《Python与量化投资：从基础到实战》是一本非常实用的书籍，它为零基础的Python学习者提供了很好的入门指南，并且针对量化投资提供了量化策略建模和实现的参考。这本书详细讲解了如何利用Python进行量化投资，包括数据获取、整理、分析挖掘、信号构建、策略构建、回测和策略分析等方面的内容。对专业金融从业者来说，这本书可作为一本实用的工具书，帮助他们进行量化投资的实践。
读者评价
看了一下，前面的讲的比较少了，还好买了一本Python的专业书，后面的还好
O王小川:请问你这本书写给谁看的？是写给计算机出身的人看的，还是写给金融出身的人看的？如果是写给学计算机的人看的，那么学计算机的人很有可能毫无任何金融基础，您这书里面没有任何金融基础知识，我就不信不懂金融术语、不懂投资术语能搞量化投资
算二者交叉吧 python介绍的比较浅显 后面几章介绍量化投资中的一些浅显理论之后是python代码
Python基础确实很基础，量化策略部分就很扎实了。跨度太大，策略的注释少的可怜，非从业人员读起来应该非常吃力。不过策略本质上很干货，对我帮助很大。希望再能出一本机器学习实战＋衍生品量化的书，一定继续支持
内容介绍
本书主要讲解如何利用Python进行量化投资，包括对数据的获取、整理、分析挖掘、信号构建、策略构建、回测、策略分析等。本书也是利用Python进行数据分析的指南，有大量的关于数据处理分析的应用，并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题。本书分为Python基础和量化投资两大部分：Python基础部分主要讲解Python软件的基础、各个重要模块及如何解决常见的数据分析问题；量化投资部分在Python基础部分的基础上，讲解如何使用优矿（uqer.io）回测平台实现主流策略及高级定制策略等。本书可作为专业金融从业者进行量化投资的工具书，也可作为金融领域的入门参考书。在本书中有大量的Python代码、Python量化策略的实现代码等，尤其是对于量化策略的实现代码，读者可直接自行修改并获得策略的历史回测结果，甚至可将代码直接实盘应用，进行投资。
目录
- 第1章 准备工作 1
- 第2章 Python基础介绍 7
- 第3章 Python进阶 59
- 第4章 常用数据的获取与整理 129
- 第5章 通联数据回测平台介绍 143
- 第6章 常用的量化策略及其实现 187
- 第7章 量化投资十问十答 405
程序化交易、量化投资、高频量化....量化投资其实一共分为五类。 方向上，国内限制，不可能真正的高频量化，我了解，最多就是某些网站或者交易软件能够时间策略或者价格提醒（到邮件、微信或者网站提醒。） 学习内容，知乎或者雪球大家可以搜索一下，有人总结了一些学习资源，大家还是看看吧，分为几点： 1、如何下载股票数据（包括价格、基本信息、财务信息、宏观经济信息等）。软件平台和语言的不同，数据源不同，以前yahoo财经的api接口，现在由于yahoo的api政策变更，都不可以用了，所以现在大家看到数据源是yahoo，估计就不能用了。收费的很多（包括数据还有接口），python免费的通联数据和tushare是简单易用。财务数据方面我购买过yucezhe的财务数据（不错），另外wind的免费api接口支持matlab、R、python我还在研究。我提到的数据是免费、初级的，适合所有人。 2语言的选择，SAS、R、matlab、python，你喜欢哪个、熟悉哪个就用那个，不要在乎别人的意见，适合自己最好。比较起来，都有相似点，都有不同，我就强调一下特点偏重点，SAS--专业‘商用‘’统计‘’软件‘，matlab--数学计算和实验统计等，R--免费统计软件，python数据处理、胶水语言（是语言，是胶水，不过正因为是胶水，里面可以放的东西也很多很杂）。学到后来，其实，都学点也可以，都有共同点可以都学，都有特点可以发挥各自特点，最后更强大的可能是用python或者c啊java啊更多的it技术才能更发扬光大，说深了。（任何packit出版社的书建议不买，根绝很垃圾，论坛里面好多书可以参考） 3、如果你是it出身，所有技术都学会了，其实还是站在表层，其实本质还是金融、统计部分是最体现价值的。发现价格、价值中的规律，如何制定策略，这部分可能是最漫长学习的部分。技术部分，TA-LIB，包含的技术指标最全，推荐。策略推荐两本书，《标准普尔选股指南》《量化投资策略 如何实现超额收益Alpha》 4、回测，平台的选择，建议backtrader和国内的rqlapha（米筐的产品），pyalgotrade适合python2.7，好久没有更新了，不适合python3.zipline的日期不适合中国。
Python是非常容易上手的并不要求计算机编程科班出身的背景，在知乎上也有著名的Python女神，一位女生没有任何编程背景自学会了Python。而学会这门强大的编程语言也会让你在平时的工作中不在惧怕海量的数据处理，也可以让计算机自动化帮你处理一些事情。我们虽不是一个学习Python编程的网站，但是我们很乐意看到我们整个社区的Python水平提高的。 和Java那边一样，在Ricequant上写交易和分析策略您并不需要苦涩的计算机底层知识，更多的是学习如何适应神一般的数据处理库比如numpy、pandas等，也可以使用到技术分析的talib，统计方面的statsmodel等。而我们也帮您解决了Python的基础搭建问题，不需要再为什么是UTF-8解码，什么是pyenv环境等问题所困扰，you can just come and coding!