正版 Python量化炒股入门与实战技巧 王征,李晓波 中国铁道出版社

第1章　Python量化炒股快速入门 / 1
11　初识量化炒股 / 2
12　量化炒股的内容 / 5
13　量化炒股的开发语言Python / 8
14　量化炒股与普通炒股的比较 / 18
15　量化炒股的注意事项 / 18
第2章　Python编程的初步知识 / 21
21　变量 / 22
22　变量的基本数据类型 / 24
23　运算符 / 29
24　Python 的语法规则 / 33
第3章　Python 编程的选择结构 / 37
31　ifelse 语句 / 38
32　多个ifelse 语句 / 40
33　关系运算符 / 44
34　逻辑运算符 / 47
35　嵌套if 语句 / 50
第4章　Python 编程的循环结构 / 53
41　while 循环 / 54
42　while 循环中使用else 语句 / 55
43　无限循环 / 59
44　for 循环 / 64
45　在for 循环中使用rang 函数 / 65
46　循环嵌套 / 68
47　break 语句 / 70
48　continue 语句 / 71
第5章　Python 编程的常用数据结构 / 73
51　列表 / 74
52　元组 / 80
53　字典 / 85
54　集合 / 93
第6章　Python 编程的函数 / 97
61　初识函数 / 98
62　内置函数 / 98
63　自定义函数 / 107
64　匿名函数 / 115
65　递归函数 / 116
66　实例：计算一个数为两个质数之和 / 117
67　实例：利用内置函数实现小学四则运算 / 118
第7章　Python 编程的面向对象 / 121
71　面向对象概述 / 122
72　类的定义和对象的创建 / 124
73　类的构造方法和self 参数 / 125
74　类的继承 / 126
75　类的多态 / 130
76　模块 / 131
77　包 / 136
第8章　Python 量化炒股常用的Numpy 包 / 143
81　初识Numpy 包及量化炒股平台 / 144
82　ndarray 数组基础 / 146
83　Numpy 的矩阵 / 153
84　Numpy 的线性代数 / 154
第9章　Python 量化炒股常用的Pandas 包 / 161
91　Pandas 的数据结构 / 162
92　一维数组系列（Series） / 162
93　二维数组DataFrame / 165
94　三维数组Panel / 180
第10章　Python 量化炒股常用的Matplotlib 包 / 183
101　Matplotlib 包的特点 / 184
102　figur 函数 / 184
103　plot( 函数 / 186
104　subplot( 函数 / 190
105　add_ax 函数 / 193
106　legen 函数 / 195
107　grid ( 函数 / 198
第11章　利用Python 编写量化炒股策略 / 201
111　Python 量化炒股策略的基本组成 / 202
112　Python 量化炒股策略的设置函数 / 206
113　Python 量化炒股策略的下单函数 / 210
114　Python 量化炒股策略的常用对象 / 213
115　Python 量化炒股策略的日志log / 220
116　Python 量化炒股策略的定时函数 / 221
第12章　Python 量化炒股的获取数据函数 / 225
121　获取多只股票单个数据字段函数history( / 226
122　获取一只股票多个数据字段函数attribute_history ( / 232
123　查询单个交易日账务数据函数get_fundamental / 236
124　查询多个交易日账务数据函数get_fundamentals_continuously ( / 241
125　获取当前时间的股票数据函数get_current_data( / 243
126　获取指数成分股代码函数get_index_stocks ( / 243
127　获取指数成分股权重函数get_index_weights ( / 247
128　获取行业成分股代码函数get_industry_stock / 248
129　查询股票所属行业函数get_industry ( / 251
1210　获取概念成分股代码函数get_concept_stock / 253
1211　查询股票所属概念板块函数get_concept ( / 256
1212　获取一只股票信息函数get_security_info ( / 257
1213　获取龙虎榜数据函数get_billboard_list ( / 257
1214　获取限售解禁数据函数get_locked_shares ( / 259
第13章　Python 量化炒股的财务因子选股 / 261
131　初识财务因子选股 / 262
132　成长类因子选股 / 262
133　规模类因子选股 / 274
134　价值类因子选股 / 280
135　质量类因子选股 / 287
136　财务因子量化选股的注意事项 / 290
第14章　Python 量化炒股的数据信息获取 / 293
141　获取上市公司概况信息 / 294
142　获取上市公司股东和股本信息 / 305
143　获取上市公司分红送股数据信息 / 315
144　获取沪深股市每日成交概况信息 / 317
第15章　Python 量化择时的技术指标函数 / 319
151　量化择时概述 / 320
152　趋向指标函数 / 321
153　反趋向指标函数 / 331
154　压力支撑指标函数 / 338
155　量价指标函数 / 343第16章　Python 量化炒股的统计数据图 / 349
161　Seaborn 包概述 / 350
162　单只股票的收益统计图 / 350
163　股票的相关性分析图 / 356
第17章　Python 量化炒股策略的回测 / 365
171　量化炒股策略回测的流程 / 366
172　利用Python 编写量化炒股策略并回测 / 367
173　量化炒股策略的风险指标 / 377
第18章　Python 量化炒股策略的因子分析 / 385
181　初识因子分析 / 386
182　利用Python 代码实现因子分析 / 386
183　新建因子并查看因子分析结果 / 389
184　因子在研究和回测中的运用技巧 / 397
185　基本面因子应用实例 / 399
第19章　Python 量化炒股策略实战案例 / 403
191　均线量化炒股策略 / 404
192　多均线量化炒股策略 / 406
193　随机指标量化炒股策略 / 409
194　布林通道线指标量化炒股策略 / 412
195　多股票持仓均线量化炒股策略 / 416
196　白酒板块轮动量化炒股策略 / 418
197　多个小市值股票量化炒股策略 / 421

