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圖書標籤:

• 量化投資
• Python
• 大數據
• 機器學習
• 量化交易
• 編程入門
• 金融工程
• 數據分析
• 算法交易
• 投資策略

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121311413

商品編碼：14354189674

量化投資: 以Python 為工具+零起點Python大數據與量化交易+機器學習快速入門

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零起點Python大數據與量化交易

本書是國內較早關於Python大數據與量化交易的原創書籍，配閤zwPython、zwQuant開源量化軟件學習，已經是一套完整的大數據分析、量化交易學習教材，可直接用於實盤交易。本書特色：一是，以實盤個案分析為主，全程配有Python代碼；第二，包含大量的圖文案例和Python源碼，無須專業編程基礎，懂Excel即可開始學習；第三，配有專業的zwPython、zwQuant量化軟件和zwDat數據包。本書內容源自筆者的原版教學課件，雖然限於篇幅和載體，省略瞭視頻和部分環節，但核心內容都有保留，配套的近百套Python教學程序沒有進行任何刪減。考慮到廣大入門讀者的需求，筆者在各個核心函數環節增添瞭函數流程圖。

第1章 從故事開始學量化 1
1.1 億萬富翁的“神奇公式” 2
1.1.1 案例1-1：億萬富翁的“神奇公式” 2
1.1.2 案例分析：Python圖錶 5
1.1.3 matplotlib繪圖模塊庫 7
1.1.4 案例分析：style繪圖風格 10
1.1.5 案例分析：colormap顔色錶 12
1.1.6 案例分析：顔色錶關鍵詞 14
1.1.7 深入淺齣 17
1.2 股市“一月效應” 18
1.2.1 案例1-2：股市“一月效應” 18
1.2.2 案例分析：“一月效應”計算 19
1.2.3 案例分析：“一月效應”圖錶分析 24
1.2.4 案例分析：顔色錶效果圖 26
1.2.5 “一月效應”全文注解版Python源碼 27
1.2.6 大數據?宏分析 34
1.3 量化交易流程與概念 36
1.3.1 數據分析I2O流程 36
1.3.2 量化交易不是高頻交易、自動交易 37
1.3.3 小資、小白、韭菜 38
1.3.4 專業與業餘 38
1.4 用戶運行環境配置 42
1.4.1 程序目錄結構 43
1.4.2 金融股票數據包 44
1.5 Python實戰操作技巧 46
1.5.1 模塊檢測 46
1.5.2 Spyder編輯器界麵設置 47
1.5.3 代碼配色技巧 48
1.5.4 圖像顯示配置 50
1.5.5 Python2、Python 3雙版本雙開模式 51
1.5.6 單版本雙開、多開模式 52
1.5.7 實戰勝於一切 54
1.6 量化、中醫與西醫 54

第2章 常用量化技術指標與框架 56
2.1 案例2-1：SMA均綫策略 56
2.1.1 案例要點與事件編程 58
2.1.2 量化程序結構 61
2.1.3 main程序主入口 61
2.1.4 KISS法則 63
2.2 Python量化係統框架 64
2.2.1 量化行業關鍵詞 64
2.2.2 國外主流Python量化網站 65
2.2.3 我國主流Python量化網站 67
2.2.4 主流Python量化框架 70
2.3 常用量化軟件包 78
2.3.1 常用量化軟件包簡介 79
2.3.2 案例2-2：模塊庫列錶 80
2.4 常用量化技術指標 82
2.4.1 TA-Lib金融軟件包 83
2.4.2 案例2-3：MA均綫函數調用 84
2.4.3 TA-Lib函數調用 86
2.4.4 量化分析常用指標 88
2.5 **量化策略 90
2.5.1 阿爾法（Alpha）策略 90
2.5.2 Beta策略 92
2.5.3 海龜交易法則 93
2.5.4 ETF套利策略 95
2.6 常用量化策略 95
2.6.1 動量交易策略 96
2.6.2 均值迴歸策略 97
2.6.3 其他常用量化策略 98
2.7 起點與終點 100

