用科學方法玩金融：Python智慧量化交易 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 量化交易
• Python
• 金融
• 科學計算
• 投資
• 策略
• 數據分析
• 機器學習
• 實戰
• 編程

　　◆採用黑箱模式和MBA 案例模式，結閤大量經典案例，
　　◆介紹 sklearn 機器學習模組函數庫和常用的機器學習演算法，在金融領域的應用
　　◆懂 Excel 就能看懂本書

　　本書採用生動活潑的語言，從入門者的角度，講解Python 語言和sklearn 模組庫內置的各種經典機器學習演算法；介紹股市外匯、比特幣等實盤交易資料在金融量化方麵的具體分析與應用，包括對未來股票價格的預測、大盤指數趨勢分析等。

　　簡單風趣的實際案例讓讀者能夠快速掌握機器學習在量化分析方麵的程式設計，為進一步學習金融科技奠定紮實的基礎。

　　懂 Excel 就能看懂本書，逆嚮式教材模式，結閤大量案例、圖錶，層層剖析，係統說明逐步深入。

本書特色

　　簡單實用，配閤大量的圖錶說明。

　　◎IT零起點：無須任何電腦程式設計基礎，隻要會打字、會使用Excel，就能看懂本書。
　　◎投資零起點：無須購買任何專業軟體，配套zwPython 套裝軟體。
　　◎配置零起點：所有軟體、資料全部採用「開箱即用」模式，解壓縮即後可直接執行。
　　◎理財零起點：採用通俗易懂的語言，配閤大量專業的圖錶和實盤操作案例。
　　◎數學零起點：全書沒有復雜的數學公式，輕輕鬆鬆就能看懂全書。

 

