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本書從對量化交易的正確認識出發，循序漸進地講解了量化交易所需要了解的各種知識及工具。書中特別穿插了大量的開發技巧與交易技巧，還提供了大量基於真實交易的實例，有很強的實用性。本書偏重於量化技術在實際交易中的應用，讀者不需要有深厚的數學功底即可閱讀。
本書共11章，分為4部分。第1部分講解了對量化交易的正確認識；第2部分講解了量化交易的基礎，如Python語言、數學和幾種數據分析工具等；第3部分講解了量化交易系統的開發與使用，以及基礎度量概念及*優參數等問題；第4部分講解了機器學習技術在量化交易中的實際應用。附錄中還給出了量化環境部署、量化相關性分析、量化統計分析及指標應用等相關內容。
本書適合所有對量化交易感興趣的人員閱讀，也適合相關院校和培訓機構作為量化交易系統課程的教材。閱讀本書，建議讀者有一定的編程基礎。
一分鍾了解本書內容精華：
量化引言
量化語言——Python
量化工具——NumPy
量化工具——pandas
量化工具——可視化
量化工具——數學
量化系統——入門
量化系統——開發
量化系統——度量與優化
量化系統——機器學習?豬老三
量化系統——機器學習?abu
量化環境部署
量化相關性分析
量化統計分析及指標應用
目錄
前言
第1部分 對量化交易的正確認識
第1章 量化引言 2
1.1 什么是量化交易 2
1.2 量化交易：投資？投機？賭博？ 3
1.3 量化交易的優勢 4
1.4 量化交易的正確認識 8
1.5 量化交易的目的 11
第2部分 量化交易的基礎
第2章 量化語言——Python 14
2.1 基礎語法與數據結構 15
2.2 函數 20
2.3 面向對象 25
2.4 性能效率 38
2.5 代碼調試 45
2.6 本章小結 48
第3章 量化工具——NumPy 49
3.1 並行化思想與基礎操作 49
3.2 基礎統計概念與函數使用 57
3.3 正態分布 62
3.4 伯努利分布 66
3.5 本章小結 71
第4章 量化工具——pandas 72
4.1 基本操作方法 72
4.2 基本數據分析示例 78
4.3 實例1：尋找股票異動漲跌幅閥值 87
4.4 實例2：星期幾是這個股票的“好日子” 91
4.5 實例3：跳空缺口 95
4.6 pandas三維面板的使用 98
4.7 本章小結 101
第5章 量化工具——可視化 102
5.1 使用Matplotlib可視化數據 102
5.2 使用Bokeh交互可視化 106
5.3 使用pandas可視化數據 107
5.4 使用Seaborn可視化數據 112
5.5 實例1：可視化量化策略的交易區間及賣出原因 115
5.6 實例2：標准化兩個股票的觀察周期 120
5.7 實例3：黃金分割線 124
5.8 技術指標的可視化 130
5.9 本章小結 133
第6章 量化工具——數學 134
6.1 回歸與插值 134
6.2 蒙特卡羅方法與凸優化 139
6.3 線性代數 159
6.4 本章小結 168
第3部分 量化交易系統的開發
第7章 量化系統——入門 170
7.1 趨勢跟蹤與均值回復 170
7.2 倉位控制管理 188
7.3 本章小結 202
第8章 量化系統——開發 203
8.1 abu量化系統擇時 204
8.2 abu量化系統選股 234
8.3 本章小結 242
第9章 量化系統——度量與優化 243
9.1 度量的基本使用方法 243
9.2 度量的基礎 247
9.3 基於Grid Search尋找因子最優參數 253
9.4 資金限制對度量的影響 266
9.5 輸入中文自動生成交易策略 272
9.6 本章小結 276
第4部分 機器學習在量化交易中的實戰
第10章 量化系統——機器學習?豬老三 278
10.1 機器學習基礎概念 278
10.2 豬老三世界中的量化環境 282
10.3 有監督機器學習 286
10.4 無監督機器學習 299
10.5 夢醒時分 303
10.6 本章小結 317
第11章 量化系統——機器學習?abu 318
11.1 搜索引擎與量化交易 319
11.2 主裁 321
11.3 邊裁 351
11.4 一定要贏得這場勝利，即使一切都不存在 360
11.5 本章小結 361
附錄A 量化環境部署 362
附錄B 量化相關性分析 381
附錄C 量化統計分析及指標應用 388