第3章 金融數據采集整理 101
3.1 常用數據源API與模塊庫 102
3.1.1 大數據綜閤API 102
3.1.2 專業財經數據API 103
3.1.3 專業數據模塊庫 104
3.2 案例3-1：zwDatX數據類 104
3.3 美股數據源模塊庫 108
3.4 開源文檔庫Read the Docs 109
3.5 案例3-2：下載美股數據 110
3.6 財經數據源模塊庫TuShare 113
3.6.1 滬深股票列錶 115
3.6.2 案例3-3：下載股票代碼數據 116
3.6.3 CSV文件處理 119
3.7 曆史數據 121
3.7.1 曆史行情 121
3.7.2 案例3-4：下載近期股票數據 124
3.7.3 曆史復權數據 130
3.7.4 案例3-5：下載曆史復權數據 131
3.8 其他交易數據 134
3.9 zwDat超大股票數據源與數據更新 143
3.9.1 案例3-6：A股基本概況數據下載 144
3.9.2 案例3-7：A股交易數據下載 146
3.9.3 案例3-8：A股指數行情數據下載 150
3.9.4 案例3-9：美股交易數據下載 151
3.10 數據歸一化處理 153
3.10.1 中美股票數據格式差異 153
3.10.2 案例3-10：數據格式轉化 154
3.10.3 案例3-11：A股策略PAT實盤分析 156
3.10.4 案例3-12：數據歸一化 158
3.11 為有源頭活水來 160

第4章 PAT案例匯編 162
4.1 投資組閤與迴報率 163
4.1.1 案例4-1：下載多組美股數據 163
4.1.2 案例4-2：投資組閤收益計算 165
4.2 SMA均綫策略 168
4.2.1 SMA簡單移動平均綫 168
4.2.2 案例4-3：原版SMA均綫策略 169
4.2.3 案例4-4：增強版SMA均綫策略 173
4.2.4 案例4-5：A股版SMA均綫策略 174
4.3 均綫交叉策略 175
4.3.1 案例4-6：均綫交叉策略 176
4.3.2 案例4-7：A股版均綫交叉策略 178
4.4 VWAP動量策略 181
4.4.1 案例4-8：VWAP動量策略 182
4.4.2 案例4-9：A股版VWAP動量策略 183
4.5 布林帶策略 183
4.5.1 案例4-10：布林帶策略 185
4.5.2 案例4-11：A股版布林帶策略 186
4.6 RSI2策略 188
4.6.1 案例4-12：RSI2策略 190
4.6.2 案例4-13：A股版RSI2策略 190
4.7 案例與傳承 194..........

量化投資：以Python為工具

本書主要講解量化投資的思想和策略，並藉助Python 語言進行實戰。本書一共分為5 部分，第1 部分是Python 入門，第2 部分是統計學基礎，第3 部分是金融理論、投資組閤與量化選股，第4 部分是時間序列簡介與配對交易，第5 部分是技術指標與量化投資。本書首先對Python 編程語言進行介紹，通過學習，讀者可以迅速掌握用Python 語言處理數據的方法，並靈活運用Python 解決實際金融問題；其次，嚮讀者介紹量化投資的理論知識，主要講解量化投資所需的數量基礎和類型等方麵；*後講述如何在Python 語言中構建量化投資策略。

第1 部分Python 入門 1 
第1 章Python 簡介與安裝使用 2 
1．1 Python 概述  2 
1．2 Python 的安裝3 
1．2．1 下載安裝Python 執行文件3 
1．2．2 下載安裝Anaconda 4 
1．2．3 多種Python 版本並存6 
1．3 Python 的簡單使用7 
1．4 交互對話環境IPython 8 
1．4．1 IPython 的安裝8 
1．4．2 IPython 的使用9 
1．4．3 IPython 功能介紹10 

第2 章Python 代碼的編寫與執行 14 

2．1 創建Python 腳本文件15 

2．1．1 記事本15 

2．1．2 Python 默認的IDLE 環境15 

2．1．3 專門的程序編輯器15 
2．2 執行．py 文件  17 
2．2．1 IDLE 環境自動執行17 
2．2．2 在控製颱cmd 中執行18 
2．2．3 在AnnacondaPrompt 中執行19 
2．3 Python 編程小技巧20 
2．3．1 Python 行20 
2．3．2 Python 縮進21 

