返回首页
苏宁会员
购物车 0
易付宝
手机苏宁

服务体验

店铺评分与同行业相比

用户评价:----

物流时效:----

售后服务:----

  • 服务承诺: 正品保障
  • 公司名称:
  • 所 在 地:

  • Python股票量化交易从入门到实践/金融科技系列 袁霄 著 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 袁霄著
    • 出版社: 人民邮电出版社
    • 出版时间:2020-07-01 00:00:00
    送至
  • 由""直接销售和发货,并提供售后服务
  • 加入购物车 购买电子书
    服务

    看了又看

    商品预定流程:

    查看大图
    /
    ×

    苏宁商家

    商家:
    文轩网图书旗舰店
    联系:
    • 商品

    • 服务

    • 物流

    搜索店内商品

    商品分类

         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 袁霄著
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 出版时间:2020-07-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:8
    • 印刷时间:2021-07-01
    • 字数:449000
    • 页数:342
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787115536075
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:人民邮电出版社

    Python股票量化交易从入门到实践/金融科技系列

    作  者:袁霄 著
    定  价:99.8
    出 版 社:人民邮电出版社
    出版日期:2020年07月01日
    页  数:342
    装  帧:平装
    ISBN:9787115536075
    主编推荐

    1.厘清概念,夯实技能 深入浅出揭示量化交易的本质和源起,手把手教你部署Python环境,跟随代码示例掌握基本的编程语法和模块调用。 2.立足A股,贴近实战 选择A股市场作为标的,囊括多渠道数据获取、技术指标的回测分析与可视化等,在边学边练中摸索股票量化技巧。 3.步骤详细,模型与代码并重 统计概率理论快速入门,ATR技术指标、蒙特卡洛法、凯利公式等经典策略与Python编码的完美融合。 4.大咖推荐,品质保证 畅销书《基于Python的金融分析与风险防控》作者斯文博士作序推荐,《快乐机器学习》作者王圣元倾情推荐。

    内容简介

    量化交易是一种新兴的系统化的金融投资方法,它是以计算机强大的运算能力为基础,运用数据建模、统计学分析、程序设计等工具从历史数据中得到良好的交易策略,是计算机科学在金融领域的具体应用。Python语言凭借其简洁、高效的特性,以及其在大数据分析方面的强大性能,在量化交易领域得到了良好的应用。 本书以A股市场为交易标的物,引导读者从理解量化交易开始,逐步掌握行情数据的获取和管理、技术指标的可视化,并在熟练编程的基础上,构建出个性化的交易策略体系。 本书适合对股票的量化交易感兴趣的读者阅读,通过阅读本书,读者不仅能够了解Python数据分析和数据可视化的核心技能,更能够将Python作为常用工具,为股票技术指标分析和量化交易提供助力。

    作者简介

    袁霄,资深Python数据分析师兼不错项目管理师,精通C/C++/Python语言、Web前后端技术、人工智能算法、大数据分析、证券分析等多领域知识,致力于推动金融量化交易的普及和发展。作为CSDN、掘金小册、慕课网等平台的很好作者,已发布多个股票量化交易相关的课程,日常运营微信公众号“元宵大师带你用Python量化交易”。

