这是一本关于如何利用Python进行系统交易(Systematic Trading)的实践指南，深入探讨了如何利用Python构建期货和股票交易策略。目前，量化交易得到越来越多人的认可，它通过将你的交易想法制定为具体的策略规则，让你在真实冒险之前测试和评估交易表现，并对交易计划的可行性做出评判，可以大幅提升你的交易成绩。 然而，专业级别的编程开发和系统策略的回溯测试令很多人望而生畏，阻碍了很多人的量化交易之路。本书作为量化交易的入门读物，通俗易懂，实操性强，你只要按照书中的讲解步骤一路操作下来，就会对如何利用Python构建量化交易策略的全貌有所了解，知道如何使用Python语言构建基本的交易策略，以及建立自己的专业回溯测试环境。 本书详细解释了多种交易策略，并提供了完整的源代码，给你必要的工具和技能集，让你在成为专业系统交易员的道路上走得更加顺畅。本书编写的目的是给读者提供循序渐进的指导，让读者轻松地从零技术基础开始，直到拥有构建复杂量化交易策略的技能集为止，重点是让读者学会对交易策略进行量化回测。

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《动量策略：利用Python构建关键交易模型》是一本关于如何利用Python进行系统交易(Systematic Trading)的实践指南，深入探讨了如何利用Python构建期货和股票交易策略。目前，量化交易得到越来越多人的认可，它通过将你的交易想法制定为具体的策略规则，让你在真实冒险之前测试和评估交易表现，并对交易计划的可行性做出评判，可以大幅提升你的交易成绩。 然而，专业级别的编程开发和系统策略的回溯测试令很多人望而生畏，阻碍了很多人的量化交易之路。本书作为量化交易的入门读物，通俗易懂，实操性强，你只要按照书中的讲解步骤一路操作下来，就会对如何利用Python构建量化交易策略的全貌有所了解，知道如何使用Python语言构建基本的交易策略，以及建立自己的专业回溯测试环境。 本书详细解释了多种交易策略，并提供了完整的源代码，给你必要的工具和技能集，让...(展开全部)

《动量策略：利用Python构建关键交易模型》是一本关于如何利用Python进行系统交易(Systematic Trading)的实践指南，深入探讨了如何利用Python构建期货和股票交易策略。目前，量化交易得到越来越多人的认可，它通过将你的交易想法制定为具体的策略规则，让你在真实冒险之前测试和评估交易表现，并对交易计划的可行性做出评判，可以大幅提升你的交易成绩。 然而，专业级别的编程开发和系统策略的回溯测试令很多人望而生畏，阻碍了很多人的量化交易之路。本书作为量化交易的入门读物，通俗易懂，实操性强，你只要按照书中的讲解步骤一路操作下来，就会对如何利用Python构建量化交易策略的全貌有所了解，知道如何使用Python语言构建基本的交易策略，以及建立自己的专业回溯测试环境。 本书详细解释了多种交易策略，并提供了完整的源代码，给你必要的工具和技能集，让...(展开全部)

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。

本书本着能让新手快速上手量化交易的原则，循序渐进地讲解了量化交易入门所需要的知识，以及大量的开发技巧与交易技巧，具有很强的实用性。vn.py是机构级别的量化交易软件，掌握vn.py框架原理并且熟练运用，有利于新手快速搭建属于自己的量化交易系统。Python语言有非常强大的数据分析库，对于交易策略的研发具有天然优势，且其易学性也深受初学者喜爱。本书即以Python+vn.py这一流行组合写作，从量化交易的起源及其发展进程入手，在简单介绍Python量化编程基础，以及详细解析vn.py架构之后，深入且全面地介绍了CTA策略、海龟策略，以及新策略的开发流程。

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《趋势永存——打败市场的动量策略》详细地介绍了一种操作简便、逻辑合理、鲁棒性强的动量策略，并给出了量化实现和回测建议。动量策略以理性的方式管理你的财富，它可以在某种程度上让你安全度过熊市。《趋势永存——打败市场的动量策略》讲的所有内容可以概括为一个简单的策略——“买入上涨的股票”。这个策略看起来可能并不新鲜，但《趋势永存——打败市场的动量策略》给大家提供了一个清晰和系统地管理动量组合的方案。 《趋势永存——打败市场的动量策略》构建的模拟系统数据考虑了现金分红、历史指数成分股、退市股票等细节对策略的影响，能够处理大量的数据, 并且把结果和分析展示给了读者。 《趋势永存——打败市场的动量策略》既适合新入股市的投资者，也适合有一定股市经验的投资者阅读和参考。

本书将Python编程的基本知识和中小学数学知识紧密结合起来，在介绍Python知识的同时穿插数学趣题和难题的讲解，以引导读者从一个全新的角度来看待编程、体验编程和学习编程，培养中小学生的计算思维和编程思维。 全书共13章，主要内容包括Python的基本数据类型，基本编程知识，数轴、坐标系和平面几何图形，日期和时间，顺序语句，条件语句和循环语句，函数等。另外，本书配有同步视频讲解，读者可以将本书与视频结合起来更直观地学习，从而提高学习效率。