本书主要讲解如何利用Python进行量化投资,包括对数据的获取.整理.分析挖掘.信号构建.策略构建.回测.策略分析等.本书也是利用Python进行数据分析的指南,有大量的关于数据处理分析的应用,并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题.本书分为Python基础和量化投资两大部分:Python基础部分主要讲解Python软件的基础.各个重要模块及如何解决常见的数据分析问题:量化投资部分在Python基础部分的基础上,讲解如何使用优矿(uqer.io)回测平台实现主流策略及高级定制策略

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Python只是一门技术. 一.量化交易的发展 1.国外量化金融领域发展日趋成熟. 2.近几年量化交易在国内掀起热潮. 3.Python作为量化交易的编译语言. 二.什么是量化交易 1.利用计算机强大的运算能力. 2.以数学模型为思维,以历史数据为依据,以数学建模,统计学分析,编程设计为工具. 3.制定大概率获利的交易策略. 三.量化交易的优势. 1.历史数据中发现概率优势作为投资基础. 2.计算机运算能力保证分析广度. 3.克服来自人性中的弱点. 四.量化交易的核心. 无论多么复杂的模型,没有

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摘抄自知乎:https://www.zhihu.com/question/28557233 如题,提问的范围限于适合中国大陆金融市场使用的工具链,所以IbPy和Quotopian之类主要面向欧美市场的工具不算,zipline这种库可以算.题主知道的一些: 万得的Python API,可以用来获取实时数据.历史数据以及下单交易 优点:万得大而全 缺点:下单交易功能不是事件驱动(例如成交回报需要用户去查询,而不是主推) 同花顺iFinD的Python API,类似万得的API 优点:比万得便宜,同花

一.量化投资视频学习课程 二.Python手把手教学 第1天:谁来给我讲讲Python? PS: 1.注意使用方法,这个以后都有大用 2.注意符号的使用方式 3.尽量用英文表达 4.本日学习内容以及其他注意事项: 今天学习了Python的基本页面.操作,以及几种主要的容器类型,天还要学习Python的函数.循环和条件.类,然后才算是对Python有一个大致的了解. 一.熟悉基本: 1)基本输入输出: 四则运算 2):导入模块: from math import sqrt sqrt(9) 二.容器

<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这

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利用python分析量化投资问题是现在研究的热点,推荐两份资料用于学习 <Python与量化投资:从基础到实战>主要讲解如何利用Python进行量化投资,包括对数据的获取.整理.分析挖掘.信号构建.策略构建.回测.策略分析等,也是利用Python进行数据分析的指南,有大量的关于数据处理分析的应用,并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题. 参考学习: <量化投资以Python为工具>主要讲解量化投资的思想和策略,并借助Python 语言进行实战. <Python

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 注:点击框架名称通往Github talib talib的简称是Technical Analysis Library,主要功能是计算行情数据的技术分析指标 numpy 介绍:一个用python实现的科学计算包.包括:1.一个强大的N维数组对象Array:2.比较成熟的(广播)函数库:3.用于整合C/C++和Fortran代码的工具包:4.实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数.numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便. scipy 介绍:SciPy是一款方便.易于使用.专为科学

零起点Python大数据与量化交易 第1章 从故事开始学量化 1 1.1 亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.1 案例1-1:亿万富翁的“神奇公式” 2 1.1.2 案例分析:Python图表 5 1.1.3 matplotlib绘图模块库 7 1.1.4 案例分析:style绘图风格 10 1.1.5 案例分析:colormap颜色表 12 1.1.6 案例分析:颜色表关键词 14 1.1.7 深入浅出 17 1.2 股市“一月效应” 18 1.2.1 案例1-2:股市“一月效应” 18 1.

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Python数据分析挖掘实战讲解和分析PDF加源码 链接: https://pan.baidu.com/s/1SkZR2lGFnwZiQNav-qrC4w 提取码: n3ud 好的资源就要共享,我会一直更新相关有用资源,伙伴们一起进步吧 目录  · · · · · · 第1章 开始数据挖掘之旅 1 1.1 数据挖掘简介 1 1.2 使用Python和IPython Notebook 2 1.2.1 安装Python 2 1.2.2 安装IPython 4 1.2.3 安装scikit-learn

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