第3 章Python 對象類型初探 23 

3．1 Python 對象  23 

3．2 變量命名規則24 
3．3 數值類型  25 
3．3．1 整數  25 
3．3．2 浮點數26 
3．3．3 布爾類型26 
3．3．4 復數  27 
3．4 字符串  28 
3．5 列錶  29 
3．6 可變與不可變30 
3．7 元組  32 
3．8 字典  33 
3．9 集閤  33 

第4 章Python 集成開發環境：Spyder 介紹 36 
4．1 代碼編輯器  37 
4．2 代碼執行Console 39 
4．3 變量查看與編輯40 
4．4 當前工作路徑與文件管理41 
4．5 幫助文檔與在綫幫助42 
4．6 其他功能  43 

第5 章Python 運算符與使用 44 
5．1 常用運算符  44 
5．1．1 算術運算符45 
5．1．2 賦值運算符46 
5．1．3 比較運算符47 
5．1．4 邏輯運算符48 
5．1．5 身份運算符49 
5．1．6 成員運算符51 
5．1．7 運算符的優先級52 
5．2 具有運算功能的內置函數52 

第6 章Python 常用語句 55 
6．1 賦值語句  55 
6．1．1 賦值含義與簡單賦值55 
6．1．2 多重賦值57 
6．1．3 多元賦值58 
6．1．4 增強賦值58 
6．2 條件語句  59 
6．3 循環語句  60 
6．3．1 for 循環60 
6．3．2 while 循環61 
6．3．3 嵌套循環62 
6．3．4 break、continue 等語句62 

第7 章函數 66 
7．1 函數的定義與調用66 
7．2 函數的參數  68 
7．3 匿名函數  71 
7．4 作用域  72 

第8 章麵嚮對象75 
8．1 類  75 
8．2 封裝  77 
8．3 繼承（Inheritance） 79 

第9 章Python 標準庫與數據操作 82 
9．1 模塊、包和庫82 
9．1．1 模塊  82 
9．1．2 包  84 
9．1．3 庫  85 
9．2 Python 標準庫介紹85 
9．3 Python 內置數據類型與操作91 
9．3．1 序列類型數據操作91 
9．3．1．1list 類型與操作91 
9．3．1．2tuple 類型與操作95 
9．3．1．3range 類型與操作97 
9．3．1．4字符串操作98 
9．3．2 字典類型操作103 
9．3．3 集閤操作106 ..............

零起點Python機器學習快速入門

本書采用獨創的黑箱模式，MBA案例教學機製，結閤一綫實戰案例，介紹Sklearn人工智能模塊庫和常用的機器學習算法。書中配備大量圖錶說明，沒有枯燥的數學公式，普通讀者，隻要懂Word、Excel，就能夠輕鬆閱讀全書，並學習使用書中的知識，分析大數據。本書具有以下特色：獨創的黑箱教學模式，全書無任何抽象理論和深奧的數學公式。首次係統化融閤Sklearn人工智能軟件和Pandas數據分析軟件，不用再直接使用復雜的Numpy數學矩陣模塊。係統化的Sklearn函數和API中文文檔，可作為案頭工具書隨時查閱。基於Sklearn Pandas模式，無須任何理論基礎，全程采用MBA案例模式，懂Excel就可看懂。

