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内容简介
量化交易领域的飞速发展，得到了越来越多业内外人士的关注。而Python作为一门功能强大且易于上手的编程语言，可以快速将想法付诸实践。因此，本书希望可以引领读者初步了解量化交易，并借助Python这个工具在该领域有所建树。
编辑推荐
本书面向量化交易这一快速发展的领域，选择Python作为实践工具，定位在引领读者从初步了解走向有所建树。其价值在于把编程语言学习与量化交易场景结合，帮助读者理解如何将想法借助代码落地，而不是孤立地讲语法或空谈策略。对于希望进入量化领域但缺乏编程基础的人，本书提供了从入门到精通的路径框架；对于已有Python基础者，则可借助书中的量化场景检验和拓展技能。阅读时应注意，量化交易涉及金融风险与数据、回测等环节，书中内容需配合实际环境动手练习才能真正吸收。建议把它当作实践导向的学习手册，边读边写代码，并对任何策略结果保持审慎验证的态度，不宜将书中示例视为投资建议。
适合谁读
适合
- 想进入量化交易领域、需要Python作为工具的初学者
- 有编程基础、希望把技能迁移到金融场景的开发者
- 金融从业者，想了解量化策略如何用代码实现者
- 经管或理工科学生，寻找量化金融实践入门路径者
不适合
- 完全无编程基础且不愿动手写代码的读者
- 寻找成熟投资策略或稳赚方法的人
- 只想要金融理论教材、不关心编程实现的读者
阅读建议
- 先确认Python基础语法是否过关，不足则先补基础再进入量化章节。
- 务必边读边在本地环境敲代码，按章节完成小练习，避免只看不练。
- 读到策略与回测部分时，用自己的数据复现，并记录结果与偏差。
- 把书中示例视为学习材料而非投资建议，涉及实盘需独立评估风险。
出版社简介
北京大学出版社
中国 · 成立于 1979 年
北京大学出版社是一家综合性大学出版社，其出版方向涵盖古典文学、科学科普、社会文化、世界史、西方哲学与文化等领域。库内收录图书6031种，代表性图书包括《红楼梦》《狭义与广义相对论浅说（第15版）（附爱因斯坦关于统一场论及其他经典论文）》《几何原本》《圆锥曲线论》《东晋门阀政治》《神话哲学（上卷）》《神话哲学（下卷）》《海陆的起源》等。代表作者有曹雪芹、周汝昌、爱因斯坦、欧几里得、阿波罗尼奥斯、田余庆、谢林、先刚等。该社在古典文学与西方哲学原典译介方面形成特色，兼及科学经典与社会文化研究。因公开资料有限，此处仅依据库内图书呈现其出版方向，不作额外延伸。
目录
- 版权信息
- 内容简介
- 前言
- 基础篇
- 第1章 初识量化交易
- 第2章 Python环境的搭建
- 第3章 量化交易场景下Python基础知识的准备
- 高级篇
- 第4章 用NumPy来进行数据操作
- 第5章 借助Pandas进行数据分析
- 第6章 通过Matplotlib对数据可视化
- 第7章 历史数据的获取
- 第8章 量化交易的利器
- 第9章 时间序列分析
- 实战篇
- 第10章 基于配对交易策略的回测框架的搭建
- 第11章 机器学习实战——利用支持向量机（SVM）进行趋势预测
- 第12章 深度学习实战——利用循环神经网络（RNN）进行价格预测
- 第13章 接触实盘——利用vn.py进行量化交易
- 附录 常见的Python量化交易框架介绍
常见问题
没有编程基础能直接读这本书吗？
资料显示本书借助Python引领读者了解量化交易，定位从入门到精通。若完全无编程基础，直接阅读可能吃力，建议先掌握Python基本语法与数据处理，再进入本书的量化场景练习。
这本书能教会我稳定盈利吗？
不能这样理解。本书是量化金融编程的学习用书，帮助读者用Python把想法付诸实践，而非提供保证收益的策略。量化交易涉及市场风险，书中示例应作为学习材料，实盘决策需自行审慎评估。
读这本书需要准备什么环境？
需要可运行Python的电脑环境，并安装书中涉及的相关库。建议边读边动手复现代码与练习，特别是数据处理和策略回测部分，只有在实际运行中才能理解量化编程的关键环节。
读者评论
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作者简介
丁奉乾
作者 · 中国
丁奉乾，目前公开资料有限的图书作者，已知其代表作是《Python量化金融编程从入门到精通》，在图书分类中常被归入理财类。从作品题材来看，他关注的是编程技术与金融投资的交叉领域，面向希望借助 Python 工具理解量化交易、构建策略并处理金融数据的读者。这类写作通常强调上手路径，把编程基础、数据分析和金融应用串联起来，兼顾入门者的可读性与实际操作的需要。由于库内仅收录其作品一种，生平信息、职业背景与教育经历均无从确认，其写作风格与影响也只能就现有作品作有限判断；可以确定的是，该书的选题显示作者在量化金融与编程实践方面具有一定的知识积累，并为中文读者提供了一个相对完整的入门方向。
