[正版]正版 Python量化交易 Python量化交易开发技巧与交易技巧教程书 Python量化编程 CTA策略 海龟

                                                    店铺公告

为保障消费者合理购买需求及公平交易机会，避免因非生活消费目的的购买货囤积商品，抬价转售等违法行为发生，店铺有权对异常订单不发货且不进行赔付。异常订单：包括但不限于相同用户ID批量下单，同一用户（指不同用户ID，存在相同/临近/虚构收货地址，或相同联系号码，收件人，同账户付款人等情形的）批量下单（一次性大于5本），以及其他非消费目的的交易订单。 温馨提示：请务必当着快递员面开箱验货，如发现破损，请立即拍照拒收，如验货有问题请及时联系在线客服处理，（如开箱验货时发现破损，所产生运费由我司承担，一经签收即为货物完好，如果您未开箱验货，一切损失就需要由买家承担，所以请买家一定要仔细验货）， 关于退货运费：对于下单后且物流已发货货品在途的状态下，原则上均不接受退货申请，如顾客原因退货需要承担来回运费，如因产品质量问题（非破损问题）可在签收后，联系在线客服。

目  录

第1章  量化交易速览    1

1.1  为何选择量化交易    1

1.1.1  量化交易的概念    1

1.1.2  主观交易与量化交易    2

1.2  量化交易的先驱们    5

1.2.1  朱尔斯·雷格纳特    5

1.2.2  爱德华·索普    6

1.2.3  托马斯·彼得菲    9

1.2.4  詹姆斯·西蒙斯    14

1.3  美国量化投资的发展历史    17

1.3.1  兴起阶段（1970—1990年）    17

1.3.2  快速发展阶段（1990—2000年）    18

1.3.3  稳步增长阶段（2000年至今）    19

1.4  中国量化投资的发展历史    20

1.4.1  ETF套利时代（2010年以前）    20

1.4.2  多因子Alpha和高频交易称雄时代（2010—2015年）    21

1.4.3  多元化投资时代（2016年至今）    23

1.5  国内常用的量化交易策略    24

1.5.1  期货CTA策略    24

1.5.2  股票Alpha策略    32

1.5.3  期权波动率套利策略    41

1.5.4  高频交易策略    45

1.6  宽客    48

1.7  宽客的两大阵形：P宗与Q宗    51

1.8  宽客的3种职能分类    52

1.8.1  量化IT工程师    52

1.8.2  量化研究员    53

1.8.3  量化交易员    54

1.9  宽客的四大派系    55

1.9.1  券商资管    56

1.9.2  公募基金    56

1.9.3  私募基金    57

1.9.4  期货市场    57

第2章  Python量化编程基础    59

2.1  Python运行环境搭建    60

2.1.1  安装Anaconda2-5.0.0（32位）    61

2.1.2  设置Anancoda环境    62

2.1.3  创建共享环境    64

2.1.4  列出共享环境    64

2.1.5  安装Jupyter Notebook    65

2.2  数据    66

2.2.1  字符串    66

2.2.2  数字    67

2.2.3  容器    68

2.2.4  布尔值    73

2.2.5  空值    73

2.3  函数    74

2.3.1  自定义函数    74

2.3.2  第三方库的函数    75

2.4  条件判断    75

2.5  循环    76

2.6  类和实例    79

2.6.1  定义学生父类    79

2.6.2  定义父类实例    81

2.6.3  定义团体子类    82

2.6.4  定义子类实例    83

2.7  NumPy与Pandas    84

2.7.1  一维数组    84

2.7.2  二维数组    88

2.8  scikit-learn机器学习库    92

2.8.1  机器学习的步骤    93

2.8.2  线性回归    94

2.8.3  逻辑回归    100

2.9  Matplotlib绘图库    103

2.9.1  用列表绘制线条    103

2.9.2  用数组绘图    105

2.9.3  多个图的绘制    108

第3章  vn.py入门    109

3.1  vn.py介绍    109

3.2  搭建vn.py运行环境    113

3.2.1  安装Visual Studio 2013社区版（特定版本）    113

3.2.2  安装代码编辑器工具：Sublime Text    114

3.2.3  安装Wing IDE    115

3.2.4  安装MongoDB数据库    115

3.2.5  安装Robo 3T    118

3.2.6  安装vn.py    119

3.2.7  更新vn.py    121

3.3  VnTrader界面功能介绍    122

3.3.1  连接CTP    122

3.3.2  界面说明    123

3.4  vn.py架构    124

3.4.1  底层接口    125

3.4.2  中层引擎    126

3.4.3  上层应用    127

3.5  底层接口    128

3.5.1  CTP API的工作原理    128

3.5.2  CTP API的Python封装设计    133

3.5.3  CTP API对接中层引擎原理    135

3.6  事件引擎    138

3.6.1  时间驱动    138

3.6.2  事件驱动    139

3.6.3  事件引擎工作流程    140

3.6.4  事件引擎结构    141

3.7  上层应用    143

3.7.1  PyQt介绍    143

3.7.2  GUI组件构成    144

第4章  在vn.py中实现CTA策略    147

4.1  数据解决方案    147

4.1.1  CSV加载模块    147

4.1.2  开发新的CSV导入模块    152

4.1.3  数据下载模块    155

4.2  K线生成模块    157

4.2.1  1分钟K线合成    158

4.2.2  X分钟K线合成    161

4.3  K线管理模块    162

