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{| class="wikitable" align="right" |- |<center><img src=https://www0.kfzimg.com/sw/kfzimg/2941/027b3c6b02ed083240_s.jpg width="260"></center> <small>[https://www0.kfzimg.com/sw/kfzimg/2941/027b3c6b02ed083240_s.jpg 来自 孔夫子网 的图片]</small> |} 《'''Python量化金融编程从入门到精通'''》,丁奉乾|责编:张云静\\王继伟... 编,出版社: 北京大学。 北京大学出版社年出版新书约1000种,重印书2700余种次,出版物已覆盖[[人文科学]]、[[社会科学]]、自然科学<ref>[https://www.docin.com/p-1759559556.html 第十讲科学学派_图文],豆丁网,2016-10-18</ref>和工程技术各领域。现有产品中,大中专教材占35%,学术图书占45%,一般图书占20%。在文史哲、[[法学]]、经济管理、学术普及、[[汉语]]教学等出版领域具有比较明显的优势和特色<ref>[http://www.pup.cn/about?id=d7b5b122c44d4495a9981a6bdaa6171a&title=%25E8%25A7%2584%25E6%25A8%25A1%25E7%258E%25B0%25E7%258A%25B6&enTitle=Dimensions%20State 规模现状],北京大学出版社</ref>。 ==内容简介== 量化交易领域的飞速发展,得到了越来越多业内外人 士的关注。而Python作为一门功能强大且易于上手的编程 语言,可以快速将想法付诸实践。因此,本书希望可以引 领读者初步了解量化交易,并借助Python这个工具在该领 域有所建树。 本书先从量化交易的基本概念讲起,然后讲解Python 的基本[[语法]]及常见库的使用,在每章节的学习中都以金融 量化为实例,并在 结合实战项目来进行学习和巩固, 读者不但可以系统地学习Python编程的相关知识,而且还 能学习到Python在量化交易场景下的应用。 本书内容通俗易懂,案例丰富,适合零基础并对 Python量化感兴趣的读者,以及想学习量化交易实战项目 的Python初学者。此外,本书也适合作为相关培训机构的 培训教材。 ==目录== 基础篇 第1章 初识量化交易 1.1对量化交易的认识 1.2几种常见的交易形式 1.3量化交易存在的风险与规避方法 1.4量化交易平台介绍 1.5本章小结 第2章 Python环境的搭建 2.1关于Python 2.2安装Python的发行版Anaconda 2.3安装PythonIDEPyCharm 2.4本章小结 第3章 量化交易场景下Python基础[[知识]]的准备 3.1Python变量:金融数据的表示形式 3.2条件判断语句:交易点的触发 3.3循环语句:开启历史数据的回测 3.4函数:提高代码的利用率 3.5面向对象:交易策略的实例化 3.6常用内置模块及模块的安装:解锁多新功能 3.7本章小结 篇 第4章 用NumPy来进行数据操作82 4.1NumPy库的介绍与安装 4.2Ndarray数组 4.3NumPy的常用操作 4.4NumPy在金融数据中的应用 4.5本章小结 第5章 借助Pandas进行数据分析 5.1Pandas库的介绍与安装 5.2Series类型数据 5.3DataFrame类型数据 5.4Pandas中常用函数的使用 5.5Pandas对金融数据的操作 5.6本章小结 第6章 通过Matplotlib对数据可视化 6.1Matplotlib库的介绍与安装 6.2Matplotlib的基本操作 6.3Matplotlib绘制常见图像 6.4Matplotlib对图像属性的设置 6.5Matplotlib绘制多个子图 6.6金融数据的可视化操作 6.7本章小结 第7章 历史数据的获取 7.1通过Tushare库获取历史数据 7.2通过新浪财经API获取历史数据 7.3通过Pandas_datareader获取历史数据 7.4其他获取历史数据的方式 7.5本章小结 第8章 量化交易的利器 8.1Ta-Lib库的介绍与安装 ==参考文献== [[Category:040 類書總論;百科全書總論]]
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