好的，根據您的要求，為您撰寫一份關於一本尚未命名的，內容聚焦於金融領域，但不涉及《用科學方法玩金融：Python智慧量化交易》一書所涵蓋主題的圖書簡介。 --- 深度解析：現代資産管理與市場博弈的復雜邏輯 一本洞察金融市場底層運行機製、超越傳統交易範式的專著 作者： [此處留空，等待作者署名] 字數預估： 約1500字 導言：金融的本質是信息、決策與行為的交織 在當今這個信息爆炸、速度至上的金融世界中，僅僅依靠直覺、曆史經驗或是簡單的圖錶分析，已難以在瞬息萬變的市場中立於不敗之地。本書並非一本教你如何快速“緻富”的速成指南，而是一部旨在深度剖析現代資産管理、宏觀經濟理論與投資者行為心理學的學術性與實踐性並重的著作。 我們深入探討金融市場的結構性演變，從古典經濟學理論的局限性齣發，過渡到對現代金融市場復雜性、非綫性和不確定性的深刻理解。本書旨在為那些渴望在投資領域建立穩健、係統化思維框架的專業人士、金融機構決策者以及高淨值投資者提供一套全新的分析工具和認知模型。 第一部分：宏觀經濟框架與資産配置的藝術 本部分聚焦於自上而下的宏觀審視，強調理解全球經濟脈絡對於投資決策的重要性。 第一章：全球宏觀動力學與周期性重塑 本章拋棄瞭靜態的經濟模型，轉而探討全球主要經濟體之間的相互作用機製——貿易流動、資本跨境轉移以及地緣政治風險如何共同塑造資産價格的基準。我們將詳細分析“滯脹”與“繁榮”周期中，不同資産類彆（如主權債券、大宗商品、新興市場股權）的相對錶現規律。重點在於識彆宏觀政策轉嚮的早期信號，並理解央行政策工具（如利率麯綫控製、量化寬鬆/緊縮）對風險溢價的微妙影響。 第二章：現代投資組閤理論的再評估與行為經濟學融閤 傳統的現代投資組閤理論（MPT）在處理現實世界的極端事件時顯露齣局限性。本書批判性地審視瞭夏普比率、信息比率等經典度量標準，並引入瞭更貼閤真實風險分布的度量體係，例如條件風險價值（CVaR）與極端尾部風險分析。更重要的是，我們引入行為金融學的核心發現，探討羊群效應、錨定偏差與損失厭惡如何係統性地偏離理性預期，並探討如何構建能夠抵抗人類非理性乾預的“去中心化”投資流程。 第三章：另類數據源與信息優勢的構建 在信息獲取日益平權的時代，信息優勢已不再是基於數據量的多寡，而是基於數據的解讀深度和關聯性。本章詳細探討瞭另類數據（Alternative Data）在資産管理中的應用潛力，但並非聚焦於技術實現，而是側重於如何從衛星圖像、供應鏈傳感器、招聘數據等非結構化信息中提煉齣具有前瞻性的經濟指標，從而在傳統市場共識形成之前捕捉到價值轉移的綫索。 第二部分：機構級風險管理與穩健性工程 本部分將視角從預期收益轉嚮係統性風險的控製，這是長期資本保全與增長的基石。 第四章：流動性風險的精細化管理 流動性危機往往是金融係統崩潰的導火索。本書係統梳理瞭不同資産類彆在壓力情景下的流動性特徵。我們詳細剖析瞭“流動性錯配”的成因，並介紹瞭機構投資者如何通過構建動態的流動性緩衝層、執行壓力測試，以及設計有效的贖迴機製，來增強投資組閤在市場凍結時的生存能力。 第五章：信用風險建模的演變與結構化産品分析 本章超越瞭傳統的違約概率（PD）與損失率（LGD）模型，探討瞭在信用周期末期，結構化産品（如CLO、ABS）的真實風險敞口是如何被低估的。重點分析瞭信用評級機構的局限性，並教授讀者如何使用情景分析和敏感度測試來解構復雜證券的尾部風險。 第六章：監管套利與閤規策略的平衡藝術 金融市場受到日益嚴格的監管框架製約（如巴塞爾協議、MiFID II等）。本部分探討瞭閤規要求如何重塑投資策略的可行性。我們分析瞭監管壓力如何影響做市商的行為，以及如何設計既能有效管理監管資本要求，又不至於過度犧牲投資靈活性（“有效閤規”）的業務藍圖。 第三部分：私募股權與長期價值創造 本部分將目光投嚮流動性較低但潛力巨大的非公開市場，探討私募股權投資的價值捕獲機製。 第七章：私募股權的價值驅動力：運營優化而非杠杆驅動 本書認為，真正優秀的私募股權投資是通過深度運營介入，實現企業價值的內生性增長，而非僅僅依賴財務工程。本章詳細分析瞭“Buy-and-Build”策略的精髓，以及如何評估管理團隊的執行力、識彆運營效率提升的瓶頸，並設計齣清晰的退齣路徑。 第八章：私募信貸市場的崛起與風險異化 隨著銀行信貸的收縮，私募信貸市場空前發展。我們詳細對比瞭直接藉貸（Direct Lending）與夾層融資（Mezzanine Finance）的風險迴報特徵。本章特彆關注在缺乏公開信息披露的情況下，如何對債務工具的擔保結構和契約條款進行盡職調查，以確保投資者在藉款人違約時能獲得最大化的迴收率。 結語：適應性思維在金融領域的永恒價值 金融市場的本質是適應性係統。本書的最終目標是培養讀者一種“適應性思維”——即認識到任何模型和策略都可能在特定市場結構下失效，並具備不斷學習、質疑和重構認知框架的能力。我們強調，真正的金融智慧，存在於對不確定性的尊重、對係統性風險的警惕，以及對復雜係統底層邏輯的持續探索之中。 本書適閤人群： 資産管理公司的高級分析師、對宏觀經濟學有深入興趣的機構投資者、企業財務高管以及尋求係統化風險管理知識的金融專業人士。

作者簡介

何海群

　　網名：字王，CHRD前海智庫CTO，《中華大字庫》發明人。

　　20年人工智慧從業經驗；zwPython開發平颱、TopQuant.vip極寬量化係統設計師，中國「Python創客」專案發起人， Python量化專案的啓濛者和開拓者： TOP極寬量化開源團隊的創始人。

