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店铺： 荣丰通达图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121335846

商品编码：27154352360

 9787121335846 9787121323331 9787121311413 9787121306594 9787121305146 9787121313363 9787121310744

零起点TensorFlow与量化交易

Python量化回溯、TensorFlow、PyTorch、MXNet深度学习平台以及神经网络模型，都是近年来兴起的前沿科技项目，相关理论、平台、工具目前尚处于摸索阶段。

TensorFlow是近年来影响大的神经网络、深度学习平台，本书从入门者的角度，对TensorFlow进行了介绍，《零起点TensorFlow与量化交易》中通过大量的实际案例，让初学者快速掌握神经网络和金融量化分析的基本编程，为进一步学习奠定扎实的基础。

《零起点TensorFlow与量化交易》中的案例、程序以教学为主，且进行了高度简化，以便读者能够快速理解相关内容，短时间了解Python量化回溯的整个流程，以及数据分析、机器学习、神经网络的应用。

《零起点TensorFlow与量化交易》仅仅作为入门课程，具体的实盘策略，有待广大读者通过进一步深入学习TensorFlow、PyTorch等新一代深度学习平台来获得。更重要的是，广大的一线实盘操作人员需要结合的金融操盘经验，与各种神经网络模型融会贯通，构建更加符合金融量化实际应用的神经网络模型，从而获得好的收益。

