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103千字 字数
2019-01-01 发行日期
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主编推荐语

股票交易量化实战：Python类库、策略与机器学习

内容简介

本书分12章，内容围绕股票交易量化的实现，包括股票交易量化概述、Python常用类库、统计分析基础、量化平台搭建、TALIB金融库介绍、量化基础、机器学习应用、交易策略实战。

目录

  • 封面页
  • 书名页
  • 版权页
  • 作者简介
  • 内容简介
  • 前言
  • 目录
  • 第1章　走进量化投资
  • 1.1　量化投资的诞生背景
  • 1.2　量化投资的特点
  • 1.3　量化投资的应用
  • 1.4　量化投资在我国股市的发展前景
  • 1.5　小结
  • 第2章　Python的安装与使用
  • 2.1　Python的基本安装和用法
  • 2.1.1　Anaconda的下载与安装
  • 2.1.2　Python编译器PyCharm的安装
  • 2.1.3　使用Python计算softmax函数
  • 2.2　Python常用类库中的threading
  • 2.2.1　threading库的使用
  • 2.2.2　threading模块中最重要的Thread类
  • 2.2.3　threading中的Lock类
  • 2.2.4　threading中的join类
  • 2.3　小结
  • 第3章　Python类库的使用——数据处理及可视化展示
  • 3.1　从小例子起步——NumPy的初步使用
  • 3.1.1　数据的矩阵化
  • 3.1.2　数据分析
  • 3.1.3　基于统计分析的数据处理
  • 3.2　图形化数据处理——Matplotlib包的使用
  • 3.2.1　差异的可视化
  • 3.2.2　坐标图的展示
  • 3.2.3　大规模数据的可视化
  • 3.3　常用的统计分析方法——相似度计算
  • 3.3.1　基于欧几里得距离的相似度计算
  • 3.3.2　基于余弦角度的相似度计算
  • 3.3.3　欧几里得相似度与余弦相似度的比较
  • 3.4　数据的统计学可视化展示
  • 3.4.1　数据的四分位
  • 3.4.2　数据的四分位示例
  • 3.4.3　数据的标准化
  • 3.4.4　数据的平行化处理
  • 3.4.5　热点图－属性相关性检测
  • 3.5　Python实战：某地降雨的关系处理
  • 3.5.1　不同年份的相同月份统计
  • 3.5.2　不同月份之间的增减程度比较
  • 3.5.3　每月的降水量是否相关
  • 3.6　小结
  • 第4章　欢迎来到掘金量化
  • 4.1　基础工作
  • 4.1.1　安装掘金终端
  • 4.1.2　获取帮助
  • 4.2　实战：使用掘金终端进行回测工作
  • 4.2.1　创建第一个策略
  • 4.2.2　运行回测
  • 4.2.3　查看回测结果
  • 4.2.4　使用PyCharm进行回测
  • 4.3　小结
  • 第5章　Talib金融库使用详解
  • 5.1　Talib金融工具库的介绍
  • 5.1.1　使用Talib获取3日、7日、15日均线
  • 5.1.2　EMA的计算
  • 5.1.3　MACD的计算
  • 5.1.4　MACD斜率的计算方法
  • 5.1.5　使用Talib实现国内金融数据指标
  • 5.2　Talib金融工具库函数
  • 5.2.1　Talib常用函数介绍
  • 5.2.2　Talib图像形态识别
  • 5.3　实战：Talib金融工具回测实战
  • 5.3.1　根据MACD变化回测2017年盈利情况
  • 5.3.2　股价的波动范围及未来走势判定
  • 5.4　两种经典的轨道突破策略
  • 5.4.1　Dual Thrust策略
  • 5.4.2　Dynamic Breakout II策略
  • 5.5　小结
  • 第6章　多因子策略
  • 6.1　一个奇怪的问题
  • 6.1.1　因子是什么
  • 6.1.2　选取因子
  • 6.1.3　单因子选股轮动测试
  • 6.2　因子的量化选择
  • 6.2.1　基于IC值的多因子计算方法