王征 多年行业投资经验，具备证券投资分析师，期货投资分析师，注册国家投资分析师等资格，曾就职于某大型券商担任行业研究员。可为个人投资者及机构提供分析、投资咨询，交易指导，理财培训等多方位的专业服务。擅长综合分析，动态决策，定点出击。 （1）任职期间多次在和讯、中国黄金网、青岛新闻网业内专业媒体发表股票、大宗商品的市场研究报告。 （2）半岛都市报《今理财》、青岛早报《财经》股票、大宗商品投资专栏撰稿人。

本书首先讲解了Python量化炒股快速入门，即量化炒股的定义、特点、优势、不足和主要内容，Python语言的开发环境，以及量化炒股的注意事项。其次讲解量化炒股开发语言Python，即讲解Python语言的基本语法、选择结构、循环结构、常用数据结构、函数及应用和面向对象程序设计。接着讲解量化炒股中的3个常用包，即Numpy、Pandas和Matplotlib包。然后讲解如何利用Python编写量化炒股策略、量化炒股的获取数据函数、财务因子量化选股、数据信息获取、量化择时的技术指标函数、量化炒股的统计数据图、量化炒股策略的回测、量化炒股策略的因子分析。最后讲解Python量化炒股策略实战案例。
在讲解过程中既考虑读者的学习习惯，又通过具体实例剖析Python量化炒股实际交易过程中的热点问题、关键问题及种种难题。
本书适用于各种不同的投资者，如股民、中小散户、职业操盘手和专业金融评论人士，更适用于那些有志于在这个充满风险、充满寂寞的征程上默默前行的征战者和屡败屡战、愈挫愈奋并最终战胜失败、战胜自我的勇者。

揭示Python量化炒股精髓，新手交易获利更容易详解Python量化炒股难题，多位专家合力编著知识点 应用案例=快速帮助读者理解与变通应用 Python量化炒股正以势不可挡的趋势进入证券交易领域，这是因为Python量化炒股的核心优势在于风险管理更精准，能够提供超额收益。 Python量化炒股已经越来越多的出现在专业投资者乃至行业外人士的视野中，而且未来很有可能出现“量化投资产品将替代未来的资本管理市场”。