主编推荐语
本书教授A股量化交易+机器学习应用，适合Python初学者。
内容简介
本书主要以国内A股市场为例，借助第三方量化交易平台，讲述了KNN、线性模型、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等常见机器学习算法在交易策略中的应用，同时展示了如何对策略进行回测，以便让读者能够有效评估自己的策略。另外，本书还讲解了自然语言处理（NLP）技术在量化交易领域的发展趋势，并使用时下热门的深度学习技术，向读者介绍了多层感知机、卷积神经网络，以及长短期记忆网络在量化交易方面的前瞻性应用。本书没有从Python基础语法讲起，对于传统交易策略也只是一带而过，直接将读者带入机器学习的世界。本书适合对Python语言有一定了解且对量化交易感兴趣的读者阅读。
目录
- 版权信息
- 作者简介
- 内容简介
- 前言
- 总有些人，不甘平凡
- 本书会带给读者什么
- 本书内容及体系结构
- 本书特色
- 本书读者对象
- 第1章小瓦的故事——从零开始
- 1.1 何以解忧，“小富”也行
- 1.2 机器学习崛起
- 1.3 要想富，先配库
- 1.4 小结
- 第2章小瓦的策略靠谱吗回测与经典策略
- 2.1 对小瓦的策略进行简单回测
- 2.2 经典策略之移动平均策略
- 2.3 经典策略之海龟策略
- 2.4 小结
- 第3章AI来了——机器学习在交易中的简单应用
- 3.1 机器学习的基本概念
- 3.2 机器学习工具的基本使用方法
- 3.3 基于机器学习的简单交易策略
- 3.4 小结
- 第4章多来点数据——借助量化交易平台
- 4.1 数据不够，平台来凑
- 4.2 借助财务数据筛选股票
- 4.3 谁是幕后“大佬”
- 4.4 小结
- 第5章因子来了——基本原理和用法
- 5.1 “瓦氏因子”了解一下
- 5.2 股票不知道怎么选？因子来帮忙
- 5.3 把诸多因子“打个包”
- 5.4 小结
- 第6章因子好用吗有些事需要你知道
- 6.1 针对投资组合获取因子值
- 6.2 因子收益分析
- 6.3 因子IC分析
- 6.4 因子换手率、因子自相关性和因子预测能力分析
- 6.5 小结
- 第7章当因子遇上线性模型
- 7.1 什么是线性模型
- 7.2 用线性模型搞搞交易策略
- 7.3 能不能赚到钱
- 7.4 小结
- 第8章因子遇到决策树与随机森林
- 8.1 什么是决策树和随机森林
- 8.2 哪些因子重要，决策树能告诉你
- 8.3 用重要因子和随机森林来制订策略
- 8.4 小结
- 第9章因子遇到支持向量机
- 9.1 什么是支持向量机
- 9.2 动态因子选择策略
- 9.3 策略的回测详情
- 9.4 使用策略进行模拟交易
- 9.5 小结
- 第10章初识自然语言处理技术
- 10.1 我们的想法是否靠谱
- 10.2 获取文本数据并简单清洗
- 10.3 中文分词，“结巴”来帮忙
- 10.4 小结
- 第11章新闻文本向量化和话题建模
- 11.1 让机器“读懂”新闻
- 11.2 让机器告诉我们新闻说了啥
- 11.3 话题建模实战
- 11.4 小结
- 第12章股评数据情感分析
- 12.1 机器懂我们的情感吗
- 12.2 用语料制作数据集
- 12.3 隆重推出“朴素贝叶斯”
- 12.4 小结
- 第13章咱也“潮”一把——深度学习来了
- 13.1 开始研究前的准备
- 13.2 使用Keras对文本进行预处理
- 13.3 使用Keras构建简单神经网络
- 13.4 小结
- 第14章再进一步——CNN和LSTM
- 14.1 先动手“撸”一个卷积神经网络
- 14.2 卷积神经网络模型详解
- 14.3 长短期记忆网络
- 14.4 小结
- 第15章写在最后——小瓦的征程
- 15.1 可以一夜暴富了吗
- 15.2 将来要做什么
- 15.3 小结
评分及书评
给这本书评了5.0深入浅出，突出重点！一本针对量化交易领域，深入浅出讲解 Python 应用。通过丰富的实战案例，详细介绍了量化交易的基本概念、策略实现以及风险控制等方面。引导读者从基础到高级，逐步掌握 Python 在量化交易中的实际应用，这本书是一本极具实用价值的参考书籍。
机器学习环节，重点介绍了随机森林、支持向量机和朴素贝叶斯。深度学习环节，重点介绍了自然语音（NLP) 技术在量化交易的发展趋势，及循环神经网络、卷积神经网络和长短期记忆网络的前瞻应用。
出版方
清华大学出版社
清华大学出版社成立于1980年6月，是由教育部主管、清华大学主办的综合出版单位。植根于“清华”这座久负盛名的高等学府，秉承清华人“自强不息，厚德载物”的人文精神，清华大学出版社在短短二十多年的时间里，迅速成长起来。清华大学出版社始终坚持弘扬科技文化产业、服务科教兴国战略的出版方向，把出版高等学校教学用书和科技图书作为主要任务，并为促进学术交流、繁荣出版事业设立了多项出版基金，逐渐形成了以出版高水平的教材和学术专著为主的鲜明特色，在教育出版领域树立了强势品牌。
