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音像Python量化金融编程从入门到精通丁奉乾
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基础篇章初识量化交易1.1对量化交易的认识1.2几种常见的交易形式1.3量化交易存在的风险与规避方法1.4量化交易平台介绍1.5本章小结第2章Python环境的搭建2.1关于Python2.2安装Python的发行版Anaconda.安装PythonEPyCharm2.4本章小结第3章量化交易场景下Python基础知识的准备3.1Python变量:金融数据的表示形式3.2条件判断语句:交易点的触发3.3循环语句:开启历史数据的回测3.4函数:提高代码的利用率3.5面向对象:交易策略的实例化3.6常用内置模块及模块的安装:解锁更多新功能3.7本章小结不错篇第4章用NumPy来进行数据作4.1NumPy库的介绍与安装4.2Ndarray数组4.3NumPy的常用作4.4NumPy在金融数据中的应用4.5本章小结第5章借Pandas进行数据分析5.1Pandas库的介绍与安装5.2Series类型数据5.3DataFrame类型数据5.4Pandas中常用函数的使用5.5Pandas对金融数据的作5.6本章小结第6章通过Matplotlib对数据可视化6.1Matplotlib库的介绍与安装6.2Matplotlib的基本作6.3Matplotlib绘制常见图像6.4Matplotlib对图像属的设置6.5Matplotlib绘制多个子图6.6金融数据的可视化作6.7本章小结第7章历史数据的获取7.1通过Tushare库获取历史数据7.2通过新浪财经API获取历史数据7.3通过Pandas_datareader获取历史数据7.4获取历史数据的方式7.5本章小结第8章量化交易的利器8.1Ta-Lib库的介绍与安装8.2市场技术指标的计算8.3K线组合的模式识别8.4FFn库的介绍与安装8.5风险指标的计算8.6两种经典策略的实现8.7本章小结第9章时间序列分析9.1Statsmodels库的介绍与安装9.2时间序列的基本概念9.3时间序列相关分析9.4时间序列平稳分析9.5时间序列协整分析9.6时间序列模型9.7时间序列模型在市场中的应用9.8本章小结实战篇0章基于配对交易策略的回测框架的搭建10.1配对交易介绍10.2配对交易回测框架的实现10.3本章小结1章机器学习实战——利用支持向量机(SVM)进行趋势预测11.1机器学习库Sklearn的介绍与安装11.2机器学习基本知识介绍11.3支持向量机介绍11.4支持向量机预测模型的实现11.5本章小结2章深度学习实战——利用循环神经网络(RNN)进行价格预测12.1深度学习库TensorFlow的介绍与安装12.2TensorFlow的基本概念与结构1.循环神经网络介绍12.4循环神经网络预测模型的搭建12.5本章小结3章接触实盘——利用vn.py进行量化交易13.1初识vn.py13.2vn.py运行环境的准备13.3vn.py国内期货CTP的配置13.4通过vn.py进行策略回测13.5基于vn.py实现R-rer策略13.6通过vn.py进行自动化交易13.7本章小结附录常见的Python量化交易框架介绍
丁奉乾:CSDN博客专家,博客访问量已过百万,公众号“人工智能量化实验室”创始人,目前已发表多篇SCI学术,拥有多项发明和软件著作权。擅长Python编程,专注于人工智能量化领域研究,并有丰富的量化金融项目经验。
精通Python量化金融编程就这三步: 1.基础:初识量化交易,掌握Python编程语言的基本用法。 2.进阶:结合量化金融实例,进阶掌握数据分析库和量化交易库的基本用法。 3.实战:结合当下热点,引入机器学习与深度学习在量化交易场景下的应用,实战搭建属于自己的量化交易工具库。
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