金融科技创新与量化金融投资系列丛书 量化金融投资及其Python应用pdf电子书版本下载

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第1章 量化金融投资平台与Python工作环境 1

1.1国内外量化金融投资平台概述 1

1.2优矿平台界面 1

1.3优矿平台提供的服务 2

1.4优矿平台的Notebook功能 2

1.5优矿平台支持的Python程序包 3

1.6Python的下载 4

1.7Python的安装 6

1.8Python的启动和退出 8

练习题 9

第2章 Python的两个基本操作与编程基础 10

2.1Python的两个基本操作 10

2.2Python容器 11

2.3Python函数 15

2.4Python条件与循环 15

2.5Python类与对象 17

练习题 18

第3章 NumPy在量化金融投资分析中的应用 19

3.1NumPy概述 19

3.2NumPy对象初步：数组 19

3.3创建数组 20

3.4数组和矩阵的运算 21

3.5访问数组和矩阵元素 24

3.6矩阵操作 26

3.7缺失值 28

3.8一元线性回归分析的NumPy应用 28

练习题 30

第4章 SciPy在量化金融投资分析中的应用 31

4.1SciPy概述 31

4.2统计知识 31

4.3优化知识 35

4.3.1无约束优化问题 35

4.3.2有约束优化问题 39

4.3.3利用CVXOPT求解二次规划问题 40

练习题 44

第5章 pandas的基本数据结构 45

5.1pandas介绍 45

5.2pandas数据结构：Series 45

5.2.1创建Series 45

5.2.2Series数据的访问 47

5.3pandas数据结构：DataFrame 48

5.3.1创建DataFrame 48

5.3.2DataFrame数据的访问 50

练习题 53

第6章 pandas在金融数据处理中的应用 54

6.1创建数据结构的方式 54

6.2数据的查看 55

6.3数据的访问和操作 56

6.3.1再谈数据的访问 56

6.3.2处理缺失数据 57

6.3.3数据操作 60

6.4数据可视化 63

练习题 63

第7章 金融时间序列分析及其Python应用 64

7.1时间序列分析的基础知识 64

7.1.1时间序列的概念及其特征 64

7.1.2平稳性 64

7.1.3相关系数和自相关函数 65

7.1.4白噪声序列和线性时间序列 68

7.2自回归模型 69

7.2.1AR（p）模型的特征根及平稳性检验 69

7.2.2AR（p）模型的定阶 71

7.2.3模型的检验 73

7.2.4拟合优度及预测 74

7.3移动平均模型及预测 75

7.3.1MA（q）模型的性质 75

7.3.2MA（q）模型的阶次判定 75

7.3.3建模和预测 76

7.4自回归移动平均模型及预测 77

7.4.1确定ARMA（p，q）模型的阶次 78

7.4.2ARMA模型的建立及预测 79

7.5ARIMA模型及预测 80

7.5.1单位根检验 80

7.5.2ARIMA（p，d，q）模型阶次确定 82

7.5.3ARIMA模型的建立及预测 82

7.6自回归条件异方差模型ARCH及预测 85

7.6.1波动率的特征 85

7.6.2ARCH模型的基本原理 85

7.6.3ARCH模型的建立及预测 86

7.7广义自回归条件异方差模型GARCH及波动率预测 93

7.7.1GARCH模型的建立 93

7.7.2波动率预测 95

练习题 97

第8章 中国股市分析及其Python应用 98

8.1股票的基本信息 98

8.2股票收益风险分析 107

8.3基于风险价值的蒙特卡洛方法 109

练习题 110

第9章 机器学习神经网络算法及其Python应用 111

9.1BP神经网络的拓扑结构 111

9.2BP神经网络的学习算法 112

9.3BP神经网络的学习程序 114

9.4BP神经网络算法股票预测的Python应用 114

练习题 117

第10章 机器学习支持向量机及其Python应用 118

10.1机器学习支持向量机原理 118

10.2机器学习支持向量机的应用 119

练习题 121

第11章 欧式期权定价的Python应用 122

11.1期权定价公式的Python函数 122

11.2使用NumPy加速批量计算 123

11.2.1使用循环的方式 123

11.2.2使用NumPy向量计算 124

11.3使用SciPy做仿真计算 126

11.4计算隐含波动率 128

练习题 129

第12章 函数插值的Python应用 130

12.1如何使用SciPy做函数插值 130

12.2函数插值应用——期权波动率曲面构造 133

练习题 135

第13章 期权定价二叉树算法的Python应用 136

13.1二叉树算法的Python描述 136

13.2用面向对象的方法实现二叉树算法 139

13.2.1二叉树框架 139

13.2.2二叉树类型描述 140

13.2.3偿付函数 141

13.2.4组装 141

13.3美式期权定价的二叉树算法 143

练习题 144

第14章 偏微分方程显式差分法的Python应用 145

14.1热传导方程 145

14.2显式差分格式 146

14.3模块组装 148

14.4显式格式的条件稳定性 150

练习题 151

第15章 偏微分方程隐式差分法的Python应用 152

15.1隐式差分格式 152

15.1.1矩阵求解 153

15.1.2隐式格式求解 154

15.2模块组装 156

15.3使用SciPy加速 156

练习题 159

第16章 Black-Scholes-Merton偏微分方程隐式差分法的Python应用 160

16.1Black-Scholes-Merton偏微分方差初边值问题的提出 160

16.2偏微分方程隐式差分法 160

16.3Python应用实现 161

16.4收敛性测试 163

练习题 164

第17章 优矿平台的量化金融投资初步 165

17.1量化金融投资基础 165

17.2量化金融投资及其策略 165

17.3设置初始数据 165

17.4选取股票池 167

17.5初始化回测账户 167

17.6设置买卖条件 167

17.7组合成完整的量化策略 168

练习题 169

第18章 Alpha对冲模型的Python应用 170

18.1Alpha对冲模型 170

18.2优矿平台的“三剑客” 170

18.3优矿平台对冲模型实例 171

练习题 174

第19章 Signal框架下的Alpha量化金融投资策略的Python应用 175

19.1为什么选择Alpha对冲模型 175

19.2在优矿平台上构建Alpha对冲模型的神器——Signal框架 176

19.3典型公募基金团队如何构建自己的Alpha对冲模型 179

19.4如何在优矿平台上一人超越一个公募基金团队 179

练习题 181

第20章 量化金融投资组合优化的Python应用 182

20.1马科维茨投资组合优化基本理论 182

20.2投资组合优化的Python应用实例 182

20.3投资组合优化实际数据的Python应用 187

练习题 193

参考文献 194