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本书详细介绍了如何用python进行金融数据的处理,进而给出了数个例子包括Fama-French三因子模型等,之后还对python在量化投资中的使用进行了详细的讲解,总而言之,本书是入门金融量化投资的一本好书
内容简介 本书主要讲解量化投资的思想和策略,并借助 Python语言进行实战。本书一共分为5部分,第1部 分是 Python入门,第2部分是统计学基础,第3部分是金融理论、投资组合与量化选股,第4部分是 时间序列简介与配对交易,第5部分是技术指标与量化投资。本书首先对 Python编程语言进行介绍,通 过学习,读者可以迅速掌握用 Python语言处理数据的方法,并灵活运用 Python解决实际金融问题;其 次,向读者介绍量化投资的理论知识,主要讲解量化投资所需的数量基础和类型等方面;最后讲述如何在 Python语言中构建量化投资策略 未经许可,不得以任何方式复制或抄袭本书之部分或全部内容 版权所有,侵权必究。 图书在版编目(CIP)数据 量化投资:以 Python为工具/蔡立耑著.北京:电子工业出版社,20172 (金融科技丛书) ISBN978-7-121-30514-6 L.①量…Ⅱ.①蔡…II.①投资一软件工具IV.①F830.59-39 中国版本图书馆CIP数据核字(2016)第288007号 策划编辑:高洪霞 责任编辑:黄爱萍 印刷:涿州市京南印刷厂 装订:涿州市京南印刷厂 出版发行:电子工业出版社 北京市海淀区万寿路173信箱邮编:100036 开本:787×10921/16印张:34.5字数:938千字 版次:2017年2月第1版 印次:2017年2月第1次印刷 定价:99.00元 凡所购买电子工业出版社图书有缺损问题,请向购买书店调换。若书店售缺,请与本社发行部联系, 联系及邮购电话:(010)882548888258888 质量投诉请发邮件至zts@phei.com.cn,盗版侵权举报请发邮件至dbq@phei.com.cn 本书咨询联系方式:(010)51260888-819,faq@phei.com.cn 序言 过去十年,一股“量化投资”的热潮在中国悄然掀起。最近这两年,投资人对量化的 关注更是到达了前所未有的地步。除了业界到处寻找量化团队以外,各种量化基金如雨后 春笋般岀现,各个大学校园也开始举办一场又一场的量化讲座、研讨会等。量化投资一时 蔚为风行,产官学共襄盛举。 这么受人瞩目的议题,到底它的内涵是什么呢?为了了解量化投资这个概念,我们先 回顾一下投资分析与决策过程。在投资分析与实战中,虽然个中滋味如人饮水,个中细节 言难尽,但“投资”大致上会有如下几个阶段:首先,投资人利用各种工具与分析方法, 建构模型(系统)来验证买卖标的、时点、价位等有效性;第二阶段则筛选经过分析与验证 得到的结论,实际应用于交易:一个严谨的投资人,通常还会有第三阶段,即在实际投资 的过程中,不断地修正与完善自已的模型(系统)。在资讯工具不发达的年代,这些过程往 往以质化为主。例如,基金经理人会研究上市公司财务报表,拜访公司高层,以经验判断 技术指标的趋势与形态,做岀投资的买卖决策。这种做法带有很大的主观性,因此又被称 为“主观交易”。主观交易的流弊,在于决策基础多源于“大胆假设”而缺乏科学方法“小 心求证”的过程。更甚者,行为金融学指出,投资人的行为往往易受各种心理认知谬误的 影响而伤害投资绩效。除此之外,在瞬息万变的金融市场中,主观交易者若要处变不惊地 坚守操作纪律,同时眼明手快地捕捉稍纵即逝的机会,也常有“力不从心”之叹。 相较于主观交易所遭遇的问题,量化投资则在上述投资的各个阶段,利用数学、统计、 计算杋等分析工具来建立模型,据以客观地分析数据,按事先设定好的投资逻辑来进行投 资决策,在理想状况下自动化执行下单。正因为如此,量化投资拥有可验证性、纪律性与 即时性等许多主观交易不可企及的优势。若再善用计算机技术,量化交易者可以处理的资 讯量更让主观交易者望尘莫及。如此说来,采用量化技术岂非在投资上立于不败之地? 读者只要稍加思考即可发现,量化投资的模型很容易因建模者的能力不同而良莠不齐。 此外,绝大多数模型的核心思想在于“以史为鍳”;在对历史数据依赖度高的前提下,一旦 遇到新兴的金融市场或历史不曾出现的事件,量化投资者也只能徒呼负负。既然主观交易 有诸多限制,量化交易又并非万能,那么,对投资绩效念兹在兹的投资者,究竟该何去何 从呢?我们要提醒读者的是,编程语言、统计、金融、技术指标等量化投资常用的知识只是 工具,它们就像武侠小说中的宝剑与武功秘籍,虽然很重要,却不是笑傲江湖的保证。宝 剑锋从磨砺出,只有勤练武艺,在实战中积累经验,才能审时度势,百战不殆。 本书旨在对量化投资做广泛与初步的介绍,希望能引领读者进入这个引人入胜的学术 与实务领域。囿于笔者的学养见识,书中内容或有疏漏谬误之处,尚祈先进专家能不吝指 正。最后,谨以此书表达对热血投资大众的献曝之忱。 若读者需要书中的习题解答、代码、数据、勘误补充及量化相关资讯,可发邮件至ser vice@baoquan.com索取,来信请在邮件标题中写明书名:《量化投资:以Python为 工具》。 目录 第1部分 Python入门 第1章 Python简介与安装使用 1.1 Python概述 1.2 Python的安装 12233 1.21下载安装 Python执行文件 1.2.2下载安装 Anaconda. 1.2.3多种 Python版本并存 1.3 Python的简单使用 1.4交互对话环境 IPython 1.41 IPython的安装 467889 14.2 IPython的使用 1.4.3 IPython功能介绍. 