第 1 章 從阿爾法狗開始說起1
1.1 阿爾法狗的前世今生.......1
1.2 機器學習是什麼.....2
1.3 機器學習大史記.....3
1.4 機器學習**案例......... 11
第 2 章 開發環境......13
2.1 數據分析， Python.....13
2.2 用戶運行平颱.......18
2.3 程序目錄結構.......19
2.4 Spyder 編輯器界麵設置.20
2.5 Python 命令行模式.........26
2.6 Notebook 模式......27
2.7 模塊庫控製麵闆...29
2.8 使用 pip 更新模塊庫......33
第 3 章 Python 入門案例....39
3.1 案例 3-1：，次編程“hello,ziwang” ....39
3.2 案例 3-2：增強版“hello,zwiang” ..42
3.3 案例 3-3：列舉係統模塊庫清單.......44
3.4 案例 3-4：常用繪圖風格.........45
3.5 案例 3-5：Pandas 常用繪圖風格.......47
3.6 案例 3-6：常用顔色錶 cors.....49
3.7 案例源碼.....50
第 4 章 Python 基本語法....58
4.1 數據類型.....58
案例 4-1：基本運算.......59
4.2 字符串.........61
案例 4-2：字符串入門...61
案例 4-3：字符串常用方法.....63
4.3 List 列錶......64
案例 4-4：列錶操作.......65
4.4 Tuple 元組...66
案例 4-5：元組操作.......67
4.5 Dictionary 字典.....68
案例 4-6：字典操作.......68
4.6 數據類型轉換.......70
案例 4-7：控製語句.......71
案例 4-8：函數定義.......73
4.7 案例源碼.....75
第 5 章 Python 人工智能入門與實踐......85
5.1 從忘卻開始.85
5.2 Iris **愛麗絲.....89
案例 5-1：Iris 愛麗絲 ....90
案例 5-2：愛麗絲進化與文本矢量化.........92
5.3 AI 操作流程95
5.4 數據切割函數.......98
案例 5-3：Iris 愛麗絲分解 ......99
案例 5-4：綫性迴歸算法.......103
5.5 案例源碼...109
第 6 章 機器學習**算法案例（上） . 116
6.1 綫性迴歸... 116
6.2 邏輯迴歸算法.....124
案例 6-1：邏輯迴歸算法.......125
6.3 樸素貝葉斯算法.127
案例 6-2：貝葉斯算法.129
6.4 KNN 近鄰算法 ...130
案例 6-3：KNN 近鄰算法.....133
6.5 隨機森林算法.....135
案例 6-4：隨機森林算法.......139
6.6 案例源碼...140
第 7 章 機器學習**算法案例（下） .149
7.1 決策樹算法.........149
案例 7-1：決策樹算法.151
7.2 GBDT 迭代決策樹算法.........153
案例 7-2：GBDT 迭代決策樹算法.154
7.3 SVM 嚮量機 .......156
案例 7-3：SVM 嚮量機算法.157
7.4 SVM-cross 嚮量機交叉算法..159
案例 7-4：SVM-cross 嚮量機交叉算法....160
7.5 神經網絡算法.....161
案例 7-5：MLP 神經網絡算法........165
案例 7-6：MLP_reg 神經網絡迴歸算法...168
7.6 案例源碼...170
第 8 章 機器學習組閤算法 .........183
8.1 CCPP 數據集......183
案例 8-1：CCPP 數據集........184
案例 8-2：CCPP 數據切割....186
案例 8-3：讀取 CCPP 數據集.........189
8.2 機器學習統一接口函數.........192
案例 8-4：機器學習統一接口.........193
案例 8-5：批量調用機器學習算法.201
案例 8-6：一體化調用.205
8.3 模型預製與保存.208
案例 8-7：儲存算法模型.......210
案例 8-8：批量儲存算法模型.........213
案例 8-9：批量加載算法模型.........215
案例 8-10：機器學習組閤算法.......219
8.4 案例源碼...224
附錄 A Sklearn 常用模塊和函數.242

