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Python量化金融编程从入门到精通

来自 孔夫子网 的图片

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[1]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[2]

目录

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

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

  1. 第十讲科学学派_图文,豆丁网,2016-10-18
  2. 规模现状,北京大学出版社