零起点Python大数据与量化交易 何海群 CHRD前海智库CTO

零起点Python大数据与量化交易 何海群 CHRD前海智库CTO
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　　目 录
　　第1章 从故事开始学量化 1
1 L/ v9 j3 U" }! N- k7 a　　1.1 亿万富翁的“神奇公式” 2
　　1.1.1 案例1-1：亿万富翁的“神奇公式” 2
　　1.1.2 案例分析：Python图表 5
　　1.1.3 matplotlib绘图模块库 7
　　1.1.4 案例分析：style绘图风格 10
) ]6 |8 g$ n* s4 d  k( I: x　　1.1.5 案例分析：colormap颜色表 12
　　1.1.6 案例分析：颜色表关键词 14
　　1.1.7 深入浅出 17
6 ^' `& B2 N$ u+ G　　1.2 股市“一月效应” 18
　　1.2.1 案例1-2：股市“一月效应” 18
　　1.2.2 案例分析：“一月效应”计算 19
% G  D  |7 |- ^( n! c　　1.2.3 案例分析：“一月效应”图表分析 24
　　1.2.4 案例分析：颜色表效果图 26
9 c7 Y- I' n7 D* {6 R　　1.2.5 “一月效应”全文注解版Python源码 271.2.6 大数据?宏分析 34
# N. P: M2 ]- d, V) U　　1.3 量化交易流程与概念 36
　　1.3.1 数据分析I2O流程 36
　　1.3.2 量化交易不是高频交易、自动交易 37
0 Q7 F* X( _/ Q　　1.3.3 小资、小白、韭菜 38
　　1.3.4 专业与业余 38
　　1.4 用户运行环境配置 42
　　1.4.1 程序目录结构 43
　　1.4.2 金融股票数据包 44
　　1.5 Python实战操作技巧 46
　　1.5.1 模块检测 46
' ?, m6 z( ?" Y1 B) C　　1.5.2 Spyder编辑器界面设置 47
7 S# s8 o1 A/ q: J　　1.5.3 代码配色技巧 48
　　1.5.4 图像显示配置 50
. J7 ~7 k! z! |8 r　　1.5.5 Python2、Python 3双版本双开模式 51
　　1.5.6 单版本双开、多开模式 52
　　1.5.7 实战胜于一切 54
$ U+ _% j) H* S5 `, O　　1.6 量化、中医与西医 54
; j) ?, A& g& w6 l* f, M/ P# z　　第2章 常用量化技术指标与框架 56
; K7 B5 U; `8 K  M) z　　2.1 案例2-1：SMA均线策略 56
　　2.1.1 案例要点与事件编程 58
* K7 u6 t! v( Q; N) |% }, w3 B　　2.1.2 量化程序结构 61
2 C7 H9 r0 R  v# |　　2.1.3 main程序主入口 61
0 W5 u. a; ?% f: ]　　2.1.4 KISS法则 63
, z7 Q1 {8 U* L! Q/ O　　2.2 Python量化系统框架 64
1 a7 f. a* P) |1 v* Y: [" ~　　2.2.1 量化行业关键词 64
4 U8 |9 Q' O' c: B- z. r# c　　2.2.2 国外主流Python量化网站 65
7 o/ Z8 ~: ]* R+ a　　2.2.3 我国主流Python量化网站 67
　　2.2.4 主流Python量化框架 70
　　2.3 常用量化软件包 78
　　2.3.1 常用量化软件包简介 79
* ]. W. t+ }4 ~4 }2 u- @　　2.3.2 案例2-2：模块库列表 80
6 H, v+ q9 r+ c% r　　2.4 常用量化技术指标 82
　　2.4.1 TA-Lib金融软件包 83
　　2.4.2 案例2-3：MA均线函数调用 84
　　2.4.3 TA-Lib函数调用 86
( t$ Z5 u5 N7 f$ G　　2.4.4 量化分析常用指标 88
　　2.5 经典量化策略 90
　　2.5.1 阿尔法（Alpha）策略 90
' P2 {/ H! Q/ y6 ~7 }　　2.5.2 Beta策略 92
　　2.5.3 海龟交易法则 93
