对象、集合、lambda编程、泛型、Gradle、协程、“坦克大战”游戏开发、DSL、Kotlin与Java互操作、时钟。本书通过典型的案例、通俗易懂的语言阐述面向对象中的抽象概念，在集合、Lambda编程、泛型、Gradle、协程等章节中，通过剖析案例、分析代码结构、解决常见问题等方式，帮助初学者培养良好的编程习惯。第10章运用前几章的基础知识实现了一个坦克大战的游戏案例开发。第11～13章分别介绍了DSL、Kotlin与Java进行互操作以及通过Kotlin语言实现一个JavaScript语言的时钟项目，帮助初学者掌握Kotlin语言与Java语言、JavaScript语言的互操作。本书既可作为高等院校本、专科计算机相关专业的教材，也可作为社会培训教材，是一本适合广大编程爱好者参考和学习的书籍。为了帮助编程者更好地学习本书中的内容，本书还提供了配套的源代码与视频等资源，方便读者学习。

本书从初学者的角度详细讲解了Kotlin开发中常用的多种技术。全书共13章，内容包括Kotlin入门、Kotlin编程基础、函数、面向对象、集合、lambda编程、泛型、Gradle、协程、“坦克大战”游戏开发、DSL、Kotlin与Java互操作、时钟。本书通过典型的案例、通俗易懂的语言阐述面向对象中的抽象概念，在集合、Lambda编程、泛型、Gradle、协程等章节中，通过剖析案例、分析代码结构、解决常见问题等方式，帮助初学者培养良好的编程习惯。第10章运用前几章的基础知识实现了一个坦克大战的游戏案例开发。第11～13章分别介绍了DSL、Kotlin与Java进行互操作以及通过Kotlin语言实现一个JavaScript语言的时钟项目，帮助初学者掌握Kotlin语言与Java语言、JavaScript语言的互操作。本书既可作为高等院校本、专科计算机相关专业的教材，也可作为社会培训教材，是一本适合广大编程爱好者参考和学习的书籍。为了帮助编程者更好地学习本书中的内容，本书还提供了配套的源代码与视频等资源，方便读者学习。

《量化投资：以Python为工具》主要讲解量化投资的思想和策略，并借助Python 语言进行实战。《量化投资：以Python为工具》一共分为5 部分，第1 部分是Python 入门，第2 部分是统计学基础，第3 部分是金融理论、投资组合与量化选股，第4 部分是时间序列简介与配对交易，第5 部分是技术指标与量化投资。《量化投资：以Python为工具》首先对Python 编程语言进行介绍，通过学习，读者可以迅速掌握用Python 语言处理数据的方法，并灵活运用Python 解决实际金融问题；其次，向读者介绍量化投资的理论知识，主要讲解量化投资所需的数量基础和类型等方面；最后讲述如何在Python 语言中构建量化投资策略。