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量化交易之路：用Python做股票量化分析
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2.3 面向对象

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2022-01-24 10:10:30
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  • 前言
  • 第1部分 对量化交易的正确认识
    • 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
  • 第2部分 量化交易的基础
    • 第2章 量化语言——Python
      • 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
    • 第3章 量化工具——NumPy
      • 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
    • 第4章 量化工具——pandas
      • 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“好日子”
      • 4.5 实例3：跳空缺口
      • 4.6 pandas三维面板的使用
      • 4.7 本章小结
    • 第5章 量化工具——可视化
      • 5.1 使用Matplotlib可视化数据
      • 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及卖出原因
      • 5.6 实例2：标准化两个股票的观察周期
      • 5.7 实例3：黄金分割线
      • 5.8 技术指标的可视化
      • 5.9 本章小结
    • 第6章 量化工具——数学
      • 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3部分 量化交易系统的开发
    • 第7章 量化系统——入门
      • 7.1 趋势跟踪与均值回复
      • 7.2 仓位控制管理
      • 7.3 本章小结
    • 第8章 量化系统——开发
      • 8.1 abu量化系统择时
      • 8.2 abu量化系统选股
      • 8.3 本章小结
    • 第9章 量化系统——度量与优化
      • 9.1 度量的基本使用方法
      • 9.2 度量的基础
      • 9.3 基于Grid Search寻找因子最优参数
      • 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
  • 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
    • 第11章 量化系统——机器学习·abu
      • 11.1 搜索引擎与量化交易
      • 11.2 主裁
      • 11.3 边裁
      • 11.4 一定要赢得这场胜利，即使一切都不存在
      • 11.5 本章小结
    • 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
  • 附录A 量化环境部署
  • 附录B 量化相关性分析
  • 附录C 量化统计分析及指标应用
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