8 I" d  d; n- W  _0 e- m5 I　　2.5.4 ETF套利策略 95
　　2.6 常用量化策略 95
) f! D( {9 d: Z' U8 ]　　2.6.1 动量交易策略 96
6 D! Q# }$ K# o# b; k　　2.6.2 均值回归策略 97
* j! u) ]. p+ W; S　　2.6.3 其他常用量化策略 98
' i1 ?$ m% \: B5 m5 Z! ~# k　　2.7 起点与终点 100
　　第3章 金融数据采集整理 101
* d4 u/ `& g' x& Y3 ^" B　　3.1 常用数据源API与模块库 102
　　3.1.1 大数据综合API 102
　　3.1.2 专业财经数据API 103
6 I  Z! z- X) c: O3 |7 ~/ M5 n　　3.1.3 专业数据模块库 104
# E, u# w- i0 x- [- @  Z0 s4 m　　3.2 案例3-1：zwDatX数据类 104
　　3.3 美股数据源模块库 108
　　3.4 开源文档库Read the Docs 109
& X) Q! k; E! Z　　3.5 案例3-2：下载美股数据 110
0 C/ J, Y+ U: v; c. z　　3.6 财经数据源模块库TuShare 113
　　3.6.1 沪深股票列表 115
/ T" X9 S) H$ K　　3.6.2 案例3-3：下载股票代码数据 116
3 w) X9 {( N. r　　3.6.3 CSV文件处理 119
# b. Q; @6 k4 }0 A1 B　　3.7 历史数据 121
　　3.7.1 历史行情 121
5 ]6 N: ^; u* }5 u2 B1 L( G　　3.7.2 案例3-4：下载近期股票数据 124
# R5 X) m1 z" G0 t: E0 v* g- j　　3.7.3 历史复权数据 130
. c& M& N' o6 _( l4 _$ Z( I" i3 }4 b+ [　　3.7.4 案例3-5：下载历史复权数据 131
　　3.8 其他交易数据 134
& m& g. A* l9 L& a/ {4 ~% ?　　3.9 zwDat超大股票数据源与数据更新 143
　　3.9.1 案例3-6：A股基本概况数据下载 144
　　3.9.2 案例3-7：A股交易数据下载 146
9 ?% z, T2 E7 p9 p　　3.9.3 案例3-8：A股指数行情数据下载 150
　　3.9.4 案例3-9：美股交易数据下载 151
0 \2 E  g9 o% v1 |　　3.10 数据归一化处理 153
' _+ B7 ^- {% w2 |9 O* x  g1 S) F　　3.10.1 中美股票数据格式差异 153
　　3.10.2 案例3-10：数据格式转化 154
! Y$ ?( L; @9 `7 n* O　　3.10.3 案例3-11：A股策略PAT实盘分析 156
　　3.10.4 案例3-12：数据归一化 158
! ^' k9 [* A( T- l5 d　　3.11 为有源头活水来 160
. k/ f) B) I: J　　第4章 PAT案例汇编 162
　　4.1 投资组合与回报率 163
　　4.1.1 案例4-1：下载多组美股数据 163
　　4.1.2 案例4-2：投资组合收益计算 165
　　4.2 SMA均线策略 168
　　4.2.1 SMA简单移动平均线 168
　　4.2.2 案例4-3：原版SMA均线策略 169
- k1 ?) x2 P' m( i7 y6 @( e　　4.2.3 案例4-4：增强版SMA均线策略 173
　　4.2.4 案例4-5：A股版SMA均线策略 174
　　4.3 均线交叉策略 175
+ k' q6 y; ?) T1 ?, _% c5 ^/ C6 X　　4.3.1 案例4-6：均线交叉策略 176
　　4.3.2 案例4-7：A股版均线交叉策略 178
! R; ^% R# f: w" h9 i　　4.4 VWAP动量策略 181
　　4.4.1 案例4-8：VWAP动量策略 182
　　4.4.2 案例4-9：A股版VWAP动量策略 183
/ e' e/ w4 r7 o$ I, x- ]3 h　　4.5 布林带策略 183
9 Y# K" k3 s: l" y1 D/ i2 s　　4.5.1 案例4-10：布林带策略 185