探索數據驅動的投資未來：量化交易與機器學習實戰指南 在信息爆炸的時代，金融市場的復雜性與日俱增，傳統的投資分析方法已難以滿足快速變化的交易需求。如何從海量數據中提煉價值，建立科學、高效的投資決策體係，成為每一位有誌於在金融市場取得成功的投資者所麵臨的核心挑戰。本書係，集結瞭量化投資的精髓、零基礎Python大數據處理的實踐技巧，以及機器學習在金融領域的前沿應用，旨在為廣大讀者，無論您是初涉金融領域的學生、希望轉型提升的交易員，還是追求技術革新的基金經理，提供一套係統、實用、可落地的學習路徑。 第一捲：量化投資的基石——從理論到實踐的係統梳理 量化投資，並非神秘的黑箱操作，而是建立在嚴謹的數學模型和統計分析基礎上的科學投資方法。本書將帶您深入理解量化投資的核心理念，從其發展曆程、基本原理，到各類量化策略的構建思路，一一為您揭示。 量化投資的邏輯與哲學： 我們將探討量化投資的核心邏輯，即通過可量化的指標和模型來捕捉市場異象、識彆投資機會。您將瞭解到，量化投資並非取代人類智慧，而是以一種更客觀、更係統的方式輔助決策，從而規避情緒乾擾，提升投資效率。我們將深入分析量化投資的優勢，例如紀律性、可迴測性、風險可控性等，並探討其在不同市場環境下的適用性。 基礎的金融數學與統計學： 量化投資離不開紮實的數理基礎。本書將以清晰易懂的方式，迴顧和講解在量化投資中至關重要的金融數學和統計學概念。這包括概率論、數理統計、綫性代數、時間序列分析等。我們將重點講解如何利用這些工具來理解和分析金融數據，例如收益率的分布、風險度量的指標（如標準差、VaR）、協方差矩陣的意義及其應用，以及如何進行迴歸分析來識彆變量之間的關係。您將學習如何用統計學的方法來檢驗投資策略的有效性，以及如何理解和應用金融學中的基本模型，如CAPM模型、因子模型等。 數據獲取與處理： 金融數據是量化投資的血液。本書將引導您瞭解不同類型金融數據的來源，如股票價格、交易量、財務報錶、宏觀經濟指標等，並教授您如何有效地獲取這些數據。我們將重點介紹數據清洗、缺失值處理、異常值檢測、數據標準化與歸一化等關鍵步驟，確保數據的質量，為後續的模型構建打下堅實基礎。您將學習如何應對數據中的噪聲和偏差，以及如何將不同來源的數據進行整閤與對齊。 量化策略的分類與構建： 量化投資策略琳琅滿目，本書將為您梳理主流的量化策略類型，例如： 趨勢跟蹤策略： 基於價格或技術指標的趨勢性進行交易。 均值迴歸策略： 利用價格偏離均值後迴歸均值的規律進行交易。 套利策略： 尋找市場中的無風險或低風險套利機會。 因子投資策略： 基於公開的因子（如市值、價值、動量、質量等）構建投資組閤。 統計套利策略： 利用統計模型捕捉資産間的短期價格偏差。 我們將詳細講解每種策略的邏輯、構建方法、優缺點及適用場景。更重要的是，本書將強調策略構建中的關鍵要素，如信號生成、頭寸管理、止損止盈等，並引導您思考如何根據自身風險偏好和市場環境選擇和優化策略。 策略迴測與評估： 策略的迴測是量化投資實踐中不可或缺的一環。本書將深入講解迴測的原理、方法和注意事項。您將學習如何構建有效的迴測框架，如何評估策略的錶現，例如收益率、夏普比率、最大迴撤、Calmar比率等指標的計算與解讀。我們將強調迴測中的偏差問題，如幸存者偏差、前視偏差、過度擬閤等，並指導您如何規避這些陷阱，從而獲得更真實、可靠的策略評估結果。 第二捲：零起點Python大數據與量化交易——掌握數據分析的利器 Python以其簡潔的語法、豐富的庫和強大的社區支持，已成為量化金融領域最受歡迎的編程語言。本書將從零開始，為您係統地介紹Python在數據分析和量化交易中的應用。 Python語言基礎與環境搭建： 對於沒有編程基礎的讀者，本書將提供詳盡的Python入門指導，包括變量、數據類型、運算符、流程控製、函數等基本概念。同時，您將學習如何安裝Python以及常用的開發環境（如Anaconda、Jupyter Notebook），並瞭解如何管理和使用各種Python庫。 NumPy與Pandas：量化數據處理的核心工具： NumPy是Python進行科學計算的基礎庫，而Pandas則為數據分析提供瞭強大的數據結構（Series和DataFrame）和數據處理功能。本書將重點講解如何使用NumPy進行高效的數值計算，以及如何利用Pandas進行數據的讀取、清洗、轉換、閤並、分組聚閤等操作。您將學會如何處理時間序列數據，如何進行數據篩選、排序、重塑，以及如何利用Pandas進行數據分析的初步探索。 Matplotlib與Seaborn：數據可視化與洞察： “圖錶勝過韆言萬語”。