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醉染图书Python量化 技术、模型与策略9787111664
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序一序二序三前言章 量化与Python简介 11.1 量化基本概念 11.2 量化的特征 21.3 量化的优势 31.4 量化、AI并不是一切 41.5 编程语言比较 51.5.1 Matlab 51.5.2 R 61.5.3 C++ 61.5.4 Python 61.5.5 语言 71.6 为什么要使用Python 71.7 Python构建量化生产线 10第2章 平台搭建和工具 112.1 需要考虑的问题 112.2 编程环境搭建流程 122.2.1 库的安装 122.2.2 四种集成开发环境(E)介绍 13第3章 Python金融分析常用库介绍 173.1 NumPy 173.1.1 建多数组 183.1.2 选取数组元素 193.2 SciPy 203.3 Pandas 213.3.1 DataFrame入门 213.3.2 Series 353.4 StatsModels 36第4章 可视化分析 394.1 Matplotlib 394.1.1 散点图 394.1.2 直方图 404.1.3 函数图 404.1.4 Matplotlib和seaborn的中文乱码问题 424.2 seaborn 434.3 python-highcharts 47第5章 统计基础 535.1 基本统计概念 535.1.1 随机数和分布 535.1.2 随机数种子 585.1.3 相关系数 585.1.4 基本统计量 595.1.5 频率分布直方图 605.2 连续随机变量分布 635.2.1 分布的基本特征 635.2.2 衍生特征 665.3 回归分析 685.3.1 二乘法 685.3.2 设检验 71第6章 数据预处理和初步探索 746.1 数据清理 746.1.1 可能的问题 756.1.2 缺失值 756.1.3 噪声或者离群点 766.1.4 数据不一致 776.2 描述统计 776.2.1 中心趋势度量 776.2.2 数据散布度量 786.3 描述统计的可视化分析 796.3.1 直方图 796.3.2 散点图 826.3.3 盒图 83第7章 Pandas进阶与实战 867.1 多重索引 867.2 数据周期变换 90第8章 金融基础概念 928.1 收益率 928.2 对数收益率 938.3 年化收益 938.4 波动率 938.5 夏普比率 948.6 索提诺比率 968.7 阿尔法和贝塔 968.8 优选回撤 97第9章 资产定价入门 989.1 利率 989.2 利率的计量 999.3 零息利率 1009.4 债券定价 1019.4.1 债券收益率 1019.4.2 平价收益率 1029.4.3 国债零息利率确定 1029.4.4 远期利率 1059.5 久期 1069.6 期权 1069.7 期权的描述 1079.8 看涨期权和看跌期权 1079.9 期权价格与价格的关系 1089.10 影响期权价格的因素 1080章 金融时间序列分析 11010.1 为什么用收益率而不是价格 11010.2 金融时间序列定义 11010.3 平稳 11210.4 白噪声序列 11210.5 自相关系数 11310.6 混成检验 11410.7 AR(p)模型 11510.7.1 AR(p)模型简介 11510.7.2 AR(p)平稳检验 11510.7.3 AR(p)如何确定参数p 11710.8 信息准则 11910.8.1 拟合优度 12010.8.2 预测 12110.9 ARMA模型 12210.9.1 MA模型 12210.9.2 ARMA模型公式 12410.9.3 ARMA模型阶次判定 12410.9.4 建立ARMA模型 12510.10 ARCH和GARCH模型 12610.10.1 波动率的特征 12710.10.2 波动率模型框架 12710.10.3 ARCH模型 12710.10.4 GARCH模型 1321章 数据源和数据库 13511.1 数据来源 13511.2 TuShare 13511.2.1 TuShare安装 13611.2.2 TuShare的Python SDK 13611.3 pandas-reader 13711.4 万得接口 14111.4.1 一个简单例子 14111.4.2 数据库 14211.4.3 下载所有历史数据 1432章 CTA策略 14512.1 趋势跟踪策略理论基础 14512.2 技术指标 1461. 主力合约的换月问题 14712.4 用Python实现复权 14812.4.1 加减复权 14812.4.2 乘除复权 14912.5 安装ta-lib 15112.6 ta-lib的指标和函数介绍 15212.7 可叠加指标 15312.7.1 MA、EMA 15412.7.2 Bollinger Bands 15512.8 动量指标 15612.8.1 动量指标简介 15612.8.2 相对强弱指标 15712.9 成交量指标 15812.10 波动率指标 15812.11 价格变换 15912.12 Pattern Recognition 16012.13 一个简单策略模式 1633章 策略回测 16513.1 回测系统是什么 16513.2 各种回测系统简介 16513.3 什么是回测 16613.4 回测系统的种类 16713.4.1 “向量化”系统 16713.4.2 For循环回测系统 16713.4.3 事件驱动系统 16813.5 回测的陷阱 16913.6 回测中的考量 16913.7 回测系统概览 17013.8 使用Python搭建回测系统 17113.8.1 Python向量化回测 17113.8.2 Python For循环回测 17413.8.3 PyAlgoTrade简介 1774章 多因子风险模型 18114.1 风险定义 18114.2 资本资产定价模型 18214.3 套利定价理论 18214.4 多因子模型 18314.5 多因子模型的优势 18314.6 建立多因子模型的般程 18414.6.1 风险因子的种类 18414.6.2 反映外部影响的因子 18414.6.3 资产截面因子 18414.6.4 统计因子 18414.7 行业因子 18514.8 风险因子 18514.8.1 风险因子分类 18514.8.2 组合风险分析 18614.9 基准组合 18614.10 因子选择和测试 18714.11 Fama-French三因子模型 18714.12 因子发掘与论 19114.13 单因子有效分析alphalens 19214.13.1 数据预处理 19214.13.2 收益率分析 19514.13.3 信息系数分析 19814.14 财务因子为什么不好用 2015章 资金分配 20315.1 现代/均值-方差资产组合理论 20315.1.1 MPT理论简介 20315.1.2 随机权重的夏普比率 20415.1.3 优选化夏普比率 20715.2 Black-Litterman资金分配模型 20915.2.1 MPT的优化矩阵算法 20915.2.2 Black-Litter模 2156章 实盘交易和vn.py框架 21916.1 交易平台简介 21916.2 交易框架vn.py 21916.3 vn.py的安装和配置 22016.3.1 安装VN Studio 22016.3.2 运行VN Station 22116.3.3 启动VN Trader 22216.4 CTA策略模块分析 22416.5 个入门策略 22516.5.1 创建策略文件 22516.5.2 定义策略类 22516.5.3 设置参数变量 22916.5.4 交易逻辑实现 016.5.5 实盘K线合成 216.6 on_tick和on_bar 16.6.1 on_tick的逻辑 16.6.2 on_bar的逻辑 416.6.3 策略的两种模式 57章 Python与Excel交互 17.1 Excel相关库简介 17.2 OpenPyxl基础 17.2.1 OpenPyxl入门操作 17.2.2 Pandas与Excel 24217.. 在Excel中绘图 244后记 252
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