Python量化交易實戰

作者:王曉華

出版:清華大學出版社

年代:2019 更多圖書信息

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圖書簡介

在目前不斷變化、蓬勃發展的中國資本市場,量化投資作為新興的投資方法,引來越來越多的關注,使用量化投資技術的證券從業人員也越來越多。
本書分為11章,內容包括Python環境的搭建、Python數據相關類庫的使用、掘金量化終端的使用、Talib金融庫的詳解、多因子策略的介紹、帶技術指標的多因子策略、中證紅利指數增強策略、回歸分析與TensorFlow、回歸模型的經典應用、配對交易的魔力等。
本書可作為量化投資技術初學者、證券從業人員、金融投資人員的自學用書,也可作為金融機構的培訓用書,還可作為高等院校相關專業師生的教學參考書。

(展開)

目錄

目 錄
第1章 走進量化投資 1
1.1 量化投資的誕生背景 1
1.2 量化投資的特點 3
1.3 量化投資的應用 5
1.4 量化投資在我國股市的發展前景 6
1.5 小結 6
第2章 Python的安裝與使用 7
2.1 Python的基本安裝和用法 7
2.1.1 Anaconda的下載與安裝 8
2.1.2 Python編譯器PyCharm的安裝 11
2.1.3 使用Python計算softmax函數 14
2.2 Python常用類庫中的threading 15
2.2.1 threading庫的使用 16
2.2.2 threading模塊中最重要的Thread類 16
2.2.3 threading中的Lock類 18
2.2.4 threading中的join類 19
2.3 小結 19
第3章 Python類庫的使用——數據處理及可視化展示 20
3.1 從小例子起步——NumPy的初步使用 20
3.1.1 數據的矩陣化 20
3.1.2 數據分析 22
3.1.3 基于統計分析的數據處理 24
3.2 圖形化數據處理——Matplotlib包的使用 24
3.2.1 差異的可視化 24
3.2.2 坐標圖的展示 25
3.2.3 大規模數據的可視化 27
3.3 常用的統計分析方法——相似度計算 30
3.3.1 基于歐幾里得距離的相似度計算 30
3.3.2 基于余弦角度的相似度計算 31
3.3.3 歐幾里得相似度與余弦相似度的比較 32
3.4 數據的統計學可視化展示 33
3.4.1 數據的四分位 33
3.4.2 數據的四分位示例 34
3.4.3 數據的標準化 37
3.4.4 數據的平行化處理 39
3.4.5 熱點圖-屬性相關性檢測 41
3.5 Python實戰:某地降雨的關系處理 42
3.5.1 不同年份的相同月份統計 42
3.5.2 不同月份之間的增減程度比較 44
3.5.3 每月的降水量是否相關 45
3.6 小結 46
第4章 歡迎來到掘金量化 47
4.1 基礎工作 47
4.1.1 安裝掘金終端 47
4.1.2 獲取幫助 49
4.2 實戰:使用掘金終端進行回測工作 51
4.2.1 創建第一個策略 51
4.2.2 運行回測 52
4.2.3 查看回測結果 54
4.2.4 使用PyCharm進行回測 55
4.3 小結 59