　　研究成果有：BigQuant理論架構：Python量化+數位貨幣+人工智慧；「小數據」理論， MTRD多節點超算集群演算法、「1+N」網路傳播模型、人工智慧「足彩圖靈法則」等；論文《人工智慧與中文字型設計》是中文字形檔三大基礎建模理論之一。
 

01 Python 與機器學習
1.1 scikit-learn 模組函數庫
1.2 開發環境架設
1.3 機器學習：從忘卻開始
1.4 學習路綫圖

02 機器學習程式設計入門
2.1 經典機器學習演算法
2.2 經典鳶尾花
2.3 機器學習演算法流程
2.4 機器學習資料集
2.5 資料切割函數
2.6 綫性迴歸演算法

03 金融資料的前置處理
3.1 至簡歸一法
3.2 股票池與Rebase
3.3 金融資料切割
3.4 preprocessing 模組

04 機器學習快速入門
4.1 迴歸演算法
4.2 LR 綫性迴歸模型
4.3 常用評測指標
4.4 多項式迴歸
4.5 邏輯迴歸演算法模型

05 模型驗證最佳化
5.1 交換驗證評估器
5.2 交換驗證評分

06 決策樹
6.1 決策樹演算法
6.2 決策樹迴歸函數
6.3 決策樹分類函數
6.4 GBDT 演算法
6.5 反覆運算決策樹函數

07 隨機森林演算法和極端隨機樹演算法
7.1 隨機森林函數
7.2 決策樹測試架構
7.3 決策樹測試函數
7.4 極端隨機樹演算法
7.5 極端隨機樹函數

08 機器學習演算法模式
8.1 學習模式
8.2 機器學習五大流派
8.3 經典機器學習演算法
8.4 小結

09 機率程式設計
9.1 單純貝氏的上證之旅
9.2 隱藏馬可夫模型

10 實例演算法

11 正規化演算法
11.1 嶺迴歸演算法
11.2 最小絕對值收斂和選擇算子迴歸演算法
11.3 彈性網路演算法
11.4 最小角迴歸演算法

12 分群分析
12.1 K 平均值演算法
12.2 BIRCH 演算法
12.3 小結

13 降維演算法
13.1 主成分分析
13.2 奇異值分解演算法

14 整閤演算法
14.1 sklearn 內建整閤演算法
14.2 裝袋演算法
14.3 AdaBoost 反覆運算演算法

15 支援嚮量機
15.1 支援嚮量機演算法
15.2 SVM 函數介麵

16 類神經網路演算法
A sklearn 常用模組和函數
B 量化分析常用指標

前言

　　本書特色

　　本書全程採用黑箱模式和MBA 案例模式，結閤大量經典案例，介紹sklearn 機器學習模組函數庫和常用的機器學習演算法，懂Excel 就能看懂本書；逆嚮式教材模式，結閤大量案例、圖錶，層層剖析；三位一體的教材模式：圖書+ 開發平颱+ 成套的教學案例，係統說明、逐步深入。

　　本書簡單實用，書中配備大量的圖錶說明，本書特點如下。

　　■ IT 零起點：無須任何電腦程式設計基礎，隻要會打字、會使用 Excel，就能看懂本書，利用本書搭配的Python 軟體套件，輕鬆學會如何利用Python 對股票資料進行專業分析和量化投資分析。

　　■ 投資零起點：無須購買任何專業軟體，本書搭配的 zwPython 軟體套件，採用開放原始碼模式，提供100% 全功能、全免費的工業級數據分析平颱。

　　■ 設定零起點：所有軟體、資料全部採用“開箱即用”模式，綠色版本，無須安裝，解壓縮後即可直接執行係統。

　　■ 理財零起點：採用通俗容易的語言，配閤大量專業的圖錶和實盤操作案例，無須任何專業金融背景，輕鬆掌握各種量化投資策略。

　　■ 數學零起點：全書沒有任何復雜的數學公式，隻有最基本的加、減、乘、除，輕輕鬆鬆就能看懂全書。

　　◇ 網路資源

　　本書的案例程式，已經做過最佳化處理，無須GPU 顯示卡，全部支援單CPU 平颱，不過為避免版本衝突，請盡量使用zwPython2017m6 版本執行本書的案例程式。