  • 6.2.2　基于IC值的多因子计算方法（续）
  • 6.2.3　因子IC值计算的目标，等权法因子值的合成
  • 6.3　实战：基于成长因子的模型测试
  • 6.3.1　模型说明
  • 6.3.2　使用模型进行回测
  • 6.4　霍华·罗斯曼的投资模型
  • 6.4.1　霍华·罗斯曼简介
  • 6.4.2　霍华·罗斯曼的投资模型
  • 6.4.3　对霍华·罗斯曼模型的分析
  • 6.5　小结
  • 第7章　带技术指标的多因子策略
  • 7.1　技术面多因子介绍
  • 7.1.1　101个技术因子
  • 7.1.2　基于Talib的技术因子重写
  • 7.1.3　一个基于放量技术因子策略的回测
  • 7.2　较为复杂的技术因子
  • 7.2.1　阻力支撑相对强度因子介绍
  • 7.2.2　改进的RSRS因子与回测数据
  • 7.2.3　价差偏离度因子介绍
  • 7.3　简单的技术性因子—波动率因子
  • 7.3.1　波动率因子介绍
  • 7.3.2　更多的波动率因子
  • 7.4　实战：一个回测成功率100%的中长线买卖例子
  • 7.4.1　技术指标的设计
  • 7.4.2　回测的设计
  • 7.5　小结
  • 第8章　人人都是基金经理——中证红利指数增强策略
  • 8.1　中证红利指数基金介绍
  • 8.1.1　红利指数基金的由来
  • 8.1.2　中证红利简介
  • 8.2　基于中证红利的指数增强基金策略的构建
  • 8.2.1　中证红利策略的构建方法
  • 8.2.2　策略回测与优化
  • 8.3　小结
  • 第9章　掘金量化——回归分析基础
  • 9.1　回归分析基础
  • 9.1.1　回归法简介
  • 9.1.2　一元线性回归
  • 9.1.3　多元线性回归
  • 9.1.4　回归法的解法——最小二乘法详解
  • 9.2　回归分析的一些其他计算方法
  • 9.2.1　梯度下降算法与使用TensorFlow计算线性回归
  • 9.2.2　线性回归的姐妹——逻辑回归
  • 9.3　实战：回归分析——短时间开盘价与收盘价之间的关系
  • 9.3.1　量化策略基本思路与简单实现
  • 9.3.2　使用掘金量化实现回测
  • 9.4　买还是卖——逻辑回归帮你做决定
  • 9.4.1　逻辑回归是一种分类算法
  • 9.4.2　逻辑回归的TensorFlow实现
  • 9.4.3　使用TensorFlow的逻辑回归进行回测
  • 9.5　机器学习策略——支持向量机
  • 9.5.1　支持向量机的基本概念
  • 9.5.2　使用支持向量机进行回测
  • 9.6　小结
  • 第10章　回归模型的经典应用
  • 10.1　CAPM模型简介
  • 10.1.1　CAPM定价模型的提出
  • 10.1.2　CAPM定价模型的公式与假设
  • 10.1.3　CAPM中Beta的定义
  • 10.2　Fama-French三因子模型
  • 10.2.1　Fama-French模型的基础公式
  • 10.2.2　Fama-French模型的实现与回测
  • 10.3　PB-ROE回归模型的使用
  • 10.3.1　PB-ROE模型介绍
  • 10.3.2　PB-ROE模型的实现
  • 10.3.3　基于上证180的股票回测
  • 10.3.4　使用自定义股票池的PB-ROE回测
  • 10.4　小结
  • 第11章　配对交易的魔力
  • 11.1　配对交易的基本理论
  • 11.1.1　相关性分析
  • 11.1.2　均值、方差与协方差
  • 11.2　协整性的判定与检验
  • 11.2.1　协整性
  • 11.2.2　平稳性的检验方法
  • 11.3　配对交易
  • 11.3.1　配对交易的算法
  • 11.3.2　提取股票的相关性
  • 11.3.3　协整系数的计算方法
  • 11.4　配对交易的魔力
  • 11.4.1　前期计算
  • 11.4.2　协整性判断
  • 11.4.3　使用量化掘金回测系统对结果进行判定
  • 11.5　小结
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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。