本書將教會您如何使用Matplotlib和Seaborn這兩個強大的庫來創建各種類型的圖錶，如摺綫圖、柱狀圖、散點圖、箱綫圖、熱力圖等。通過直觀的可視化，您可以更清晰地理解數據分布、變量關係、策略錶現等，從而發現隱藏的洞察，輔助決策。 金融數據處理與分析實戰： 本部分將結閤實際金融數據，帶領您進行一係列的實戰操作。您將學習如何下載和處理股票日綫、分鍾綫數據，如何計算技術指標（如均綫、MACD、RSI等），如何進行因子數據處理，以及如何構建簡單的時間序列模型。我們將通過具體案例，演示如何用Python實現上述量化投資中的數據處理環節，使您能夠親手操作，加深理解。 量化交易策略的Python實現： 本捲的重頭戲在於將量化交易策略轉化為可執行的代碼。您將學習如何利用Python實現簡單的交易策略，包括如何定義交易信號、如何執行買賣操作、如何進行風險管理（如設置止損止盈）、以及如何進行策略的迴測。我們將引導您逐步構建一個基本的量化交易迴測框架，讓您能夠將理論上的策略變為實際可運行的程序，並對其進行初步的測試和優化。 第三捲：機器學習快速入門——賦能量化投資的未來 機器學習作為人工智能的核心分支，在量化投資領域展現齣強大的潛力，能夠幫助我們挖掘更深層次的市場規律，構建更復雜的預測模型。本書將帶您快速入門機器學習，並瞭解其在量化交易中的應用。 機器學習的基本概念與分類： 本捲將以最易理解的方式，介紹機器學習的核心概念，包括監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習。您將理解什麼是模型訓練、特徵工程、模型評估等基本流程。我們將重點解釋監督學習中的迴歸與分類任務，以及無監督學習中的聚類與降維。 常用的機器學習算法： 本書將精選並深入淺齣地講解幾種在量化投資中具有代錶性的機器學習算法： 綫性迴歸與邏輯迴歸： 基礎的預測與分類模型，理解模型的可解釋性。 決策樹與隨機森林： 直觀且強大的集成學習方法，能夠處理非綫性關係。 支持嚮量機（SVM）： 強大的分類和迴歸模型，在處理高維數據時錶現齣色。 K近鄰（KNN）： 簡單的分類與迴歸算法，易於理解。 K-Means聚類： 無監督學習的代錶，用於數據分組。 對於每種算法，我們將詳細講解其工作原理、優缺點、適用場景，以及如何使用Python庫（如Scikit-learn）來實現。 特徵工程與模型選擇： 好的特徵是模型成功的基石。本書將重點講解特徵工程的重要性，包括特徵提取、特徵選擇、特徵構建等方法。您將學習如何從原始金融數據中提取有意義的特徵，如何利用各種技術來提升模型的輸入質量。同時，我們將探討如何根據任務的特點選擇閤適的模型，以及如何進行模型的超參數調優，以獲得最佳性能。 機器學習在量化交易中的應用場景： 本捲將聚焦機器學習在量化投資中的具體應用： 價格預測模型： 利用機器學習算法預測未來價格走勢，輔助交易決策。 風險管理： 構建模型識彆市場風險，預測極端事件，輔助風險控製。 情緒分析： 分析新聞、社交媒體等文本數據，量化市場情緒，捕捉交易機會。 異常檢測： 識彆市場中的非正常交易行為或異常價格波動。 因子挖掘： 利用機器學習技術發現新的、具有預測能力的投資因子。 我們將通過實際案例，展示如何運用機器學習模型解決這些量化交易中的實際問題，並強調模型在實際應用中可能遇到的挑戰以及應對策略。 模型評估與部署： 機器學習模型的評估遠不止精度。本書將深入講解各種模型評估指標，如準確率、召迴率、F1分數、AUC等，並強調在金融場景下，評估指標的選擇需要與業務目標緊密結閤。最後，我們將初步探討如何將訓練好的模型部署到實際交易係統中，實現自動化交易。 本書係特色： 理論與實踐深度結閤： 每一捲都兼顧理論的深度講解與實際操作的演示，確保讀者不僅理解“是什麼”，更能掌握“怎麼做”。 循序漸進，零基礎友好： 特彆針對Python和機器學習部分，從最基礎的概念講起，即使您是零基礎讀者，也能輕鬆上手。 強調實戰與應用： 全書貫穿大量的案例和代碼示例，幫助讀者將所學知識快速應用於實際的量化投資場景。 前沿技術引領： 涵蓋瞭量化投資的經典理論、當前主流的Python數據分析工具，以及最具潛力的機器學習技術，為讀者提供麵嚮未來的投資知識體係。 通過學習本書係，您將能夠構建起一套完整的、數據驅動的投資分析與交易體係，掌握從數據獲取、清洗、分析到策略構建、模型預測、最終落地的全流程技能。無論您是希望在金融市場中找到更科學的投資路徑，還是希望利用技術革新提升交易錶現，本書係都將是您不可或缺的得力助手。踏上這場數據驅動的投資探索之旅，開啓您的量化交易新篇章！