第5章 Talib金融庫使用詳解 60
5.1 Talib金融工具庫的介紹 60
5.1.1 使用Talib獲取3日、7日、15日均線 60
5.1.2 EMA的計算 62
5.1.3 MACD的計算 64
5.1.4 MACD斜率的計算方法 66
5.1.5 使用Talib實現國內金融數據指標 67
5.2 Talib金融工具庫函數 69
5.2.1 Talib常用函數介紹 73
5.2.2 Talib圖像形態識別 75
5.3 實戰:Talib金融工具回測實戰 83
5.3.1 根據MACD變化回測2017年盈利情況 84
5.3.2 股價的波動范圍及未來走勢判定 90
5.4 兩種經典的軌道突破策略 92
5.4.1 Dual Thrust策略 92
5.4.2 Dynamic Breakout II策略 96
5.5 小結 99
第6章 多因子策略 100
6.1 一個奇怪的問題 100
6.1.1 因子是什么 101
6.1.2 選取因子 102
6.1.3 單因子選股輪動測試 105
6.2 因子的量化選擇 108
6.2.1 基于IC值的多因子計算方法 109
6.2.2 基于IC值的多因子計算方法(續) 110
6.2.3 因子IC值計算的目標,等權法因子值的合成 114
6.3 實戰:基于成長因子的模型測試 116
6.3.1 模型說明 116
6.3.2 使用模型進行回測 125
6.4 霍華?羅斯曼的投資模型 127
6.4.1 霍華?羅斯曼簡介 127
6.4.2 霍華?羅斯曼的投資模型 127
6.4.3 對霍華?羅斯曼模型的分析 128
6.5 小結 131
第7章 帶技術指標的多因子策略 132
7.1 技術面多因子介紹 132
7.1.1 101個技術因子 132
7.1.2 基于Talib的技術因子重寫 136
7.1.3 一個基于放量技術因子策略的回測 140
7.2 較為復雜的技術因子 143
7.2.1 阻力支撐相對強度因子介紹 143
7.2.2 改進的RSRS因子與回測數據 146
7.2.3 價差偏離度因子介紹 148
7.3 簡單的技術性因子—波動率因子 151
7.3.1 波動率因子介紹 151
7.3.2 更多的波動率因子 155
7.4 實戰:一個回測成功率100%的中長線買賣例子 158
7.4.1 技術指標的設計 159
7.4.2 回測的設計 164
7.5 小結 166
第8章 人人都是基金經理——中證紅利指數增強策略 167
8.1 中證紅利指數基金介紹 167
8.1.1 紅利指數基金的由來 168
8.1.2 中證紅利簡介 168
8.2 基于中證紅利的指數增強基金策略的構建 169
8.2.1 中證紅利策略的構建方法 170
8.2.2 策略回測與優化 173
8.3 小結 173
第9章 掘金量化——回歸分析基礎 175
9.1 回歸分析基礎 175
9.1.1 回歸法簡介 176
9.1.2 一元線性回歸 176
9.1.3 多元線性回歸 179
9.1.4 回歸法的解法——最小二乘法詳解 180
9.2 回歸分析的一些其他計算方法 183
9.2.1 梯度下降算法與使用TensorFlow計算線性回歸 183
9.2.2 線性回歸的姐妹——邏輯回歸 189
9.3 實戰:回歸分析——短時間開盤價與收盤價之間的關系 190
9.3.1 量化策略基本思路與簡單實現 190
9.3.2 使用掘金量化實現回測 192
9.4 買還是賣——邏輯回歸幫你做決定 196
9.4.1 邏輯回歸是一種分類算法 196
9.4.2 邏輯回歸的TensorFlow實現 197
9.4.3 使用TensorFlow的邏輯回歸進行回測 201
9.5 機器學習策略——支持向量機 203
9.5.1 支持向量機的基本概念 203
9.5.2 使用支持向量機進行回測 204
9.6 小結 208
第10章 回歸模型的經典應用 209
10.1 CAPM模型簡介 210
10.1.1 CAPM定價模型的提出 210
10.1.2 CAPM定價模型的公式與假設 211
10.1.3 CAPM中Beta的定義 212
10.2 Fama-French三因子模型 213
10.2.1 Fama-French模型的基礎公式 214
10.2.2 Fama-French模型的實現與回測 215
10.3 PB-ROE回歸模型的使用 220
10.3.1 PB-ROE模型介紹 220
10.3.2 PB-ROE模型的實現 221
10.3.3 基于上證180的股票回測 226
10.3.4 使用自定義股票池的PB-ROE回測 232
10.4 小結 242
第11章 配對交易的魔力 243
11.1 配對交易的基本理論 243
11.1.1 相關性分析 244
11.1.2 均值、方差與協方差 246
11.2 協整性的判定與檢驗 248
11.2.1 協整性 248
11.2.2 平穩性的檢驗方法 249
11.3 配對交易 253
11.3.1 配對交易的算法 253
11.3.2 提取股票的相關性 254
11.3.3 協整系數的計算方法 257
11.4 配對交易的魔力 263
11.4.1 前期計算 263
11.4.2 協整性判斷 265
11.4.3 使用量化掘金回測系統對結果進行判定 266
11.5 小結 270
(展開)

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作者:王曉華
出版:清華大學出版社

ISBN:9787302517634

出版日期:2019-02-01

清華大學出版社

清華大學出版社

清華大學出版社成立于1980年6月,是由教育部主管、清華大學主辦的綜合出版單位。植根于“清華”這座久負盛名的高等學府,秉承清華人“自強不息,厚德載物”的人文精神,清華大學出版社在短短二十多年的時間里,迅速成長起來。作為來自一流大學的出版單位,清華大學出版社始終堅持弘揚科技文化產業、服務科教興國戰略的出版方向,把出版高等學校教學用書和科技圖書作為主要任務,并為促進學術交流、繁榮出版事業設立了多項出版基金,逐漸形成了以出版高水平的教材和學術專著為主的鮮明特色,在教育出版領域樹立了強勢品牌。目前,清華版教材已在全國一百多所院校得到廣泛使用。高品質、多層次的計算機圖書是清華大學出版社的一大品牌支柱。20世紀80年代末,在席卷全球的信息化浪潮中,清華大學出版社快速切入計算機圖書市場,逐漸成為并一直保持這一市場的領先地位,為發展中國計算機教育做出了巨大貢獻。

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