学习《量化交易如何建立自己的算法交易》PDF+《量化投资策略与技术修订版》PDF

 学习python基础,数学工具,策略开发。学习实例,多为实际需求。利用故事、数学模型和代码,学习量化与编程的关系,描绘量化的人生哲学,学习作者在量化方面的经验,体会作者对交易、人生的理解。

无论是量化、算法,还是黑箱交易,谈论的都是一件事情:通过计算机执行的系统化交易。对数学或者技术有所恐惧的投资者能理解量化交易,带领走过黑箱之旅。用简明的语言指明宽客们所做的工作,揭开了量化交易和量 化交易策略的神秘面纱。在简明介绍量化交易准则和一般性准则之后,转入正题,开始介绍典型黑箱系统的详细内件,用非技术性的语言解释内件是什么以及 内件之间是如何组合在一起的。

《量化投资:策略与技术(修订版)》是国内少有的有关量化投资策略的著作。首先,介绍了量化投资大师西蒙斯的传奇故事(连续20年,每年赚60%)。然后,用60多个案例介绍了量化投资的各个方面的内容,主要分为策略篇与理论篇两部分。策略篇主要包括:量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易和资产配置等。理论篇主要包括:人工智能、数据挖掘、小波分析、支持向量机、分形理论、随机过程及IT技术等。最后介绍了作者开发的D—Alpha量化对冲交易系统,该系统全球市场验证显示具有长期稳健的收益率。

《量化交易之路用Python做股票量化分析》前面讲的是编程技巧,估计策略部分是常用的普通策略。其目的是受人以鱼竿,而不是鱼,进而构建自己独特交易想法的交易系统,也就是定制。

《量化交易之路用Python做股票量化分析》PDF及代码+《量化投资策略与技术修订版》PDF

《量化投资策略与技术修订版》PDF,572页,文字可以复制。丁鹏 著。

《量化交易之路用Python做股票量化分析》PDF,407页,文字可以复制;配套源代码。阿布 著。

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《量化交易之路用Python做股票量化分析》有不少针对股票编程的体会,娓娓道来。就像一位前辈将他的工作笔记展示在你的面前,语重心长的给你讲有哪些经验,前边的路哪里有坑,哪里有坎,哪里有小技巧。又像有人带着你读,软件编程的说明文档。


《打开量化投资的黑箱第2版》PDF+《Python与量化投资从基础到实战》原版PDF及代码

《Python与量化投资从基础到实战》原版PDF,428页,有目录,文字可复制;配套源代码。作者: 王小川

《打开量化投资的黑箱第2版》PDF,356页,带书签目录,文字可复制。作者: [美]里什·纳兰(Rishi K. Narang) 译者: 上官丽英

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《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。

《Python与量化投资从基础到实战》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。

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等。可作为进行量化投资的工具和入门参考,有大量的Python量化策略实现代码,可直接修改并获得策略的历史回测结果,甚至可将代码 直接实盘应用。



用大量的实际案例以及真实的故事清晰地解释:最常见的量化系统结构;宽客如何追逐阿尔法;量化交易中的主观判断水平;高频交易及设施;执行算法以及如何工作;宽客如何构建风险模型以及如何知道特定的模型是否真正有效;基于理论驱动的系统和数据挖掘策略之间的重要不同点;如何评估量化经理以及他们的策略;如何将量化策略嵌入一个全面的投资组合策略,为何它们都很重要;量化交易的现行趋势和未来趋势以及在未来的角色。

 学习量化交易推荐学习国内关于Python大数据与量化交易的原创图书《零起点Python大数据与量化交易》。

学习推荐《零起点Python大数据与量化交易》中文PDF+源代码

《零起点Python大数据与量化交易》中文PDF,带目录,655页,文字可以复制。配套源代码。

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配合zwPython开发平台和zwQuant开源量化软件学习,是一套完整的大数据分析、量化交易的学习教材,可直接用于实盘交易。有三大特色:第一,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,无须专业编程基础,懂Excel即可开始学习;第三,配有专业的zwPython集成开发平台、zwQuant量化软件和zwDat数据包。

Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区,在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用,并且成为该行业开发核心应用的首选编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析,以及开发相关应用程序的技巧和工具。总计分为3部分,共19章,第1部分介绍了Python在金融学中的应用,其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具,以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例。

学习《Python金融大数据分析》中文PDF+英文PDF+代码

《Python金融大数据分析》中英文两版对比学习。配套源代码。

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第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中最重要的Python库、技术和方法,其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、随机数生成和随机过程模拟、Python统计学应用、Python和Excel的集成、Python面向对象编程和GUI的开发、Python与Web技术的集成,以及基于Web应用和Web服务的开发;第3部分关注的是蒙特卡洛模拟期权与衍生品定价实际应用的开发工作,其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值、波动率期权等知识。

 《量化投资以R语言为工具》将R语言和量化投资结合,讲述如何在R语言中构建量化投资策略。

《量化投资以R语言为工具》PDF+正文数据与代码+习题数据与代码

《量化投资以R语言为工具》PDF,558页,带书签,文字可以复制。配套完整的《正文数据与代码》及《习题数据与代码》

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《量化投资以R语言为工具》,蔡立耑著,主要讲解量化投资的思想和策略,并借助R语言进行实战。由三部分组成:首先,对R编程语言的介绍,通过学习,读者可以迅速掌握用R语言处理数据的方法,灵活运用R语言解决实际金融问题;其次,向读者介绍量化投资的理论知识,主要讲解量化投资所需的数量基础与量化投资的类型等方面;最后,将以上两部分内容结合起来,讲述如何在R语言中构建量化投资策略。

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