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书名:零起点Python大数据与量化交易
作者:何海群
豆瓣评分:3.9
出版社:电子工业出版社
出版年份:2017-2
页数:444
内容简介:
《零起点Python大数据与量化交易》是国内较早关于Python大数据与量化交易的原创图书,配合zwPython开发平台和zwQuant开源量化软件学习,是一套完整的大数据分析、量化交易的学习教材,可直接用于实盘交易。《零起点Python大数据与量化交易》有三大特色:第一,以实盘个案分析为主,全程配有Python代码;第二,包含大量的图文案例和Python源码,无须专业编程基础,懂Excel即可开始学习;第三,配有专业的zwPython集成开发平台、zwQuant量化软件和zwDat数据包。
《零起点Python大数据与量化交易》内容源自笔者的原版教学课件,虽然限于篇幅和载体,省略了视频和部分环节,但核心内容都有保留,配套的近百套Python教学程序没有进行任何删减。考虑到广大入门读者的需求,笔者在各个核心函数环节增添了函数流程图。
❷ Python学习,量化交易的应该怎么学
掘金量化社区就有很多宽客互动交流学习,再说掘金有很多针对新手入门的指引,可以让您从0到1一步步成为一个合格的quant.
❸ 有没有python应用于量化交易的实战课
丁鹏主讲的《量化投资-策略与技术》
有空来掘金量化社区逛逛,与各位宽客互动交流学习
❹ 中国的 Python 量化交易工具链有哪些
中国的 Python 量化交易工具链有哪些
万得的Python API,可以用来获取实时数据、历史数据以及下单交易 优点:万得大而全 缺点:下单交易功能不是事件驱动(例如成交回报需要用户去查询,而不是主推)
同花顺iFinD的Python API,类似万得的API 优点:比万得便宜,同花顺的服务态度很好(用户提出新需求后很快就能给出确定的答复或者解决方案) 缺点:API连行情都不是主推的,更不要说下单交易了 下面的这些回头补详细内容,欢迎大家补:
掘金的量化平台
通联数据的量化平台
QuickFix的Python API(可以用来接国信、方正的FIX接口)
Numpy/Scipy/Matplotlib/Pandas(量化分析)
IPyhon/Spyder(适合做量化分析的IDE环境)
❺ 怎么学习python量化交易
你好,学习Python编程语言,是大家走入编程世界的最理想选择。你可以到我们官网进行观看下载。Python比其它编程语言更适合人工智能这个领域,无论是学习任何一门语言,基础知识,就是基础功非常的重要,找一个有丰富编程经验的老师或者师兄带着你会少走很多弯路, 你的进步速度也会快很多,无论我们学习的目的是什么,不得不说Python真的是一门值得你付出时间去学习的优秀编程语言。在选择培训时一定要多方面对比教学,师资,项目,就业等,慎重选择。
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《07 Python股票量化投资课程(完结)》网络网盘资源免费下载
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07 Python股票量化投资课程(完结)|09课后大作业|08第八课资料|07第七课资料|06第六课资料|05第五课资料|04第四课资料|03第三课资料|02第二课资料|01第一课资料|25人工智能与量化投资(下).mp4|24人工智能与量化投资(上).mp4|23实盘交易(下).mp4|22实盘交易(中).mp4|21实盘交易(上).mp4
❼ 用python做量化交易要学多久
5个月。
python凭借其突出的语言优势与特性,已经融入到各行各业的每个领域。一般来说,python培训需要脱产学习5个月左右,这样的时长才能够让学员既掌握工作所需的技能,还能够积累一定的项目经验。当然如果你想要在人工智能的路上越走越远,则需要不断的积累和学习。
python培训的5个月时间里,有相当大一部分时间是在实战做项目,第一阶段是为期一个月学习python的核心编程,主要是python的语言基础和高级应用,帮助学员获得初步软件工程知识并树立模块化编程思想。学完这一阶段的内容,学员已经能够胜任python初级开发工程师的职位。
(7)python量化交易微盘扩展阅读:
Python开发基础课程内容包括:计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习,b加密 e正则logging日志模块等,软件开发规范学习,计算器程序、ATM程序开发等。
❽ 作为Python程序员 怎样入门量化交易
量化交易大多用在股票交易上,量化是指将某只股票或者摸个行业的数据进行量化,在更具各家机构自己的量化公式进行选择,量化交易只是选择,并不涉及交易,程序化交易也是一种量化交易,但是是更具已有的数据进行,比如各种行情指标,MACD KDJ等,无法像量化交易那样把能涉及到的所有数据进行量化,程序化交易更侧重交易的自动进行,没有认为干预,且模型编写简单,个人用户也可以进行