4.3.1  初始化参数    162

4.3.2  生成时间序列    163

4.3.3  定义属性函数    164

4.3.4  生成计算指标    165

4.4  CTA策略模块    167

4.4.1  定义成员变量    168

4.4.2  构建函数    169

4.4.3  回调函数    170

4.4.4  主动函数    171

4.5  策略回测模块    174

4.5.1  CTA回测引擎    174

4.5.2  参数优化设置    178

4.5.3  调用回测和优化模块    178

第5章  经典CTA策略    185

5.1  双均线策略    185

5.1.1  策略原理    185

5.1.2  向量回测    186

5.1.3  vn.py回测    191

5.2  Dual Thrust策略    200

5.2.1  策略原理    200

5.2.2  策略代码解析    201

5.2.3  策略回测    206

5.2.4  策略优化    208

5.2.5  滚动回测    211

5.3  AtrRsi策略    212

5.3.1  ATR指标    213

5.3.2  RSI指标    215

5.3.3  策略原理    216

5.3.4  策略代码解析    217

5.3.5  策略回测    220

5.3.6  滚动回测    221

5.4  金肯特纳通道策略    223

5.4.1  策略原理    223

5.4.2  策略代码解析    224

5.4.3  策略回测    229

5.4.4  滚动回测    229

5.5  布林带通道策略    231

5.5.1  策略原理    231

5.5.2  CCI指标    232

5.5.3  ATR指标    234

5.5.4  策略回测    235

5.5.5  滚动回测    236

5.6  跨时间周期策略    238

5.6.1  策略原理    239

5.6.2  策略代码解析    239

5.6.3  策略回测    243

5.6.4  滚动回测    244

5.7  多信号组合策略    245

5.7.1  策略原理    246

5.7.2  信号生成部分    246

5.7.3  交易管理部分    251

5.7.4  多信号策略的重构    256

第6章  海龟策略本地化实证    259

6.1  海龟策略速览    259

6.1.1  海龟策略的故事    259

6.1.2  海龟策略的局限性    260

6.1.3  原版海龟策略    261

6.1.4  策略回测效果    266

6.2  本地化实现困境与解决方案    268

6.2.1  本地化实现困境    268

6.2.2  理想解决方案    270

6.3  vn.py实现的海龟策略    271

6.3.1  工具准备    271

6.3.2  数据准备    272

6.3.3  海龟策略代码结构    275

6.3.4  海龟策略6大要素代码解析    278

6.3.5  海龟策略的回测    284

6.4  品种选择验证    285

6.4.1  原版投资组合测试    285

6.4.2  筛选品种的传统方法    287

6.4.3  构建海龟组合的难点    295

6.4.4  海龟组合筛选的解决方案    296

6.4.5  重新构建投资组合    300

6.5  长短周期信号检验    320

6.6  上一笔赢利过滤检验    322

6.7  手续费、滑点测试    324

6.8  单位头寸限制检验    325

6.9  关于海龟策略的其他研究方向    329

第7章  新策略实战    330

7.1  开发新的策略    330

7.1.1  策略思路    330

7.1.2  增加AROON函数    332

7.1.3  策略代码解析    333

7.1.4  策略回测    335

7.2  多策略的组合回测    337

7.2.1  历史表现    338

7.2.2  预测表现    341

7.2.3  回测的注意事项    341

7.3  模拟测试    348

7.3.1  策略文件目录    348

7.3.2  实盘/模拟盘配置文件    349

7.4  真实交易环境    352

7.4.1  交易环境的3套系统    352

7.4.2  交易环境的数据流    353

7.5  实际操作注意事项    354

7.5.1  计算错误    354

7.5.2  数据使用误差    355

7.5.3  过拟合    356

7.5.4  幸存者偏差    357

7.5.5  策略周期    358

7.5.6  动态变化的现实环境    359

7.5.7  人为干预    360

附录A  主流交易品种    361

A.1  股票    361

A.1.1  股票的定义    361

A.1.2  股票交易所    362

A.1.3  股票竞价规则    363

A.1.4  T+1制度    367

A.1.5  股票交易策略    369

A.2  期货    371

A.2.1  期货的定义    371

A.2.2  期货交易所    371

A.2.3  期货交易策略    374

A.3  期权    376

A.3.1  期权的定义    376

A.3.2  期权的分类    379

A.3.3  期权的影响因素    381

A.3.4  期权投资组合    383

A.3.5  期权波动率套利策略    386

A.4  外汇    387

A.4.1  外汇的定义    387

A.4.2  外汇市场的结构    389

A.4.3  外汇市场的组织形式    392

A.4.4  主要外汇交易中心    393

A.4.5  外汇交易策略    395

参考文献    398

    知乎专栏《Python量化之路》作者，受困于早期Python量化交易的学习资料过于零散，把自己在量化交易从入门到应用的踩“坑”经历整理成学习笔记发布到网上，以最简单的CTA策略为着力点，力求拉近学习与实践（即实盘交易）的距离，由浅入深，比较系统而全面地介绍量化交易相关知识，收获了很多初学者的肯定和共鸣。目前就职于上海某金融科技公司，负责策略的研发与API接口的开发。