　　使用其他執行環境的讀者，如Linux、Mac 平颱的使用者，請盡量使用Python 3 版本，自行安裝其他所需的模組函數庫，如Numpy、Pandas、Tushare 等協力廠商模組函數庫。

　　此外需要注意的是，大傢執行本書案例獲得的結果可能與書中略有差彆；甚至多次執行同一案例，結果都有所差異。這屬於正常情況，因為很多機器學習函數，內部使用瞭亂數作為種子數，用於係統變數初始化等操作，每次分析的起點或中間參數會有所不同。

　　版本衝突是開放原始碼專案常見的問題，為瞭解決這個問題，本書的原始程式是獨立儲存的。此外，我們還特意設計瞭zwPython 教學版。

　　建議初學者先使用zwPython 教學版，有關的教材程式，已經經過版本相容測試，並且整閤瞭zwDat 金融資料集。

　　◇ 目錄設定

　　為執行本書教材程式，使用者需要下載以下三個軟體，並設定好目錄：

　　■ zwPython，必須放在根目錄，是 Python 開發平颱，為避免版本衝突，請盡量使用zwPython2017m6 版本。

　　■ kb_demo，本書 sklearn 機器學習搭配教材原始程式。

　　■ pg_demo，本書 Python 入門學習搭配教材原始程式。

　　以上軟體、程式最好儲存在固態硬碟，這樣速度會快很多；目錄名稱不要使用中文名稱，壓縮檔當中的中文名稱隻是為瞭便於使用者下載。

　　zwPython 開發平颱必須放在根目錄，教材程式可以放在其他自訂目錄，建議放在zwPython 目錄下麵，作為二級目錄。

　　◇ 緻謝

　　特彆感謝電子工業齣版社的黃愛萍和陳林編輯在選題策劃和稿件整理方麵所做的大量工作。

　　同時，在本書創作過程中，極寬開放原始碼量化團隊和教育訓練班的全體成員提齣很多寶貴的意見，並對部分教材程式做瞭中文註釋。

　　特彆是吳娜、餘勤、邢夢來、孫勵、王碩幾位成員，為TOP 極寬開放原始碼量化文函數庫和開放原始碼軟體撰寫文件，以及在團隊成員管理方麵做瞭大量工作，對他們的付齣錶示感謝。

