《量化交易之路 用Python做股票量化分析》读书笔记.pptxVIP

思维导图PPT模板《量化交易之路 用Python做股票量化分析》必威体育精装版版读书笔记，下载可以直接修改 交易量化第章基础小结策略概率实例函数技术优势机器股票系统工具数学方法资金开发本书关键字分析思维导图 01第1部分 对量化交易的正确认识第3部分 量化交易系统的开发第2部分 量化交易的基础第4部分 机器学习在量化交易中的实战目录030204 05附录A 量化环境部署附录C 量化统计分析及指标应用附录B 量化相关性分析推荐阅读目录070608 内容摘要本书从量化交易的正确性认识出发，以Python为基础，循序渐进地讲解了量化交易所需要了解的各种知识及工具。书中特别穿插了大量开发技巧和交易投资技巧，所有示例都基于量化交易及相关知识，以实战为目的。本书共11章，分为4部分。第1部分讲解了量化交易的正确认识；第2部分讲解了量化交易的基础，如Python、数学和几种数据分析工具等；第3部分讲解了量化交易系统的开发与使用、基础度量概念及最优参数等问题；第4部分讲解了机器学习技术在量化交易中的实战应用。附录还给出了量化环境部署、量化相关性分析、量化统计分析及指标应用。 第1部分 对量化交易的正确认识量化交易中大多数策略是基于对历史规律的总结，在规律的基础上发现概率优势，它的最大理论依据是人性的相似性以及人性很难改变的事实。 1.1 什么是量化交易1.2 量化交易：投资？投机？赌博？1.3 量化交易的优势1.4 量化交易的正确认识1.5 量化交易的目的12345第1章 量化引言 第2部分 量化交易的基础 交易中应该追求的是让利润尽情地奔跑，让亏损尽快止损，但其实往往变成了让亏损尽情地亏损，让利润尽快地止赢。 第2章 量化语言——Python第3章 量化工具——NumPy第4章 量化工具——pandas第5章 量化工具——可视化第6章 量化工具——数学12345第2部分 量化交易的基础 2.1 基础语法与数据结构2.2 函数2.3 面向对象2.4 性能效率2.5 代码调试2.6 本章小结010302040506第2章 量化语言——Python 3.1 并行化思想与基础操作3.2 基础统计概念与函数使用3.3 正态分布3.4 伯努利分布3.5 本章小结12345第3章 量化工具——NumPy 4.1 基本操作方法4.2 基本数据分析示例4.3 实例1：寻找股票异动涨跌幅阀值4.4 实例2：星期几是这个股票的“好日...第4章 量化工具——pandas 4.5 实例3：跳空缺口4.7 本章小结4.6 pandas三维面板的使用第4章 量化工具——pandas 5.1 使用Matplotlib可视化数...5.2 使用Bokeh交互可视化5.3 使用pandas可视化数据5.4 使用Seaborn可视化数据5.5 实例1：可视化量化策略的交易区间...5.6 实例2：标准化两个股票的观察周期010302040506第5章 量化工具——可视化 5.7 实例3：黄金分割线5.9 本章小结5.8 技术指标的可视化第5章 量化工具——可视化 6.1 回归与插值6.2 蒙特卡罗方法与凸优化6.3 线性代数6.4 本章小结第6章 量化工具——数学 第3部分 量化交易系统的开发 简单即美，如在期货市场，笔者最信奉的策略是3天内不能盈利便平仓。 第7章 量化系统——入门第9章 量化系统——度量与优化第8章 量化系统——开发第3部分 量化交易系统的开发 7.1 趋势跟踪与均值回复7.3 本章小结7.2 仓位控制管理第7章 量化系统——入门 8.1 abu量化系统择时8.3 本章小结8.2 abu量化系统选股第8章 量化系统——开发 9.1 度量的基本使用方法9.2 度量的基础9.3 基于Grid Search寻找因...9.4 资金限制对度量的影响9.5 输入中文自动生成交易策略9.6 本章小结010302040506第9章 量化系统——度量与优化 第4部分 机器学习在量化交易中的实战 量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选出能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略。 第11章 量化系统——机器学习·abu第10章 量化系统——机器学习·猪老三第4部分 机器学习在量化交易中的实战 10.1 机器学习基础概念10.2 猪老三世界中的量化环境10.3 有监督机器学习10.4 无监督机器学习10.5 梦醒时分10.6 本章小结010302040506第10章 量化系统——机器学习·猪老三 11.1 有哪些信誉好的足球投注网站引擎与量化交易11.2 主裁11.3 边裁11.4 一定要赢得这场胜利，即使一切都...11.5 本章小结12345第11章 量化系统——机器学习·abu 附录A 量化环境部署它极大地降低了市场波动给投资者情绪带来的影响，避免在市场