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零基础搭建量化投资系统

作者：何战军杨茂龙何天琦

出版社：电子工业

出版年：2019年12月

ISBN：9787121376207

所属分类：科普读物

书刊介绍

《零基础搭建量化投资系统》内容简介

《零基础搭建量化投资系统——以Python为工具》从初学者的角度出发，通过通俗易懂的语言，详细介绍了量化投资分析、机器学习、NLP自然语言处理（聊天机器人设计）、网络爬虫等应用知识，书中所有知识点都结合具体实例进行讲解，可以使读者轻松领会Python程序开发的精髓，让零基础的读者轻松跨入编程领域。本书还通过一个完整的项目案例，帮助读者独立搭建量化分析交易平台。
《零基础搭建量化投资系统——以Python为工具》适合Python语言零基础的学生、用Python语言编写量化交易策略的开发人员，以及从事数据建模框架和量化分析交易框架的设计人员与机器学习、NLP自然语言处理、网络爬虫应用开发的人员阅读。
何战军：擅长Visual FoxPro、C++、Python等多种计算机语言，能开发各种平台应用程序，曾开发的“DCS生产管理系统”获陕西省科技进步二等奖，精通编写大智慧、通达信等股票软件的指标公式，曾出版《如何组装多媒体电脑》《看盘秘籍》等图书。
杨茂龙：中国人民公安大学法学学士，上海交通大学软件工程硕士。在从警期间，获得二等功一次，三等功两次，嘉奖两次，先后承担四项部级技术革新项目，承担并研发了VR仿真训练系统。自2009年开始，先后使用C#和Python独立开发多款私募基金公司数据分析软件和套利交易软件。擅长大数据系统搭建、建模分析及交易策略回测。曾参与合著《MXNet神经网络与量化投资》一书。
何天琦：就读于西安交通大学钱学森学院物理试验班，曾参加过多次计算机建模比赛，精通Python程序开发与量化投资分析。

作品目录

内容简介
前
言
第1章：准备工作
1.1、Python简介
1.2、Python安装
1.3、Pip包管理工具
1.4、Python常用开发工具安装
1.5、Python集成开发环境Spyder的使用
第2章：Python的语法知识
2.1、Python语言与其他语言对比
2.2、Python编程基础
2.3、Python的赋值语句
2.4、Python的输入语句和输出语句
2.5、Python程序流程控制语句
2.6、import语句
第3章：Python的数据与运算
3.1、Python的数据类型
3.2、运算符及优先级
3.3、数值运算
3.4、字符串及相关操作
3.5、列表及相关操作
3.6、集合及相关操作
第4章：自定义函数、类和作用域
4.1、Python的自定义函数
4.2、Python的类
4.3、Python的作用域
第5章：NumPy库与多维数组
5.1、NumPy的简介
5.2、NumPy库的安装和使用
5.3、ndarray数组元素的数据类型
5.4、ndarray数组的索引、切片和转置
5.5、NumPy通用函数
5.6、ndarray数组文件的保存和读取
第6章：Pandas库与数据处理
6.1、Pandas安装和使用
6.2、Pandas数据结构
6.3、股票数据使用
6.4、DataFrame数据操作
6.5、DataFrame无效值
6.6、DataFrame索引操作
6.7、DataFrame数据的追加与合并
6.8、DataFrame数据的保存和读取
6.9、DataFrame运算
6.10、DataFrame数据画线
6.11、仿通达信大智慧公式指标KDJ
第7章：Matplotlib模块
7.1、Matplotlib的使用
7.2、有关Pyplot显示的方法
7.3、Pyplot常用绘图方法
7.4、共享x坐标轴画图
7.5、绘制K线图
第8章：Tkinter模块
8.1、Tkinter的使用
8.2、Tkinter控件的属性
8.3、Tkinter主窗口
8.4、Toplevel顶层子窗口
8.5、创建窗口菜单条
8.6、创建弹出菜单
8.7、控件的几何布局管理方法
8.8、Tkinter常用控件
8.9、Tkinter的事件和绑定
8.10、Ttk控件
8.11、Tix控件
第9章：小白量化投资分析平台
9.1、平台整体功能的划分
9.2、全局变量HP_global
9.3、全局变量初始化HP_set
9.4、本地数据及格式处理HP_data
9.5、公式基础函数库HP_formula
9.6、窗口容器库HP_view
9.7、指标绘图库HP_draw
9.8、回测系统库HP_sys
9.9、智能聊天对话系统HP_robot
9.10、策略编辑器HP_edit
9.11、总体框架构建模块HP_MainPage
9.12、主程序模块HP_main
第10章：分析回测与预测
10.1、投资分析方法
10.2、选股
10.3、择时买入
10.4、持仓分析——卖点信号
10.5、操作策略
10.6、多只股票量化回测
10.7、深度学习预测股价
10.8、股票数据网络爬虫
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