7 L+ E1 I" }" r　　4.5.2 案例4-11：A股版布林带策略 186
5 f1 v  U; {" |& y7 e7 h　　4.6 RSI2策略 188
/ [. i, _8 V6 s9 x( A　　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 案例与传承 194
! \( n7 y2 L. b/ I4 u) T) A" d! {　　第5章 zwQuant整体架构 196
" ^) ~* U. z8 y　　5.1 发布前言 196
1 _/ @; I; @9 y　　5.2 功能简介 197
　　5.2.1 目录结构 197
　　5.2.2 安装与更新 198
/ g2 l! v+ Y# D  z. Z5 J# C. G3 Z' p' C　　5.2.3 模块说明 199
　　5.2.4 zwSys模块：系统变量与类定义 200
　　5.2.5 zwTools模块：常用（非量化）工具函数 2015.2.6 zwQTBox：常用“量化”工具函数集 2015.2.7 zwQTDraw.py：量化绘图工具函数 203
8 ~: q3 B. C1 _! ^" f1 @8 o7 b　　5.2.8 zwBacktest：回溯测试工具函数 203
( p5 W' H$ [1 r3 {# W2 k　　5.2.9 zwStrategy：策略工具函数 203
　　5.2.10 zw_TA-Lib：金融函数模块 204
　　5.3 示例程序 207
　　5.4 常用量化分析参数 208
　　5.5 回溯案例：对标测试 209
　　5.5.1 对标测试1：投资回报参数 209
; I& ~! s9 u" Z, b　　5.5.2 对标测试2：VWAP策略 211
　　5.6 回报参数计算 214
　　5.7 主体框架 220
　　5.7.1 stkLib内存数据库 220
　　5.7.2 Bars数据包 221
; N! @7 ]5 Q7 J- a1 r4 W% G　　5.7.3 案例：内存数据库＆数据包 222
　　5.7.4 qxLib、xtrdLib 227
. m( [+ }$ b& B5 ~- Z  h0 C　　5.7.5 案例5-1：qxLib数据 228
5 z8 \( U; M6 V( W　　5.7.6 量化系统的价格体系 230
　　5.7.7 数据预处理 231
　　5.7.8 绘图模板 234
　　5.8 新的起点 236
. @! W6 R6 J$ r6 z　　第6章 模块详解与实盘数据 237
8 y' }1 E8 }8 e) h4 p, Y# }　　6.1 回溯流程 238
5 M. v" s3 D$ `$ w　　6.1.1 案例6-1：投资回报率 238
　　6.1.2 代码构成 242
- q- `- z" |/ M* X9 t　　6.1.3 运行总流程 243
9 @* L- K  l( O% D　　6.2 运行流程详解 244
2 O! D$ A/ v3 U6 Q) C　　6.2.1 设置股票数据源 244
　　6.2.2 设置策略参数 247
$ [; d; \% Y0 c' v8 b　　6.2.3 dataPre数据预处理 249
5 Q4 a; e0 ^! `, y- a　　6.2.4 绑定策略函数 253
# _* U/ G% w, ^; `$ q* L　　6.2.5 回溯测试：zwBackTest 253
/ I3 ^: w  t1 I/ t; x1 e4 t　　6.2.6 输出回溯结果数据、图表 258
　　6.3 零点策略 260
( O( t9 {; b, O  f7 |　　6.3.1 mul多个时间点的交易＆数据 263
　　6.3.2 案例6-2：多个时间点交易 264
( ?3 d( P: y* m' r　　6.4 不同数据源与格式修改 270
( L5 C6 a# i- K　　6.4.1 案例6-3：数据源修改 272
7 N' Q, A# p$ b& I. s  e2 N4 ]; f　　6.4.2 数据源格式修改 274
　　6.5 金融数据包与实盘数据更新 275
* T' d! R* M1 y* Z* B* I　　6.5.1 大盘指数文件升级 276
　　6.5.2 实盘数据更新 277
