Python股票量化交易從入門到實踐

第1章 理解Python股票量化交易　　1
1．1　多角度分析量化交易　1
1．1．1　量化交易的本質　2
1．1．2　量化交易的發展　4
1．1．3　量化交易的優勢　7
1．1．4　量化交易的過程　8
1．2　多角度分析股票價格　9
1．2．1　從股票的起源看本質　9
1．2．2　如何衡量股票溢價　11
1．2．3　股票收益的組成　12
1．2．4　股價波動的原因　13
1．3　為什麼選擇Python語言　14
1．3．1　概述程式設計語言的發展　14
1．3．2　面向過程和物件導向　15
1．3．3　Python的起源及優勢　16
1．4　本章總結　17

第2章 量化語言Python的關鍵應用　18
2．1　快速部署Python開發環境　18
2．1．1　Python環境安裝　18
2．1．2　協力廠商庫安裝　21
2．1．3　開發工具安裝　22
2．2　開啟Python的第 一個程式　26
2．2．1　如何建立標準py文件　26
2．2．2　區分模組、包、庫　28
2．2．3　import發揮擴展優勢　29
2．2．4　調試助手print( )函數　30
2．3　何為Python動態類型特性　31
2．3．1　變數的種類　31
2．3．2　動態類型的特性　35
2．3．3　記憶體管理與回收　38
2．3．4　深入探究PyObject　39
2．4　如何正確地創建函數　41
2．4．1　用def關鍵字定義函數　41
2．4．2　參數傳遞的形式　41
2．4．3　匿名函數lambda　44
2．5　初識Python物件導向　45
2．5．1　父類、子類和實例　46
2．5．2　元類和類及object和type　47
2．5．3　經典類和新式類的區別　49
2．6　如何用物件導向思維程式設計　49
2．6．1　如何正確地構建類　50
2．6．2　類的產生實體全過程　51
2．6．3　如何引用類的屬性　52
2．6．4　如何引用類的方法　54
2．6．5　類的繼承機制應用　55
2．6．6　類的組合機制應用　57
2．7　深入理解for-in迴圈　57
2．7．1　for-in迴圈的原理　57
2．7．2　for-in迴圈的使用技巧　59
2．7．3　生成器的原理和作用　62
2．8　巧用裝飾器測試代碼效率　63
2．9　多進程和多執行緒的提速方案　67
2．9．1　多進程和多執行緒　68
2．9．2　Python的GIL原理　68
2．9．3　多工的解決方案　69
2．10　未雨綢繆的異常處理機制　72
2．10．1　分析try-except常規機制　72
2．10．2　擴展try-except使用技巧　74
2．11　本章總結　75

第3章　協力廠商庫NumPy快速入門　76
3．1　初識N維陣列物件　76
3．2　N維陣列物件的特性　78
3．2．1　向量運算的特性　78
3．2．2　廣播運算的特性　79
3．2．3　用條件運算式選取元素　82
3．3　高效處理性能的對比　83
3．4　用常用陣列處理函數　84
3．4．1　創建陣列的函數　85
3．4．2　元素級處理函數　87
3．4．3　線性代數相關函數　88
3．5　本章總結　91

第4章　協力廠商庫Pandas快速入門　92
4．1　Series和DataFrame概覽　93
4．2　Series的生成和訪問　93
4．2．1　Series的生成方法　94
4．2．2　Series的存取方法　96
4．3　DataFrame的生成和訪問　97
4．3．1　DataFrame的生成方法　97
4．3．2　DataFrame的索引訪問　99
4．3．3　DataFrame的元素訪問　100
4．3．4　元素標籤和位置的轉換　103
4．3．5　用條件運算式訪問元素　105
4．4　時間序列的生成和轉換　106
4．4．1　用datetime生成時間序列　106
4．4．2　用Pandas生成時間序列　109
4．4．3　時間序列的降採樣　112
4．4．4　時間序列的升採樣　114
4．5　DataFrame的規整化處理　117
4．5．1　類比生成股票行情資料　117
4．5．2　DataFrame概覽　120
4．5．3　DataFrame的視覺化　122
4．5．4　DataFrame缺失值處理　123
4．5．5　DataFrame精度的轉換　125
4．5．6　DataFrame合併處理　125
4．6　DataFrame的高效遍歷　128
4．6．1　迴圈遍歷的幾種方式　129
4．6．2　迴圈遍歷的性能對比　130
4．7　DataFrame的存儲和載入　131
4．7．1　將DataFrame存儲至CSV　132
4．7．2　將CSV載入為DataFrame　134
4．8　本章總結　135

