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原文赏析:
如果您已经是 Python的忠实用户,则则可以从第4章开始看起,直接使用优矿平台完成对策略的编写。关于 Python基础部分的内容,您可自行安装、运行 Python进行学习;关于量化投资部分的内容,您需要用到优矿在线量化平台,不安装Python也可以运行。
本书的配套代码可以在htp://books.equant.com下载。
Python基础部分的示例例代码的后缀名为 ipynb,是 Jupyter Notebook文件,可以直接用 Python打开运行;量化投资部分的示例代码的后缀名为.nb,需要上传到优矿的 Notebook运行。
本书分为两大部分,共有7章,前3章为 Python基础部分,可以帮助读者快速上手
Python;后4章为量化投资部分,借助通联数据优矿平台进行数据处理与策略建立,将各
种策略代码直接开源,并且对各种策略进行了介绍与点评,可谓本书的精华部分。
第1章章为准备工作,主要介绍 Python的安装与常用的库,尤其是在量化投资领域会
使用到的数据分析库
第2章介绍 Python的基础操作,为后续讲解 Python量化投资做准备,等等于从零开始
讲解,可在短时间内快速上手 Python编程
第3章讲解 Python的进阶内容,在第2章的基础上详细介绍 Numpy、 Pandas
Seaborn、 Scikit- Learn、 Sqlalchemy等经典库,是对前两章的升华和应用。
第4章讲解常用金融数据的获取与整理,包括数据整合、数据过滤、数据探索与清洗
数据转化,等等。
第5章介绍通联数据回测平台,内容涉及回测平台函数参数介绍、股票/期货模板实
例讲解、回测结果分析、风险评价指标与回测细节的注意事项
第6章讲解常见的量化策略及其实现,内容涉及行业轮动、市场中性 Alpha、大师类
策略、CTA策略、 Smart Beta、技术指标类策略、资产配置、时间序列分析、组合优化器
期权策略等。代码全部公开,您可在短时间内使用我们的策略模板编写适合自己的策略
第7章给出了10道自问自答题目,可便于您在短时间内更好地了解量化投资,希望
对您做投资有所帮助
其它内容:
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网站评分
书籍多样性:7分
书籍信息完全性:7分
网站更新速度:7分
使用便利性:3分
书籍清晰度:5分
书籍格式兼容性:5分
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书籍真实打分
故事情节:8分
人物塑造:6分
主题深度:4分
文字风格:8分
语言运用:7分
文笔流畅:7分
思想传递:8分
知识深度:4分
知识广度:5分
实用性:7分
章节划分:9分
结构布局:5分
新颖与独特:3分
情感共鸣:4分
引人入胜:3分
现实相关:5分
沉浸感:4分
事实准确性:9分
文化贡献:3分