4 d0 B& M$ D: H0 F8 h& V$ |& p　　6.5.3 案例6-4：A股实盘数据更新 277
% |7 R7 M( t# X5 o- u9 X2 V7 @　　6.5.4 案例6-5：大盘指数更新 279
8 P  W6 g* n9 G7 k1 p& X5 G　　6.6 稳定第一 281
　　第7章 量化策略库 282
* m8 L* L8 j% b4 v" ?　　7.1 量化策略库简介 282
　　7.1.1 量化系统的三代目 283
　　7.1.2 通用数据预处理函数 283
$ l+ f+ m3 G! Z3 M% w　　7.2 SMA均线策略 286
/ `, n+ I+ @3 f. j　　7.2.1 案例7-1：SMA均线策略 286
; E1 _% ?9 N& I　　7.2.2 实盘下单时机与推荐 289
9 z7 V9 a! Q& D1 j4 c% A6 s　　7.2.3 案例7-2：实盘SMA均线策略 290
　　7.3 CMA均线交叉策略 294
　　7.3.1 案例7-3：均线交叉策略 294
) E  C; ^2 g4 T1 M" |; h　　7.3.2 对标测试误差分析 296
: D+ d7 {7 p  X% P　　7.3.3 案例7-4：CMA均线交叉策略修改版 299
+ Q4 Q6 s( F& M7 i( D6 c7 \　　7.3.4 人工优化参数 300
6 \8 d4 K5 u* b　　7.4 VWAP策略 301
5 a1 U" b: Y- q" ?$ h( U* g　　7.4.1 案例7-5：VWAP策略 301
# S" x+ Q4 @6 F2 P: q　　7.4.2 案例7-6：实盘VWAP策略 303
7 R7 C: G/ L- K$ M) |0 J% o　　7.5 BBands布林带策略 304
  y$ n, @3 D  u( W, q　　7.5.1 案例7-7：BBands布林带策略 305
: S, f: r; N" D　　7.5.2 案例7-8：实盘BBands布林带策略 306
　　7.6 大道至简1 1 307
& c  C% o  O) }) P/ V# M　　第8章 海龟策略与自定义扩展 309
7 l' Q' m7 ?6 }6 E: D9 J; |& c　　8.1 策略库 309
　　8.1.1 自定义策略 310
　　8.1.2 海龟投资策略 310
　　8.2 tur海龟策略v1：从零开始 311
　　8.3 案例8-1：海龟策略框架 311
　　8.4 tur海龟策略v2：策略初始化 312
5 ?' I+ u) W0 X& r0 m　　8.5 案例8-2：策略初始化 312
/ h/ f5 _3 s  o! L9 L5 ^; H　　8.6 tur海龟策略v3：数据预处理 313
' ?5 ^8 }6 L/ S2 Q7 D5 z2 f) q　　8.7 案例8-3：数据预处理 314
) w3 I( U5 ?- c& }　　8.8 tur海龟策略v4：策略分析 317
. @3 I$ |% ?+ Z5 `4 L7 L; s　　8.9 案例8-4：策略分析 317
) m, x; w/ U9 `9 M　　8.10 tur海龟策略v5：数据图表输出 320
　　8.10.1 案例8-5：图表输出 320
　　8.10.2 参数优化 324
　　8.10.3 案例8-6：参数优化 324
　　8.11 tur海龟策略v9：加入策略库 325
　　8.12 案例8-7：入库 326
　　8.13 庖丁解牛 328
　　第9章 TA-Lib函数库与策略开发 329
- M) ]! _9 {' A! ~6 s9 I. Y: @　　9.1 TA-Lib技术指标 329
　　9.1.1 TA-Lib官网 329
　　9.1.2 矩阵版TA-Lib金融函数模块 330
　　9.2 MACD策略 331
　　9.2.1 MACD策略1 331
/ W* r! X9 T# O5 Q7 H1 o0 A( _　　9.2.2 案例9-1：MACD_v1 335
; K5 m# g) B/ c　　9.2.3 MACD策略2 336
# X7 X# r; y0 x  k8 K8 a0 i　　9.2.4 案例9-2：MACD_v2 338
$ V8 M# ]9 U1 Z1 V4 s　　9.3 KDJ策略 340
