本书是关于量化交易和股票量化分析的一个优秀的入门教程，使用Python作为编程语言，适合对此领域感兴趣的读者，作者从基本的概念和工具开始，逐步引导读者深入探索各种量化技术，包括趋势跟踪、统计套利、机器学习等方面，书中还提供了大量实用案例，能够帮助读者更好地理解和应用这些技术，总的来说，这是一本内容全面、实用性强的量化交易方面的入门指南。
这本书很不错，特别是涉及Python和量化交易的理论部分，讲的很好理解。。
我是Python老手了，看着这本书的代码有点多，算是优点也算缺点吧。虽然看着有点累，但对于手把手想学的人来说，丰富的代码和图表也还算颇有帮助。建议新手入门Python结合一下其他入门书籍。
我觉得自己真的把事情想得太简单了，对于没有任何计算机编程基础的文科生出身的我来说，难度有点大。还是等把金融交易的知识摸索明白了再学这个吧。
这本书是用python2*做的实例，想学python3*的可以绕行了
这本书十分专业，但对于我这种没有什么深厚的数学功底的学生，也十分适用。这本书从对量化交易的正确认识出发，循序渐进的讲解了量化交易所需要了解的各种知识及工具，我认为任何一个对量化交易感兴趣的人都可以阅读，也适合作为教材使用。
内容介绍
本书从对量化交易的正确认识出发，循序渐进地讲解了量化交易所需要了解的各种知识及工具。书中特别穿插了大量的开发技巧与交易技巧，还提供了大量基于真实交易的实例，有很强的实用性。本书偏重于量化技术在实际交易中的应用，读者不需要有深厚的数学功底即可阅读。
本书共11章，分为4部分。第1部分讲解了对量化交易的正确认识；第2部分讲解了量化交易的基础，如Python语言、数学和几种数据分析工具等；第3部分讲解了量化交易系统的开发与使用，以及基础度量概念及*优参数等问题；第4部分讲解了机器学习技术在量化交易中的实际应用。附录中还给出了量化环境部署、量化相关性分析、量化统计分析及指标应用等相关内容。
本书适合所有对量化交易感兴趣的人员阅读，也适合相关院校和培训机构作为量化交易系统课程的教材。阅读本书，建议读者有一定的编程基础。
目录
- 前言
- 第1部分 对量化交易的正确认识
- 第1章 量化引言 2
- 第2部分 量化交易的基础
- 第2章 量化语言——Python 14
- 第3章 量化工具——NumPy 49
- 第4章 量化工具——pandas 72
- 第5章 量化工具——可视化 102
- 第6章 量化工具——数学 134
- 第3部分 量化交易系统的开发
- 第7章 量化系统——入门 170
- 第8章 量化系统——开发 203
- 第9章 量化系统——度量与优化 243
- 第4部分 机器学习在量化交易中的实战
- 第10章 量化系统——机器学习?猪老三 278
- 第11章 量化系统——机器学习?abu 318
- 附录A 量化环境部署 362
- 附录B 量化相关性分析 381
- 附录C 量化统计分析及指标应用 388
