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正版 量化投资与FOF投资:以MATLAB+Python为工具 李洋 电子工业出
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基础篇
第0章 N分钟学会MATLAB(60<N<180)
0.1 引言
0.2 基础知识
0.3 输入/输出
0.4 数据处理
0.5 数学运算
0.6 字符操作
0.7 日期时间
0.8 绘图相关
0.9 数学、金融、统计相关
0.10 其他
第1章 Python快速入门与进阶提高
1.1 快速入门
1.1.1 环境准备
1.1.2 开发工具
1.1.3 一张图学Python
1.1.4 Jupyter Notebook启动目录
1.1.5 国内镜像源
1.1.6 虚拟环境
1.1.7 包的安装
1.1.8 TA-Lib安装
1.1.9 Pandas显示控制选项
1.1.10 Notebook显示控制
1.2 进阶提高
1.2.1 批处理中切换到虚拟环境
1.2.2 GitHub仓库包的安装
1.2.3 包的引入
1.2.4 在线平台引入自定义包
1.2.5 pd.read_csv编码
1.2.6 pd.read_csv中文路径
1.2.7 pd.read_csv示例
1.2.8 pd.read_csv不错玩法
1.2.9 pickle技巧
1.2.10 MultiIndex多重索引的切片
1.2.11 星期
1.2.12 魔术命令
1.2.13 隐藏Notebook代码区
1.2.14 接近屏蔽Jupter Notebook源代码
1.2.15 Python源代码保护
1.2.16 Python加速
1.2.17 多进程
1.2.18 绘图内存泄露问题
1.2.19 ipynb转html
1.2.20 TA-Lib中的EMA计算
1.2.21 绩效指标计算
1.2.22 动态图表
不错篇
第2章 基于Python的优化问题
2.1 数值优化
2.1.1 线性规划
2.1.2 非线性优化
2.2 组合优化
2.2.1 风险预算
2.2.2 风险平价
2.2.3 bt库风险平价示例
第3章 资产配置中如何分配资金
3.1 由分配奖金说起
3.2 整体框架
……
第4章 K线图及常用技术指标的MATLAB实现
第5章 基于MATLAB的行情软件
第6章 含衍生品的投资组合风险度量——基于嵌套随机仿真方法
第7章 基于MATLAB的风险管理
第8章 期权定价模型的MATLAB实现
第9章 基于MATLAB的支持向量机(SVM)在量化投资中的应用
第10章 MATLAB与其他金融平台终端的通信
第11章 基于MATLAB的交易品种选择分析
第12章 基于MATLAB的交易品种相关性分析
第13章 基于MATLAB的国内期货证券交易解决方案
第14章 构建基于MATLAB的回测系统
第15章 基于MATLAB的多因子选股模型的实现
第16章 基于MATLAB和Wind的量化交易终端AsTradePlatform介绍与使用
第17章 基于MATLAB的BP神经网络在量化投资中的应用
第18章 基于MATLAB的广义极值分布在量化投资中的策略挖掘与回测
第19章 基于MATLAB的正则表达式基础教程
第20章 FQuantToolBox股票期货数据获取&量化回测工具箱的介绍与使用
第21章 双动量模型在资产配置中的作用
第22章 基于低滞后均线在沪深300指数上的量化择时模型
第23章 从量化角度详解美国ETF行业大奖的Buffer ETF创新产品
第24章 量化FOF组合构建和分析技术在基金投顾中的应用
"李洋(Faruto) 十余年资管行业从业经验,先后就职于期货公司、保险资管、公募基金、国有大行理财子公司、大型公募基金财富管理子公司,从事量化投资以及资产配置相关工作。北京师范大学应用数学学士、硕士。18年MATLAB编程经验,Libsvm-MAT支持向量机加强版工具箱开发者,FQuantToolBox股票期货数据获取&量化回测工具箱开发者,对量化对冲类策略、CTA类策略、套利类策略以及FOF/MOM投资等有深入研究,且有多年投资实战经验,已出版《量化投资:以MATLAB为工具》(第1版、第2版)、《MATLAB神经网络30个案例分析》和《MATLAB神经网络43个案例分析》、翻译《金融与经济中的数值方法-基于MATLAB编"
本书分为基础篇和不错篇两部分。基础篇通过Q & A的方式介绍MATLAB和Python的主要功能、基本命令、数据处理等内容,使读者对MATLAB和Python有一个基本的了解。不错篇分为24章,介绍MATLAB和Python结合具体量化投资的相关案例,包括MATLAB处理优化问题和数据交互、绘制交易图形、构建行情软件和交易模型、基于MATLAB的BP神经网络和广义极值分布、基于MATLAB的正则表达式基础教程、FQuantToolBox股票期货数据获取&量化回测工具箱的介绍与使用等内容,通过丰富的实例和图形帮助读者理解和运用MATLAB和Python作为量化投资的工具。本书的特色在于不仅能满足理论学习的需要,还可以帮助读者边学边练,做到理论与实践相结合。 本书适合经济金融机构的研究人员和从业人员、进行量化投资的交易员、具有统计背景的科研工作者、高等院校相关专业的教师和学生及对量化投资和MATLAB感兴趣的人士阅读。
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