第1章 TensorFlow概述 1

1.1 TensorFlow要点概括 2

1.2 TensorFlow简化接口 2

1.3 Keras简介 3

1.4 运行环境模块的安装 4

1.4.1 CUDA运行环境的安装 4

案例1-1：重点模块版本测试 5

案例1-2：GPU开发环境测试 8

1.4.2 GPU平台运行结果 9

第2章 无数据不量化（上） 12

2.1 金融数据源 13

2.1.1 TopDat金融数据集 14

2.1.2 量化分析与试错成本 15

2.2 OHLC金融数据格式 16

案例2-1：金融数据格式 17

2.3 K线图 18

案例2-2：绘制金融数据K线图 19

2.4 Tick数据格式 22

案例2-3：Tick数据格式 23

2.4.1 Tick数据与分时数据转换 25

案例2-4：分时数据 25

2.4.2 resample函数 26

2.4.3 分时数据 26

2.5 离线金融数据集 29

案例2-5：TopDat金融数据集的日线数据 29

案例2-6：TopDat金融数据集的Tick数据 31

2.6 TopDown金融数据下载 33

案例2-7：更新单一A股日线数据 34

案例2-8：批量更新A股日线数据 37

2.6.1 Tick数据与分时数据 40

案例2-9：更新单一A股分时数据 40

案例2-10：批量更新分时数据 43

2.6.2 Tick数据与实时数据 45

案例2-11：更新单一实时数据 45

案例2-12：更新全部实时数据 48

第3章 无数据不量化（下） 51

3.1 均值优先 51

案例3-1：均值计算与价格曲线图 52

3.2 多因子策略和泛因子策略 54

3.2.1 多因子策略 54

3.2.2 泛因子策略 55

案例3-2：均线因子 55

3.3 “25日神定律” 59

案例3-3：时间因子 61

案例3-4：分时时间因子 63

3.4 TA-Lib金融指标 66

3.5 TQ智能量化回溯 70

3.6 全内存计算 70

案例3-5：增强版指数索引 71

案例3-6：AI版索引数据库 73

3.7 股票池 77

案例3-7：股票池的使用 77

3.8 TQ_bar全局变量类 81

案例3-8：TQ_bar初始化 82

案例3-9：TQ版本日线数据 85

3.9 大盘指数 87

案例3-10：指数日线数据 88

案例3-11：TQ版本指数K线图 89

案例3-12：个股和指数曲线对照图 92

3.10 TDS金融数据集 96

案例3-13：TDS衍生数据 98

案例3-14：TDS金融数据集的制作 102

案例3-15：TDS金融数据集2.0 105

案例3-16：读取TDS金融数据集 108

第4章 人工智能与趋势预测 112

4.1 TFLearn简化接口 112

4.2 人工智能与统计关联度分析 113

4.3 关联分析函数corr 113

4.3.1 Pearson相关系数 114

4.3.2 Spearman相关系数 114

4.3.3 Kendall相关系数 115

4.4 open（开盘价）关联性分析 115

案例4-1：open关联性分析 115

4.5 数值预测与趋势预测 118

4.5.1 数值预测 119

4.5.2 趋势预测 120

案例4-2：ROC计算 120

案例4-3：ROC与交易数据分类 123

4.6 n+1大盘指数预测 128

4.6.1 线性回归模型 128

案例4-4：上证指数n+1的开盘价预测 129

案例4-5：预测数据评估 133

4.6.2 效果评估函数 136

4.6.3 常用的评测指标 138

4.7 n+1大盘指数趋势预测 139

案例4-6：涨跌趋势归一化分类 140

案例4-7：经典版涨跌趋势归一化分类 143

4.8 One-Hot 145

案例4-8：One-Hot格式 146

4.9 DNN模型 149

案例4-9：DNN趋势预测 150

第5章 单层神经网络预测股价 156

5.1 Keras简化接口 156

5.2 单层神经网络 158

案例5-1：单层神经网络模型 158

5.3 神经网络常用模块 168

案例5-2：可视化神经网络模型 170

案例5-3：模型读写 174

案例5-4：参数调优入门 177

第6章 MLP与股价预测 182

6.1 MLP 182

案例6-1：MLP价格预测模型 183

6.2 神经网络模型应用四大环节 189

案例6-2：MLP模型评估 190

案例6-3：优化MLP价格预测模型 194

案例6-4：优化版MLP模型评估 197

第7章 RNN与趋势预测 200

7.1 RNN 200

7.2 IRNN与趋势预测 201

案例7-1：RNN趋势预测模型 201

案例7-2：RNN模型评估 209

案例7-3：RNN趋势预测模型2 211

案例7-4：RNN模型2评估 214

第8章 LSTM与量化分析 217

8.1 LSTM模型 217

8.1.1 数值预测 218

案例8-1：LSTM价格预测模型 219

案例8-2：LSTM价格预测模型评估 226

8.1.2 趋势预测 230

案例8-3：LSTM股价趋势预测模型 231

案例8-4：LSTM趋势模型评估 239

8.2 LSTM量化回溯分析 242

8.2.1 构建模型 243

案例8-5：构建模型 243

8.2.2 数据整理 251

案例8-6：数据整理 251

8.2.3 回溯分析 262

案例8-7：回溯分析 262

8.2.4 回报分析 268

案例8-8：量化交易回报分析 268

8.3 完整的LSTM量化分析程序 279

案例8-9：LSTM量化分析程序 280

8.3.1 数据整理 280

8.3.2 量化回溯 284

8.3.3 回报分析 285

8.3.4 回报分析 288

第9章 日线数据回溯分析 293

9.1 数据整理 293

案例9-1：数据更新 294

案例9-2：数据整理 296

9.2 回溯分析 307

9.2.1 回溯主函数 307

9.2.2 交易信号 308

9.3 交易接口函数 309

案例9-3：回溯分析 309

案例9-4：多模式回溯分析 316

第10章 Tick数据回溯分析 318

10.1 ffn金融模块库 318

案例10-1：ffn功能演示 318

案例10-2：量化交易回报分析 330

案例10-3：完整的量化分析程序 343

10.2 Tick分时数据量化分析 357

案例10-4：Tick分时量化分析程序 357

总结 371

附录A TensorFlow 1.1函数接口变化 372

附录B 神经网络常用算法模型 377

附录C 机器学习常用算法模型 414

零起点Python足彩大数据与机器学习实盘分析  

本书采用Python编程语言、Pandas数据分析模块、机器学习和人工智能算法，对足彩大数据进行实盘分析。设计并发布了开源大数据项目zc-dat足彩数据包，汇总了2010—2016年5万余场足球比赛的赛事和赔率数据，包括威廉希尔、澳门、立博、Bet365、Interwetten、SNAI、皇冠、易胜博、伟德、必发等各大赔率公司。介绍了如何使用Python语言抓取网页数据，下载更新zc-dat足彩数据包，并预测分析比赛获胜球队的取胜概率，同时提出了检测人工智能算法优劣的“足彩图灵”法则。

Python金融衍生品大数据分析：建模、模拟、校准与对冲  

Python在数据分析领域得到了越来越广泛的应用。一部分着眼于对股市指数期权的价值、股票、利率的影响。第二部分介绍套利定价理论、离散时间内中性估值,持续时间,介绍了两种流行的期权定价方法。后,第三部分介绍市场估值工作的整个过程。

量化投资：以Python为工具  

Python在数据分析领域得到了越来越广泛的应用。部分着眼于对股市指数期权的价值、股票、利率的影响。第二部分介绍套利定价理论、离散时间内中性估值,持续时间,介绍了两种流行的期权定价方法。后,第三部分介绍市场估值工作的整个过程。

零起点Python大数据与量化交易  

本书是国内较早关于Python大数据与量化交易的原创书籍，配合zwPython、zwQuant开源量化软件学习，已经是一套完整的大数据分析、量化交易学习教材，可直接用于实盘交易。本书特色：一，以实盘个案分析为主，全程配有Python代码；第二，包含大量的图文案例和Python源码，无须编程基础，懂Excel即可开始学习；第三，配有的zwPython、zwQuant量化软件和zwDat数据包。本书内容源自笔者的原版教学课件，虽然限于篇幅和载体，省略了视频和部分环节，但核心内容都有保留，配套的近百套Python教学程序没有进行任何删减。考虑到广大入门读者的需求，笔者在各个核心函数环节增添了函数流程图。

 零起点Python机器学习快速入门  

本书采用的黑箱模式，MBA案例教学机制，结合一线实战案例，介绍Sklearn人工智能模块库和常用的机器学习算法。书中配备大量图表说明，没有枯燥的数学公式，普通读者，只要懂Word、Excel，就能够轻松阅读全书，并学习使用书中的知识，分析大数据。本书具有以下特色：的黑箱教学模式，全书无任何抽象理论和深奥的数学公式。化融合Sklearn人工智能软件和Pandas数据分析软件，不用再直接使用复杂的Numpy数学矩阵模块。化的Sklearn函数和API中文文档，可作为案头工具书随时查阅。基于Sklearn+Pandas模式，无须任何理论基础，全程采用MBA案例模式，懂Excel就可看懂。

零起点TensorFlow快速入门  

TensorFlow是近年来影响大的神经网络和深度学习平台，本书以生动活泼的语言，从入门者的角度，对TensorFlow进行介绍，书中包含大量简单风趣的实际案例，如孤独的神经元、梵高画风等，让广大初学者快速掌握神经网络的基本编程，为进一步学习人工智能奠定扎实的基础。

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