全部商品分类

您现在的位置: 全部商品分类 > 电子电脑 > 计算机技术 > 程序与语言

零基础搭建量化投资系统(以Python为工具)/量化交易丛书

  • 定价: ¥99
  • ISBN:9787121376207
  • 开 本:16开 平装
  •  
  • 折扣:
  • 出版社:电子工业
  • 页数:430页
  • 作者:编者:何战军//杨...
  • 立即节省:
  • 2019-12-01 第1版
  • 2019-12-01 第1次印刷
我要买:
点击放图片

导语

  

内容提要

  

    本书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。
    本书适合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。

目录

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