评分☆☆☆☆☆

這本書《用科學方法玩金融：Python智慧量化交易》帶給我的最大感受，就是它徹底顛覆瞭我之前對金融交易的刻闆印象。我一直以為量化交易是屬於少數天纔或機構的專屬領域，需要高深的數學背景和龐大的資金纔能玩轉。但這本書讓我看到瞭完全不同的可能性。它強調的是“科學方法”，也就是通過嚴謹的邏輯、可驗證的證據和持續的優化來構建交易係統。這讓我覺得，金融交易不再是運氣成分居多，而是一個可以通過學習和實踐不斷進步的技能。特彆吸引我的是書中對Python的應用，它不是僅僅列齣一些代碼，而是解釋瞭為什麼需要使用Python，它能夠解決什麼問題，以及如何利用Python來自動化交易過程。這讓我意識到，即使我不是一個頂級的金融分析師，隻要掌握瞭基本的數據處理和編程能力，也能在量化交易領域找到屬於自己的一席之地。書中循序漸進的引導，讓我在學習過程中充滿成就感，感覺自己離“智慧量化交易”越來越近瞭。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，《用科學方法玩金融：Python智慧量化交易》這本書的設計理念非常棒。它不像市麵上很多金融書籍那樣，上來就講一大堆復雜的模型和公式，而是從“科學方法”這個基礎齣發，讓我們理解量化交易的本質。它並沒有試圖讓你成為一個數學傢，而是教會你如何像一個科學傢一樣去思考和解決問題。對於我這種對金融感興趣但又怕麻煩的人來說，這簡直是福音。書中對Python的使用介紹，也是我非常看重的一點。它不是那種“黑盒”式的技術講解，而是清晰地展示瞭Python如何成為我們分析金融數據、構建交易策略的強大工具。它讓我明白，通過編程，我們可以讓計算機幫助我們處理繁雜的數據，發現隱藏的規律，甚至執行交易指令。這大大降低瞭量化交易的門檻，讓普通人也有機會參與到更專業的金融活動中來。書中的一些案例分析，讓我對如何將理論知識轉化為實際操作有瞭更直觀的認識，感覺真的學到瞭能落地的東西。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我拿到《用科學方法玩金融：Python智慧量化交易》這本書時，內心是既期待又有點小忐忑。期待是因為我一直在尋找一種能夠係統性地理解金融市場的方法，而“科學方法”這四個字就給瞭我一種可靠感。至於忐忑，則是因為我對“量化交易”和“Python”這兩個詞都有些陌生，擔心書的內容會過於艱深，我無法消化。但讀瞭之後，這種擔心完全消失瞭！作者的寫作風格非常清晰，他沒有使用太多晦澀難懂的術語，而是用一種非常平易近人的方式，將復雜的金融概念和編程技術娓娓道來。我尤其欣賞書中對於“數據驅動”理念的強調，讓我明白在金融決策中，客觀的數據分析比主觀的情感判斷要重要得多。它不鼓勵盲目跟風，而是教會我們如何去收集、處理和分析金融數據，並利用這些數據來構建自己的交易策略。而且，書中通過Python這個工具，將這些抽象的理念具象化，讓我看到瞭實際操作的可能性。即使是初學者，也能跟著書中的步驟，一步步地搭建起自己的量化交易框架，這實在是太令人興奮瞭！

评分☆☆☆☆☆

這本書《用科學方法玩金融：Python智慧量化交易》，讓我對“玩金融”這件事有瞭全新的認識。我之前總覺得金融市場充斥著不確定性，靠的是經驗和直覺，但這本書告訴我，其實可以用“科學方法”來馴服這種不確定性。它不是鼓勵你去賭博，而是教你如何用係統性的思維去分析，去構建，去測試。特彆是它把“Python”這個工具帶瞭進來，讓我覺得量化交易不再是遙不可及的事情。我本身就對編程有點興趣，這本書恰好把編程和金融結閤起來，讓我看到瞭將我的技術能力應用到金融領域的可能性。書中對整個量化交易流程的講解，非常清晰，從數據的獲取、處理，到策略的開發、迴測，再到最終的實盤交易，每一步都有詳細的介紹和說明。這讓我覺得，即使我是一個初學者，也能跟著書中的思路，一步步地去實踐，去學習。它讓我看到瞭通過“智慧”來玩轉金融市場的希望，而不是僅僅依靠運氣。

评分☆☆☆☆☆

哇，收到這本書《用科學方法玩金融：Python智慧量化交易》，真的蠻有驚喜的！我一直對金融市場很感興趣，但總覺得有點像霧裏看花，很多時候憑感覺或道聽途說。這本《用科學方法玩金融》簡直是為我這種“小白”量身定做的！它沒有上來就講一堆高深的數學公式，而是用非常接地氣的方式，從“科學方法”這個角度切入。我特彆喜歡它對於“量化交易”的解讀，不再是神秘的黑箱操作，而是把整個過程拆解開，讓我們瞭解背後的邏輯和可行性。特彆是它提到的“Python”，雖然我目前對編程的瞭解還很有限，但書中循序漸進的介紹，讓我覺得不再那麼畏懼。它不是直接丟給你一堆代碼，而是從基礎概念開始，一步步引導，讓你理解為什麼需要用Python，以及Python在量化交易中扮演的角色。讓我覺得，原來金融分析和交易，也可以這麼有係統、這麼有邏輯，不再是純粹的賭博。書中的一些案例分析，也讓我對如何將理論付諸實踐有瞭更清晰的認識，感覺真的能學到東西，而且是很實用的東西，不是那種空洞的理論。