10 第2章 Python代码的编写与执行 14 21创建 Python脚本文件 15 2.1.1记事本 15 21.2 Python默认的IDLE环境 2.1.3专门的程序编辑器 15 22执行py文件 2.2.1IDLE环境自动执行 222在控制台cmd中执行 18 22.3在 Anaconda Prompt中执行 19 2.3 Python编程小技巧 231 Python行,., 20 23,2 Python缩进 第3章 Python对象类型初探 23 31 Python对象 23 3.2变量命名规则 24 3.3数值类型 25 3.3.1整数 25 3.3.2浮点数..... 26 33.3布尔类型 26 334复数 27 34字符串 28 3.5列表 29 36可变与不可变 3.7元组 32 3.8字典 33 39集合 33 第4章 Python集成开发环境: Spyder介绍 36 4.1代码编辑器 37 4.2代码执行 Console 39 4.3变量查看与编辑. 40 4.4当前工作路径与文件管理 ,,41 4.5帮助文档与在线帮助 42 4.6其他功能 43 第5章 Python运算符与使用 44 5.1常用运算符 5.1.1算术运算符 5.1.2赋值运算符 456 5.1.3比较运算符 47 5.1.4逻辑运算符 48 51.5身份运算符 49 5.1.6成员运算符 51 5.1.7运算符的优先级 52 5.2具有运算功能的内置函数 52 第6章 Python常用语句 55 6.1赋值语句 55 6.1.1赋值含义与简单赋值 55 6.1.2多重赋值 57 VI 6.1.3多元赋值 58 6.1.4增强赋值 58 6.2条件语句 · 59 6.3循环语句 60 6.3.1for循环 63.2 while循环 61 6.3.3嵌套循环 62 6.3.4 break、 continue等语句 62 第7章函数 66 7.1函数的定义与调用. 66 7.2函数的参数 68 7.3匿名函数 74作用域 第8章面向对象 75 8.1类 75 8.2封装 77 8.3继承( Inheritance). 79 第9章 Python标准库与数据操作 82 9.1模块、包和库 82 9.1.1模块 2 9.1.2包 84 9.1.3库 9.2 Python标准库介绍 9.3 Python内置数据类型与操作 91 9.3.1序列类型数据操作 9.3.1.1list类型与操作 91 9.3.1.2 tuple类型与操作 95 9.31.3 range类型与操作 97 9.3.1.4字符串操作 98 9.3.2字典类型操作 103 9.3.3集合操作 106 第10章常用第三方库: Numpy库与多维数组 111 10.1 NumPy库 111 10.2创建数组 111 10.3数组元素索引与切片 .115 10.4数组运算 .,118 第11章常用第三方库: Pandas与数据处理 120 11.1 Series类型数据 120 11.1.1 Series对象的创建 120 11.1.2 Series对象的元素提取与切片 122 11.1.2.1调用方法提取元素... .122 11.1.2.2利用位置或标签提取元素与切片 123 11.1.3时间序列 124 11.2 Data frame类型数据 ..128 112.1创建 DataFrame对象 128 112.2查看 Data Frame对象 130 112.3 Data Frame对象的索引与切片 ..131 1124 DataFrame的操作 135 1125 DataFrame的运算 139 11.3数据规整化 .142 11.3.1缺失值的处理 142 11.3.1.1缺失值的判断 142 11.3.1.2选出不是缺失值的数据 143 11.3.2缺失值的填充 143 11.3.3缺失值的选择删除 145 11.3.4删除重复数据 146 第12章常用第三方库: Matplotlib库与数据可视化 149 121 Matplotlib简介 149 12.2修改图像属性 152 122.1坐标 152 122.1.1更改坐标轴范围 .,152 12.2.1.2设定坐标标签与显示角度 153 1222添加文本 155 122.2.1添加标题 155 vIl 122.2.2中文显示问题. 157 12.2.2.3设定坐标轴标签 159 12.224增加图形背景grid 160 122.2.5增加图例 .161 122.3多种线条属性 162 122.3.1线条的类型 162 122.3.2图形的颜色 ...163 12.23.3点的形状类型. 164 1223.4线条宽度 ..166 12.3常见图形的绘制 167 12.3.1柱状图( Bar charts) 167 12.3.2直方图 ............170 12.3.3饼图 .172 12.3.4箱线图 172 124 Figure、Axes对象与多图绘制 173 12.4.1 Figure、Axes对象 ..174 124.2多图绘制 ..,.176 12.4.2.1多个子图绘制 176 124.22一个图中多条曲线绘制 .178 第2部分统计学基础 180 第13章描述性统计 181 13.1数据类型 182 132图表..,,, .182 13.2.1频数分布表 182 13.2.2直方图 183 13.3数据的位置 ....184 134数据的离散度 .186 第14章随机变量简介 190 14.1概率与概率分布 .190 14.1.1离散型随机变量 190 14.1.2连续型随机变量 ...192 14.2期望值与方差 ...193

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