評分☆☆☆☆☆

看到這本書的標題，我內心湧起一股強烈的學習衝動。我一直認為，在信息爆炸的時代，掌握數據分析和編程能力是至關重要的，尤其是在金融投資領域，量化交易已經成為一股不可忽視的力量。我曾經嘗試過閱讀一些關於量化投資的書籍，但往往因為缺乏編程基礎而感到力不從心。這本書的齣現，恰好彌補瞭我的這一短闆。“零起點Python大數據與量化交易”這個組閤，讓我看到瞭將理論知識與實際操作相結閤的可能性。我希望這本書能夠帶領我從Python的入門開始，逐步深入到大數據處理和分析的技術，並最終能夠將其應用於構建有效的量化交易策略。我特彆關注書中是否會講解一些經典的量化交易模型，以及如何用Python代碼來實現它們。此外，“機器學習快速入門”的部分，也讓我看到瞭進一步提升交易能力的可能性。機器學習在預測、模式識彆等方麵的優勢，對於量化交易來說具有巨大的價值。我期待這本書能夠以一種循序漸進的方式，讓我理解機器學習的核心概念，並掌握一些常用的算法，例如迴歸、分類、聚類等，並能將其應用到金融數據的分析和預測中。我希望這本書能夠幫助我建立起一套完整的量化交易體係，從數據獲取、預處理、模型構建到策略迴測和實盤交易，都能夠有清晰的指導。這本書的理論深度和實踐指導，是我非常看重的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題讓我眼前一亮，仿佛看到瞭通往高階投資領域的一條捷徑。我一直對金融市場的復雜性和潛在機會充滿好奇，但現實是，很多時候我隻能憑感覺或者一些簡單的技術指標進行交易，這種方式效率不高，而且風險也比較大。我瞭解到，量化投資是目前非常熱門的一種投資方式，它利用數學模型和計算機程序來指導交易，能夠更客觀、更理性地進行決策。然而，我一直覺得自己在這方麵非常欠缺，特彆是編程技能和數據分析能力。這本書的“零起點Python大數據與量化交易”這個部分，恰恰是我最需要的。“零起點”意味著我可以從最基礎的Python語法開始學起，逐步掌握數據處理和分析的技能，並將這些技能應用到量化交易中。我非常期待書中能夠提供一些具體的Python代碼示例，讓我能夠親手搭建自己的量化交易係統，感受數據驅動決策的魅力。同時，“機器學習快速入門”的加入，也讓我看到瞭更深層次的學習可能。我知道機器學習在識彆市場模式、預測價格走勢等方麵有很大的潛力，如果能夠掌握這些技術，無疑能大大提升我的投資能力。我希望這本書能以一種清晰、易懂的方式，讓我理解機器學習的基本原理，並學會如何將其應用於金融數據分析和交易策略的開發。這本書對我來說，不僅僅是一本技術書籍，更是一個能夠幫助我實現投資升級的工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計風格比較樸實，但散發著一種紮實和專業的味道，感覺內容會很硬核。我特彆喜歡這種不花哨，直奔主題的書籍。我一直對量化投資這個領域很感興趣，但是作為一個完全的“小白”，總覺得門檻很高，不知道從何下手。市麵上關於量化投資的書籍很多，但很多都充斥著大量的數學公式和復雜的理論，讀起來讓人望而卻步。而這本書的標題中“零起點”這三個字，簡直是為我量身定製的，給瞭我很大的信心。我希望它能從最基礎的概念講起，一步一步地引導我進入這個神秘的領域。尤其是“Python大數據與量化交易”的結閤，這正是我當下最需要的技能組閤。我期待這本書能夠教會我如何利用Python這個強大的工具，去處理和分析海量的數據，並最終將其應用到實際的交易策略中。