量化投资-以Python为工具 本书特色

本书主要讲解量化投资的思想和策略，并借助Python 语言进行实战。本书一共分为5 部分，第1 部分是Python 入门，第2 部分是统计学基础，第3 部分是金融理论、投资组合与量化选股，第4 部分是时间序列简介与配对交易，第5 部分是技术指标与量化投资。本书首先对Python 编程语言进行介绍，通过学习，读者可以迅速掌握用Python 语言处理数据的方法，并灵活运用Python 解决实际金融问题；其次，向读者介绍量化投资的理论知识，主要讲解量化投资所需的数量基础和类型等方面；*后讲述如何在Python 语言中构建量化投资策略。

量化投资-以Python为工具 内容简介

指导读者：
迅速掌握用Python 语言处理数据的方法；
灵活运用Python 解决实际金融问题；
掌握量化投资所需的理论知识；
领会如何在Python 语言中构建量化投资策略。

量化投资-以Python为工具 目录

目录

第1 部分Python 入门 1
第1 章Python 简介与安装使用 2
1．1 Python 概述 2
1．2 Python 的安装3
1．2．1 下载安装Python 执行文件3
1．2．2 下载安装Anaconda 4
1．2．3 多种Python 版本并存6
1．3 Python 的简单使用7
1．4 交互对话环境IPython 8
1．4．1 IPython 的安装8
1．4．2 IPython 的使用9
1．4．3 IPython 功能介绍10

第2 章Python 代码的编写与执行 14 2．1 创建Python 脚本文件15 2．1．1 记事本15 2．1．2 Python 默认的IDLE 环境15 2．1．3 专门的程序编辑器15
2．2 执行．py 文件 17
2．2．1 IDLE 环境自动执行17
2．2．2 在控制台cmd 中执行18
2．2．3 在AnnacondaPrompt 中执行19
2．3 Python 编程小技巧20
2．3．1 Python 行20
2．3．2 Python 缩进21

第3 章Python 对象类型初探 23 3．1 Python 对象 23 3．2 变量命名规则24
3．3 数值类型 25
3．3．1 整数 25
3．3．2 浮点数26
3．3．3 布尔类型26
3．3．4 复数 27
3．4 字符串 28
3．5 列表 29
3．6 可变与不可变30
3．7 元组 32
3．8 字典 33
3．9 集合 33

第4 章Python 集成开发环境：Spyder 介绍 36
4．1 代码编辑器 37
4．2 代码执行Console 39
4．3 变量查看与编辑40
4．4 当前工作路径与文件管理41
4．5 帮助文档与在线帮助42
4．6 其他功能 43

第5 章Python 运算符与使用 44
5．1 常用运算符 44
5．1．1 算术运算符45
5．1．2 赋值运算符46
5．1．3 比较运算符47
5．1．4 逻辑运算符48
5．1．5 身份运算符49
5．1．6 成员运算符51
5．1．7 运算符的优先级52
5．2 具有运算功能的内置函数52

第6 章Python 常用语句 55
6．1 赋值语句 55
6．1．1 赋值含义与简单赋值55
6．1．2 多重赋值57
6．1．3 多元赋值58
6．1．4 增强赋值58
6．2 条件语句 59
6．3 循环语句 60
6．3．1 for 循环60
6．3．2 while 循环61
6．3．3 嵌套循环62
6．3．4 break、continue 等语句62

第7 章函数 66
7．1 函数的定义与调用66
7．2 函数的参数 68
7．3 匿名函数 71
7．4 作用域 72

第8 章面向对象75
8．1 类 75
8．2 封装 77
8．3 继承（Inheritance） 79

第9 章Python 标准库与数据操作 82
9．1 模块、包和库82
9．1．1 模块 82
9．1．2 包 84
9．1．3 库 85
9．2 Python 标准库介绍85
9．3 Python 内置数据类型与操作91
9．3．1 序列类型数据操作91
9．3．1．1list 类型与操作91
9．3．1．2tuple 类型与操作95
9．3．1．3range 类型与操作97
9．3．1．4字符串操作98
9．3．2 字典类型操作103
9．3．3 集合操作106

第10 章常用第三方库：Numpy 库与多维数组 111
10．1 NumPy 库 111
10．2 创建数组 111
10．3 数组元素索引与切片115
10．4 数组运算 118

第11 章常用第三方库：Pandas 与数据处理 120
11．1 Series 类型数据120
11．1．1 Series 对象的创建120
11．1．2 Series 对象的元素提取与切片122
11．1．2．1调用方法提取元素122
11．1．2．2利用位置或标签提取元素与切片123
11．1．3 时间序列124
11．2 DataFrame 类型数据128
11．2．1 创建DataFrame 对象128
11．2．2 查看DataFrame 对象130
11．2．3 DataFrame 对象的索引与切片131
11．2．4 DataFrame 的操作135
11．2．5 DataFrame 的运算139

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