　　9.3.1 KDJ策略1 340
3 J+ e5 R6 m7 Q  Y4 ?- k. ]　　9.3.2 案例9-3：KDJ01 343
　　9.3.3 KDJ策略2 346
　　9.3.4 案例9-4：KDJ02 347
$ E$ c* y; U% t  S- k% a　　9.4 RSI策略 350
　　9.4.1 RSI取值的大小 351
　　9.4.2 RSI策略 351
0 Q, m, q* e9 g0 q0 _　　9.4.3 预留参数优化接口 356
　　9.4.4 案例9-5：A股版RSI策略 357
% O* s, ]4 ]7 ?3 |　　9.5 基石、策略与灵感 358
2 ^1 @+ [% P8 c( K$ `( B　　第10章 扩展与未来 360
2 s: j5 S8 K/ t# J) N　　10.1 回顾案例2-1：SMA均线策略 360
　　案例10-1：SMA均线策略扩展 363
1 ]2 o0 c, {# y$ j: F6 [7 M　　10.2 大盘指数资源 365
& Z7 _, Z+ _# e$ E$ o6 a- C　　10.2.1 大盘指数文件升级 366
3 j  {& K: ]' B: n6 P1 [　　10.2.2 大盘指数内存数据库 367
　　10.2.3 扩展zwQuantX类变量 368
　　10.2.4 大盘指数读取函数 368
　　10.2.5 案例10-2：读取指数 369
  l6 W7 E. J1 g& x　　10.2.6 大盘数据切割 370
0 H5 P: o$ _( A　　10.2.7 案例10-3：inxCut数据切割 372
　　10.3 系统整合 373
1 y3 x! N( ?5 @9 r, a9 Q8 \( O6 M+ Z　　10.3.1 案例10-4：整合设置 375
　　10.3.2 案例10-5：修改指数代码 376
　　10.3.3 修改sta_dataPre0xtim函数 377
　　10.3.4 案例10-6：整合数据切割 380
: @; H5 m2 E/ o/ u. i　　10.3.5 修改绘图函数 381
8 y3 V5 _0 _, o　　10.4 扩展完成 384
* u$ h/ C4 y" S0 [* w5 n: y( l& X6 ?$ s　　案例10-7：SMA均线扩展策略 384
　　10.5 其他扩展课题 386
0 r! Q7 U: B, h　　10.5.1 复权数据冲突 386
1 k4 S# d- A( q: L: ]; D+ x　　10.5.2 波动率指标DVIX 386
　　10.5.3 修改回溯主函数zwBackTest 387
　　10.5.4 案例10-8：波动率 390
* K. q1 H5 I3 y: K$ l　　10.5.5 空头交易 392
0 h- S9 a, h/ w　　10.5.6 虚拟空头交易 392
1 p) n  }2 N; w2 ]+ ], Z* s　　10.5.7 修改检查函数 393
　　10.5.8 案例10-9：空头数据 396
　　10.6 终点与起点 397
　　附
) p. ^; r7 W+ n) `　　内容介绍
+ U) ~- Q- J7 H7 G　　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：*，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、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。
　　作者介绍
- T8 X3 M2 M, Z2 V, k0 T　　何海群，网名：字王，CHRD前海智库CTO，《中华大字库》发明人，出版书籍20余部，在人工智能、数据分析等方面具有20年一线专业经验；zwPython开发平台、zwQuant量化软件设计师，中国“Python创客”项目和“Python产业联盟”发起人，国内首个Python量化课程《Python量化实盘?魔鬼训练营》创始人，也是极宽量化开源团队的创始人。其研究成果有：“小数据”理论、快数据模型、黑天鹅算法、人工智能“足彩图灵法则”等；其论文《人工智能与中文字型设计》是中文字库行业三大基础建模理论之一。

太好了，谢谢！

好东西，谢谢！