Python量化交易實戰（簡體書）

《Python量化交易實戰》基於Python 3.7版本，圍繞Python即時量化系統的開發實踐展開，重點展示了不同的開發過程及多種場景下的應用。全書共分為3篇：第1篇是量化交易基礎篇，主要講解了Python量化交易技術、 Python量化交易環境的搭建和米管量化回測技術：第2 篇是爬蟲基礎與實踐篇，主要講解了爬蟲技術的基礎應用、爬取股票個股資金流及板塊資金流、基於動態網頁爬取股票人氣排名、使用多線程爬取股票人氣排名、使用Appium爬取游資與機構股票、抓包並獲取API：第3 篇是個人實踐篇，主要講解了爬取資源整合及可視化實戰、策略主體框架研發實戰，即時指標編寫實戰、布林帶開口策略及低分型策略實戰。本書內容精練，案例豐富，實踐性極強，便於快速學習和上手實踐，適合具有一定Python基礎且對量化交易感興趣的人員使用，也適合數據科學、數據挖掘，機器學習等領域的工程師以及其他對Python量化領域感興趣的各類投資者學習。

第1篇量化交易基礎
第1章Python量化交易技術
1.1 量化交易簡介
1.1.1 量化交易的發展
1.1.2 量化交易的發展
1.1.3 量化投資的基本概念
1.1.4 量化交易的現狀
1.2 Python簡介
1.3 為什麼使用Python進行量化交易
1.4 小結
1.5 習題
第2章Python量化交易環境的搭建
2.1 搭建開發環境
2.1.1 選擇操作系統
2.1.2 下載和安裝Python 3.7
2.1.3 使用pip管理工具安裝第三方庫
2.2 常用集成包的安裝
2.2.1 下載和安裝Anaconda
2.2.2 管理工具pip與conda的比較
2.2.3 Anaconda安裝成功校驗及使用conda命令安裝第三方庫
2.2.4 PyCharm集成開發環境簡介
2.3 個使用Jupyter Notebook操作的例子
2.3.1 Jupyter界面簡介
2.3.2 Jupyter基本操作
2.3.3 第三方庫簡介（NumPy、Pandas、SciPy)
2.3.4 Pandas的描述性統計
2.3.5 多股票可視化分析
2.4 小結
2.5 習題
第3章米筐量化回測
3.1 米筐量化回測平台界面簡介
3.2 量化函數主體簡介
3.3 個量化策略
3.3.1 個買入茅台股票策略
3.3.2 金叉策略編寫
3.3.3 MACD策略編寫
3.4 小結
3.5 習題
第2篇爬蟲基礎與實踐
第4章爬蟲技術的基本應用
4.1 爬蟲技術概述
4.1.1 爬蟲爬取網頁的步驟及網頁分類
……
第3篇個人實踐．．．