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作者简言

本人为10年开发经验的全栈工程师兼高级项目管理师,长期致力于量化金融方向人工智能系统的设计和开发。本专栏为具备Python编程基础的量化交易初学者量身打造,带你从理解量化交易开始,逐步掌握基础工具、实现交易策略,为从事量化交易投资打下坚实的基础。

袁霄

学习量化交易这门课程有什么作用呢?

首先Python只是一门技术,最终还是要将这门技术应用到一个行业中的,而量化交易这个行业目前正处于快速发展水平,对人才的需求非常大,特别是对具备一定量化交易背景的人才,本专栏整体的学习可以让大家对量化交易这个领域有一个深入的了解,对于准备跨入量化交易领域的同学有所帮助。

另外本专栏会涉及大数据分析、数学建模一些思想,以及一些Python第三方库的讲解和编程教学,这些技术是可以在相关的领域去应用的,对于准备从事大数据分析和人工智能领域的同学同样有所启迪。最重要的是对于和我一样喜欢股票投资、期货投资这类交易的金融爱好者来说,将量化交易辅助主观交易,通过设计一些股票或者期货的交易策略,能够在金融市场上有所收获,为自己拓宽投资理财的渠道和方法。

本专栏大纲以量化交易的整体流程结合由浅入深的学习过程进行设计和制定。

量化交易的整体流程如下图所示:首先是把历史行情、基本面信息、新闻资讯等数据进行初步清洗和处理,而后输入到量化模型中,量化模型包括了数学建模、编程设计等工具所形成的交易策略,通过分析这些数据最终产生出交易的信号,比如买什么股、什么时候买、买多少、什么时候卖等信息。当然实际上这个过程并没有流程图显示的那么简单,这里只是让大家有个整体的概念。

图片描述

分解量化模型可以看到模型是通过各种策略来实现的,常见的策略有均线策略、Alpha策略、布林带策略、海龟策略、动量策略等等,也包括自主开发的策略,不过要良心的声明下凡是公开的、用的人多的策略,基本也就不赚钱了,当然并不影响我们学习这些策略从中借鉴其中的精髓,站在巨人的肩膀上看问题。策略层再往下分解则是我们熟悉的Python、Pandas、Matplotlib、NumPy、统计学、数学模型这些基础工具。我们会讲解 Pandas、NumPy、TA-Lib 等专用库实现股票交易策略的设计,也会讲解使用 Matplotlib库实现股票交易的可视化图形,同时在交易策略设计中会讲解数学模型、统计学相关的知识。数据是量化策略的基础,关于数据的获取,我们会讲解使用Tushare、Pandas数据抓取模块来获取金融数据,也会介绍Pandas、NumPy库对原始数据进行规整化的处理。为了将专栏中分散的知识点贯穿起来,最后会讲解如何制作一个简易版的量化交易小工具,希望通过这部分内容使大家能够对量化交易相关的知识有更整体的掌握。

以上是对本专栏整个大纲体系的构思。关于大纲的章节内容分布如下图所示:

图片描述

你能学到什么
  1. 深入理解量化交易的本质、发展、优势、意义和过程
  2. 掌握基础工具的用法,如Pandas、NumPy、Matplotlib、wxPython、TA-Lib、Tushare、Statsmodels等
  3. 掌握常用金融交易技术指标的实现方法,如K线、均线、成交量、KDJ等
  4. 掌握常用量化交易策略的实现方法,如择时、选股、风险控制、度量等
  5. 掌握量化交易系统人机交互的实现方法
适合人群

本专栏介绍如何以初级入门为起点进阶量化交易,会从基础开始由浅入深讲解所涉及的知识点,因此同学们不用担心学习难度,仅需具备 Python 编程基础,并明确自己的学习目的,找到坚持学习的动力。专栏适合以下人群阅读:

  • 对金融量化交易具有浓厚兴趣的人群
  • 计划开发属于自己的量化交易系统的人群
  • 准备从事金融量化交易领域投资的人群
专栏目录
作者介绍

袁霄

Python工程师

全栈工程师兼高级项目管理师,长期致力于量化金融方向人工智能系统的设计和开发,熟悉Linux、C、Python、人工智能算法、Web前后端开发等技术的应用。目前为慕课网认证作者及讲师,主讲《走进Python量化交易》课程。

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