    精彩内容

    目录
    章 理解Python股票量化交易
    1.1 多角度分析量化交易
    1.1.1 量化交易的本质
    1.1.2 量化交易的发展
    1.1.3 量化交易的优势
    1.1.4 量化交易的过程
    1.2 多角度分析股票价格
    1.2.1 从股票的起源看本质
    1.2.2 如何衡量股票溢价
    1.2.3 股票收益的组成
    1.2.4 股价波动的原因
    1.3 为什么选择Python语言
    1.3.1 概述编程语言的发展
    1.3.2 面向过程和面向对象
    1.3.3 Python的起源及优势
    1.4 本章总结
    第2章 量化语言Python的关键应用
    2.1 快速部署Python开发环境
    2.1.1 Python环境安装
    2.1.2 第三方库安装
    2.1.3 开发工具安装
    2.2 开启Python的个程序
    2.2.1 如何建立标准py文件
    2.2.2 区分模块、包、库
    2.2.3 import发挥扩展优势
    2.2.4 调试助手print()函数
    2.3 何为Python动态类型特性
    2.3.1 变量的种类
    2.3.2 动态类型的特性
    2.3.3 内存管理与回收
    2.3.4 深入探究PyObject
    2.4 如何正确地创建函数
    2.4.1 用def关键字定义函数
    2.4.2 参数传递的形式
    2.4.3 匿名函数lambda
    2.5 初识Python面向对象
    2.5.1 父类、子类和实例
    2.5.2 元类和类及object和type
    2.5.3 经典类和新式类的区别
    2.6 如何用面向对象思维编程
    2.6.1 如何正确地构建类
    2.6.2 类的实例化全过程
    2.6.3 如何引用类的属性
    2.6.4 如何引用类的方法
    2.6.5 类的继承机制应用
    2.6.6 类的组合机制应用
    2.7 深入理解for-in循环
    2.7.1 for-in循环的原理
    2.7.2 for-in循环的使用技巧
    2.7.3 生成器的原理和作用
    2.8 巧用装饰器测试代码效率
    2.9 多进程和多线程的提速方案
    2.9.1 多进程和多线程
    2.9.2 Python的GIL原理
    2.9.3 多任务的解决方案
    2.10 未雨绸缪的异常处理机制
    2.10.1 分析try-except常规机制
    2.10.2 扩展try-except使用技巧
    2.11 本章总结
    第3章 第三方库NumPy快速入门
    3.1 初识N维数组对象
    3.2 N维数组对象的特性
    3.2.1 矢量运算的特性
    3.2.2 广播运算的特性
    3.2.3 用条件表达式选取元素
    3.3 高效处理性能的对比
    3.4 用常用数组处理函数
    3.4.1 创建数组的函数
    3.4.2 元素级处理函数
    3.4.3 线性代数相关函数
    3.5 本章总结
    第4章 第三方库Pandas快速入门
    4.1 Series和DataFrame概览
    4.2 Series的生成和访问
    4.2.1 Series的生成方法
    4.2.2 Series的访问方法
    4.3 DataFrame的生成和访问
    4.3.1 DataFrame的生成方法
    4.3.2 DataFrame的索引访问
    4.3.3 DataFrame的元素访问
    4.3.4 元素标签和位置的转换
    4.3.5 用条件表达式访问元素
    4.4 时间序列的生成和转换
    4.4.1 用datetime生成时间序列
    4.4.2 用Pandas生成时间序列
    4.4.3 时间序列的降采样
    4.4.4 时间序列的升采样
    4.5 DataFrame的规整化处理
    4.5.1 模拟生成股票行情数据
    4.5.2 DataFrame概览
    4.5.3 DataFrame的可视化
    4.5.4 DataFrame缺失值处理
    4.5.5 DataFrame精度的转换
    4.5.6 DataFrame合并处理
    4.6 DataFrame的高效遍历
    4.6.1 循环遍历的几种方式
    4.6.2 循环遍历的性能对比
    4.7 DataFrame的存储和加载
    4.7.1 将DataFrame存储至CSV
    4.7.2 将CSV加载为DataFrame
    4.8 本章总结
    第5章 第三方库Matplotlib快速入门
    5.1 两种绘图方式的区分
    5.1.1 函数式绘图
    5.1.2 对象式绘图
    5.2 常用图表类型的绘制
    5.2.1 折线图的绘制
    5.2.2 标注点的绘制
    5.2.3 参考线/区域的绘制
    5.2.4 双y轴图表的绘制
    5.2.5 条形图的绘制
    5.2.6 直方图的绘制
    5.2.7 K线图的绘制
    5.3 图形对象属性参数的调节
    5.4 多子图对象的创建和布局
    5.4.1 创建多子图对象的方法
    5.4.2 布局多子图对象的方法
    5.5 注意事项
    5.5.1 tight_layout()出错问题
    5.5.2 中文显示乱码问题
    5.6 本章总结
    第6章 统计概率理论快速入门
    6.1 统计概率的基础知识
    6.1.1 随机事件与概率的关系
    6.1.2 离散和连续随机变量
    6.1.3 典型的随机变量分布
    6.2 深入理解伯努利分布
    6.2.1 伯努利分布的随机数
    6.2.2 伯努利分布的概率
    6.2.3 伯努利分布的市场模型
    6.3 深入理解正态分布
    6.3.1 正态分布的随机数
    6.3.2 生成概率密度函数
    6.3.3 正态分布与随机漫步
    6.4 本章总结
    第7章 股票行情数据的获取和管理
    7.1 如何获取股票行情数据
    7.1.1 用Panads获取股票数据
    7.1.2 用Tushar

    售后保障

    最近浏览

    猜你喜欢

    该商品在当前城市正在进行 促销

    注:参加抢购将不再享受其他优惠活动

    x
    您已成功将商品加入收藏夹

    查看我的收藏夹

    确定

    非常抱歉,您前期未参加预订活动,
    无法支付尾款哦!

    关闭

    抱歉,您暂无任性付资格

    此时为正式期SUPER会员专享抢购期,普通会员暂不可抢购