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商品名称：正版包邮零起点Python大数据与量化交易 .NET 书籍

商品编号：606110495044

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重量：0.000千克

上架时间：2021-05-11 10:29:30

ISBN编号：9787121306594

书名：Python大数据与量化交易,Python大数据与量化交易

作者：何海群

作者地区：中国大陆

出版社名称：电子工业出版社

定价：99.00元

是否是套装：是

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  基本信息书名：  零起点Python大数据与量化交易作者：  何海群著出版社：  电子工业出版社出版日期：  2017-02-01 版次：  1 ISBN：  9787121306594 市场价：  99.0 目录目录第1章从故事开始学量化 1 1.1 亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.1 案例1-1：亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.2 案例分析：Python图表 5 1.1.3 matplotlib绘图模块库 7 1.1.4 案例分析：style绘图风格 10 1.1.5 案例分析：colormap颜色表 ...

基本信息

书名：

零起点Python大数据与量化交易

作者：

何海群著

出版社：

电子工业出版社

出版日期：

2017-02-01

版次：

ISBN：

9787121306594

市场价：

99.0

目录目录
第1章从故事开始学量化 1
1.1 亿万富翁的“神奇公式” 2
1.1.1 案例1-1：亿万富翁的“神奇公式” 2
1.1.2 案例分析：Python图表 5
1.1.3 matplotlib绘图模块库 7
1.1.4 案例分析：style绘图风格 10
1.1.5 案例分析：colormap颜色表 12
1.1.6 案例分析：颜色表关键词 14
1.1.7 深入浅出 17
1.2 股市“一月效应” 18
1.2.1 案例1-2：股市“一月效应” 18
1.2.2 案例分析：“一月效应”计算 19
1.2.3 案例分析：“一月效应”图表分析 24
1.2.4 案例分析：颜色表效果图 26
1.2.5 “一月效应”全文注解版Python源码 27
1.2.6 大数据?宏分析 34
1.3 量化交易流程与概念 36
1.3.1 数据分析I2O流程 36
1.3.2 量化交易不是高频交易、自动交易 37
1.3.3 小资、小白、韭菜 38
1.3.4 专业与业余 38
1.4 用户运行环境配置 42
1.4.1 程序目录结构 43
1.4.2 金融股票数据包 44
1.5 Python实战操作技巧 46
1.5.1 模块检测 46
1.5.2 Spyder编辑器界面设置 47
1.5.3 代码配色技巧 48
1.5.4 图像显示配置 50
1.5.5 Python2、Python 3双版本双开模式 51
1.5.6 单版本双开、多开模式 52
1.5.7 实战胜于一切 54
1.6 量化、中医与西医 54
第2章常用量化技术指标与框架 56
2.1 案例2-1：SMA均线策略 56
2.1.1 案例要点与事件编程 58
2.1.2 量化程序结构 61
2.1.3 main程序主入口 61
2.1.4 KISS法则 63
2.2 Python量化系统框架 64
2.2.1 量化行业关键词 64
2.2.2 国外主流Python量化 65
2.2.3 我国主流Python量化 67
2.2.4 主流Python量化框架 70
2.3 常用量化软件包 78
2.3.1 常用量化软件包简介 79
2.3.2 案例2-2：模块库列表 80
2.4 常用量化技术指标 82
2.4.1 TA-Lib金融软件包 83
2.4.2 案例2-3：MA均线函数调用 84
2.4.3 TA-Lib函数调用 86
2.4.4 量化分析常用指标 88
2.5 经典量化策略 90
2.5.1 阿尔法（Alpha）策略 90
2.5.2 Beta策略 92
2.5.3 海龟交易法则 93
2.5.4 ETF套利策略 95
2.6 常用量化策略 95
2.6.1 动量交易策略 96
2.6.2 均值回归策略 97
2.6.3 其他常用量化策略 98
2.7 起点与终点 100
第3章金融数据采集整理 101
3.1 常用数据源API与模块库 102
3.1.1 大数据综合API 102
3.1.2 专业财经数据API 103
3.1.3 专业数据模块库 104
3.2 案例3-1：zwDatX数据类 104
3.3 美股数据源模块库 108
3.4 开源文档库Read the Docs 109
3.5 案例3-2：美股数据 110
3.6 财经数据源模块库TuShare 113
3.6.1 沪深股票列表 115
3.6.2 案例3-3：股票代码数据 116
3.6.3 CSV文件处理 119
3.7 历史数据 121
3.7.1 历史行情 121
3.7.2 案例3-4：近期股票数据 124
3.7.3 历史复权数据 130
3.7.4 案例3-5：历史复权数据 131
3.8 其他交易数据 134
3.9 zwDat超大股票数据源与数据更新 143
3.9.1 案例3-6：A股基本概况数据 144
3.9.2 案例3-7：A股交易数据 146
3.9.3 案例3-8：A股指数行情数据 150
3.9.4 案例3-9：美股交易数据 151
3.10 数据归一化处理 153
3.10.1 中美股票数据格式差异 153
3.10.2 案例3-10：数据格式转化 154
3.10.3 案例3-11：A股策略PAT实盘分析 156
3.10.4 案例3-12：数据归一化 158
3.11 为有源头活水来 160
第4章 PAT案例内容介绍本书是国内较早关于Python大数据与量化交易的原创书籍，配合zwPython、zwQuant开源量化软件学习，已经是一套完整的大数据分析、量化交易学习教材，可直接用于实盘交易。本书：*，以实盘个案分析为主，全程配有Python代码；第二，包含大量的图文案例和Python源码，无须专业编程基础，懂Excel即可开始学习；第三，配有专业的zwPython、zwQuant量化软件和zwDat数据包。本书内容源自笔者的原版教学课件，虽然限于篇幅和载体，省略了视频和部分环节，但核心内容都有保留，配套的近百套Python教学程序没有进行任何删减。考虑到广大入门读者的需求，笔者在各个核心函数环节增添了函数流程图。在线试读媒体评论

本书包括：? 近50万字的图文课件；? 数十套结合课件的Python教学代码；? 全套zwPython开源平台；? 业内套面向初学者的开源量化系统zwQuant；? 国内较大的开源金融数据包zwDat，包括tick数据。100%零基础，无须任何编程、交易经验，也不需要具备超强的数据分析能力，只要会使用Excel就可以轻松学会本书讲解的知识点。读完本书内容和配套的教学代码，就能够编写简单的量化策略函数。

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