第5章　協力廠商庫Matplotlib快速入門　136
5．1　兩種繪圖方式的區分　136
5．1．1　函數式繪圖　137
5．1．2　對象式繪圖　141
5．2　常用圖表類型的繪製　143
5．2．1　折線圖的繪製　143
5．2．2　標注點的繪製　144
5．2．3　輔助線/區域的繪製　147
5．2．4　雙y軸圖表的繪製　148
5．2．5　橫條圖的繪製　149
5．2．6　長條圖的繪製　151
5．2．7　K線圖的繪製　152
5．3　圖形物件屬性參數的調節　155
5．4　多子圖對象的創建和佈局　158
5．4．1　創建多子圖物件的方法　158
5．4．2　佈局多子圖物件的方法　161
5．5　注意事項　163
5．5．1　tight_layout( )出錯問題　163
5．5．2　中文顯示亂碼問題　164
5．6　本章總結　164

第6章　統計概率理論快速入門　165
6．1　統計概率的基礎知識　165
6．1．1　隨機事件與概率的關係　165
6．1．2　離散和連續隨機變數　166
6．1．3　典型的隨機變數分佈　168
6．2　深入理解伯努利分佈　170
6．2．1　伯努利分佈的亂數　170
6．2．2　伯努利分佈的概率　170
6．2．3　伯努利分佈的市場模型　172
6．3　深入理解正態分佈　179
6．3．1　正態分佈的亂數　179
6．3．2　生成概率密度函數　181
6．3．3　正態分佈與隨機漫步　183
6．4　本章總結　188

第7章　股票行情資料的獲取和管理　189
7．1　如何獲取股票行情資料　189
7．1．1　用Panads獲取股票資料　190
7．1．2　用Tushare獲取股票資料　192
7．1．3　用Baostock獲取股票資料　196
7．2　規整化處理股票資料格式　199
7．2．1　行索引時間格式規整化　200
7．2．2　列索引名稱格式規整化　202
7．3　定制股票行情資料獲取介面　203
7．4　註冊JSON格式自選股票池　204
7．4．1　將股票池另存為JSON檔　205
7．4．2　載入JSON檔以獲取股票池　209
7．5　用多工為股票資料的獲取提速　209
7．6　用資料庫管理本地行情資料　212
7．6．1　Python操作SQLite的API　212
7．6．2　Pandas操作SQLite的API　216
7．6．3　建立SQLite股票行情資料庫　217
7．6．4　基於SQLite股票行情資料分析　219
7．7　本章總結　221

第8章　股票技術指標的視覺化分析　222
8．1　定制視覺化介面　222
8．1．1　視覺化代碼結構分析　224
8．1．2　視覺化介面框架實現　225
8．1．3　視覺化圖表類型實現　228
8．1．4　視覺化介面使用說明　229
8．2　基礎技術指標的視覺化　231
8．2．1　原生量價指標視覺化　232
8．2．2　移動平均線SMA視覺化　235
8．2．3　震盪類指標KDJ視覺化　237
8．2．4　趨勢類指標MACD視覺化　239
8．3　衍生技術指標的視覺化　242
8．3．1　均線交叉信號視覺化　243
8．3．2　股價跳空缺口視覺化　246
8．3．3　量價指標週期重採樣　251
8．3．4　黃金分割與支撐/阻力線　256
8．4　使用TA-Lib庫計算技術指標　261
8．4．1　常用技術指標的計算方法　261
8．4．2　常見K線形態的識別方法　265
8．4．3　TA-Lib庫的計算速率優勢　268
8．5　自訂顯示介面框架開發　268
8．5．1　行情介面需求分析　269
8．5．2　行情介面框架實現　269
8．5．3　如何顯示行情介面　272
8．6　本章總結　275

第9章　構建股票量化交易策略體系　276
9．1　建立多維度的度量體系　276
9．1．1　交易盈虧區間視覺化　277
9．1．2　交易概覽資訊的統計　281
9．1．3　度量策略資金的絕對收益　283
9．1．4　度量策略與基準的相對收益　286
9．1．5　度量策略的最大風險回撤　288
9．1．6　回測介面的自訂設計　293
9．2　經典擇時策略進階之股票量化 交易　304
9．2．1　唐奇安通道突破策略的思想　305
9．2．2　唐奇安通道突破策略的實現　306
9．2．3　唐奇安通道突破策略的回測　310
9．3　融入ATR跟蹤止盈/止損策略　311
9．3．1　ATR技術指標的實現　312
9．3．2　止盈/止損策略的實現　313
9．3．3　ATR止盈/止損策略回測　315
9．4　蒙特卡洛法最優化策略參數　316
9．4．1　枚舉法與蒙特卡洛法的區別　317
9．4．2　蒙特卡洛參數最優化的實現　322
9．5　基於凱利公式量化倉位管理　324
9．5．1　凱利公式的原理分析　324
9．5．2　凱利公式的效果展示　326
9．5．3　凱利公式在股票中的應用　327
9．6　用經典選股策略完善股票量化體系　329
9．6．1　線性回歸的原理和實現　329
9．6．2　用走勢線性回歸建立選股模型　332
9．6．3　走勢線性回歸的衍生分析法　335
9．7　謹防回測階段的陷阱　338
9．7．1　避免使用未來函數　338
9．7．2　設置滑點以避免偷價　339
9．7．3　避免無手續費的策略　340
9．7．4　避免參數的過度優化　341
9．8　本章總結　342