Python量化投资：技术、模型与策略

17.2 OpenPyxl基础

17.1 Excel相关库简介

第17章 Python与Excel交互

16.6 on_tick和on_bar

16.5 第一个入门策略

16.4 CTA策略模块分析

16.3 vn.py的安装和配置

16.2 交易框架vn.py

16.1 交易平台简介

第16章 实盘交易和vn.py框架

15.2 Black-Litterman资金分配模型

15.1 现代/均值-方差资产组合理论

第15章 资金分配

14.14 财务因子为什么不好用

14.13 单因子有效性分析alphalens

14.12 因子发掘与论证

14.11 Fama-French三因子模型

14.10 因子选择和测试

14.9 基准组合

14.8 风险因子

14.7 行业因子

14.6 建立多因子模型的一般流程

14.5 多因子模型的优势

14.4 多因子模型

14.3 套利定价理论

14.2 资本资产定价模型

14.1 风险定义

第14章 多因子风险模型

13.8 使用Python搭建回测系统

13.7 回测系统概览

13.6 回测中的其他考量

13.5 回测的陷阱

13.4 回测系统的种类

13.3 什么是回测

13.2 各种回测系统简介

13.1 回测系统是什么

第13章 策略回测

12.13 一个简单策略模式

12.12 Pattern Recognition

12.11 价格变换

12.10 波动率指标

12.9 成交量指标

12.8 动量指标

12.7 可叠加指标

12.6 ta-lib的指标和函数介绍

12.5 安装ta-lib

12.4 用Python实现复权

12.3 主力合约的换月问题

12.2 技术指标

12.1 趋势跟踪策略理论基础

第12章 CTA策略

11.4 万得接口

11.3 pandas-reader

11.2 TuShare

11.1 数据来源

第11章 数据源和数据库

10.10 ARCH和GARCH模型

10.9 ARMA模型

10.8 信息准则

10.7 AR(p)模型

10.6 混成检验

10.5 自相关系数

10.4 白噪声序列

10.3 平稳性

10.2 金融时间序列定义

10.1 为什么用收益率而不是价格

第10章 金融时间序列分析

9.10 影响期权价格的因素

9.9 期权价格与股票价格的关系

9.8 看涨期权和看跌期权

9.7 期权的描述

9.6 期权

9.5 久期

9.4 债券定价

9.3 零息利率

9.2 利率的计量

9.1 利率

第9章 资产定价入门

8.8 最大回撤

8.7 阿尔法和贝塔

8.6 索提诺比率

8.5 夏普比率

8.4 波动率

8.3 年化收益

8.2 对数收益率

8.1 收益率

第8章 金融基础概念

7.2 数据周期变换

7.1 多重索引

第7章 Pandas进阶与实战

6.3 描述性统计的可视化分析

6.2 描述性统计

6.1 数据清理

第6章 数据预处理和初步探索

5.3 回归分析

5.2 连续随机变量分布

5.1 基本统计概念

第5章 统计基础

4.3 python-highcharts

4.2 seaborn

4.1 Matplotlib

第4章 可视化分析

3.4 StatsModels

3.3 Pandas

3.2 SciPy

3.1 NumPy

第3章 Python金融分析常用库介绍

2.2 编程环境搭建流程

2.1 需要考虑的问题

第2章 平台搭建和工具

1.7 Python构建量化投资生产线

1.6 为什么要使用Python

1.5 编程语言比较

1.4 量化、AI并不是一切

1.3 量化投资的优势

1.2 量化投资的特征

1.1 量化投资基本概念

第1章 量化投资与Python简介

前言

推荐序三

推荐序二

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版权信息

封面

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前言

第1章 量化投资与Python简介

1.1 量化投资基本概念

1.2 量化投资的特征

1.3 量化投资的优势

1.4 量化、AI并不是一切

1.5 编程语言比较

1.6 为什么要使用Python

1.7 Python构建量化投资生产线

第2章 平台搭建和工具

2.1 需要考虑的问题

2.2 编程环境搭建流程

第3章 Python金融分析常用库介绍

3.1 NumPy

3.2 SciPy

3.3 Pandas

3.4 StatsModels

第4章 可视化分析

4.1 Matplotlib

4.2 seaborn

4.3 python-highcharts

第5章 统计基础

5.1 基本统计概念

5.2 连续随机变量分布

5.3 回归分析

第6章 数据预处理和初步探索

6.1 数据清理

6.2 描述性统计

6.3 描述性统计的可视化分析

第7章 Pandas进阶与实战

7.1 多重索引

7.2 数据周期变换

第8章 金融基础概念

8.1 收益率

8.2 对数收益率

8.3 年化收益

8.4 波动率

8.5 夏普比率

8.6 索提诺比率

8.7 阿尔法和贝塔

8.8 最大回撤

第9章 资产定价入门

9.1 利率

9.2 利率的计量

9.3 零息利率

9.4 债券定价

9.5 久期

9.6 期权

9.7 期权的描述

9.8 看涨期权和看跌期权

9.9 期权价格与股票价格的关系

9.10 影响期权价格的因素

第10章 金融时间序列分析

10.1 为什么用收益率而不是价格

10.2 金融时间序列定义

10.3 平稳性

10.4 白噪声序列

10.5 自相关系数

10.6 混成检验

10.7 AR(p)模型

10.8 信息准则

10.9 ARMA模型

10.10 ARCH和GARCH模型

第11章 数据源和数据库

11.1 数据来源

11.2 TuShare

11.3 pandas-reader

11.4 万得接口

第12章 CTA策略

12.1 趋势跟踪策略理论基础

12.2 技术指标

12.3 主力合约的换月问题

12.4 用Python实现复权

12.5 安装ta-lib

12.6 ta-lib的指标和函数介绍

12.7 可叠加指标

12.8 动量指标

12.9 成交量指标

12.10 波动率指标

12.11 价格变换

12.12 Pattern Recognition

12.13 一个简单策略模式

第13章 策略回测

13.1 回测系统是什么

13.2 各种回测系统简介

13.3 什么是回测

13.4 回测系统的种类

13.5 回测的陷阱

13.6 回测中的其他考量

13.7 回测系统概览

13.8 使用Python搭建回测系统

第14章 多因子风险模型

14.1 风险定义

14.2 资本资产定价模型

14.3 套利定价理论

14.4 多因子模型

14.5 多因子模型的优势

14.6 建立多因子模型的一般流程

14.7 行业因子

14.8 风险因子

14.9 基准组合

14.10 因子选择和测试

14.11 Fama-French三因子模型

14.12 因子发掘与论证

14.13 单因子有效性分析alphalens

14.14 财务因子为什么不好用

第15章 资金分配

15.1 现代/均值-方差资产组合理论

15.2 Black-Litterman资金分配模型

第16章 实盘交易和vn.py框架

16.1 交易平台简介

16.2 交易框架vn.py

16.3 vn.py的安装和配置

16.4 CTA策略模块分析

16.5 第一个入门策略

16.6 on_tick和on_bar

第17章 Python与Excel交互

17.1 Excel相关库简介

17.2 OpenPyxl基础