要知道，在當前的金融市場，數據的重要性不言而喻，而Python在數據科學領域的地位更是舉足輕重。如果這本書能將這兩者完美結閤，那絕對是物超所值。此外，“機器學習快速入門”的加入，也讓我眼前一亮。機器學習在量化交易中的應用已經越來越普遍，很多高階的交易策略都離不開它。我希望這本書能以一種通俗易懂的方式，讓我快速掌握機器學習的基本原理和常用算法，並能將其與量化交易相結閤，構建更具競爭力的交易模型。我非常期待這本書能給我帶來係統性的知識和實操性的指導，讓我能夠真正踏上量化投資之路，不再是紙上談兵。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對金融市場充滿熱情，但缺乏專業技能的愛好者。我常常聽聞“量化投資”這個詞，也知道它在現代金融領域的重要性，但一直苦於沒有閤適的學習入口。市麵上關於量化投資的書籍，要麼理論過於深奧，要麼編程要求過高，讓我望而卻步。當看到這本書的標題時，我感覺像是找到瞭救星。“零起點”這三個字，直接擊中瞭我的痛點，讓我感到安心和有信心。我渴望能夠通過這本書，係統地學習如何使用Python進行大數據處理和分析，並將其應用到量化交易中。我希望書中能夠從Python的基礎知識講起，一步一步地引導我掌握數據清洗、特徵工程、數據可視化等關鍵技能。更重要的是，我希望能夠學到如何構建和迴測量化交易策略，理解不同的交易模型和邏輯。我非常看重“機器學習快速入門”這個部分，因為我知道機器學習是量化投資的未來趨勢。我希望這本書能夠讓我快速理解機器學習的基本概念，例如監督學習、無監督學習，以及一些常用的算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹等。我期待書中能夠提供一些實際的案例，展示如何利用機器學習來預測股票價格、識彆交易信號，並最終優化交易策略。總而言之，我希望這本書能夠為我打開量化投資的大門，讓我能夠真正地掌握利用技術和數據進行投資的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵雖然不那麼引人注目，但當我看到“量化投資”、“Python大數據”、“機器學習”這些關鍵詞時，我的眼睛立刻亮瞭起來。我一直認為，在金融投資領域，技術和數據的重要性日益凸顯，而量化投資正是將這兩者完美結閤的典範。我一直對如何利用編程語言進行投資交易感到好奇，但缺乏係統的學習路徑。這本書的齣現，正好解決瞭我的睏惑。“零起點”的承諾，讓我看到瞭希望，我不用擔心自己沒有編程基礎，可以安心地從頭開始學習。我期待這本書能夠詳細講解Python語言的基礎知識，以及如何利用Python進行大數據處理和分析，這對於量化投資來說是必不可少的。更重要的是，我希望這本書能夠將這些技術與量化交易策略的構建緊密結閤起來，提供一些實際可行的交易模型和實現方法。例如，如何通過Python抓取股票數據，進行清洗和預處理，然後運用機器學習算法來識彆交易信號，並最終生成交易指令。我希望書中能夠包含一些案例分析，讓我能夠更直觀地理解這些概念是如何在實際交易中應用的。“機器學習快速入門”的部分，更是讓我期待，因為我知道機器學習在金融領域的應用前景非常廣闊，可以幫助我構建更智能、更有效的交易係統。我希望這本書能夠讓我快速掌握一些核心的機器學習算法，並能夠理解它們在量化交易中的應用場景。