Python數據分析與量化投資

第1篇 Python工具介紹
1量化投資及Python簡介、下載、安裝與啟動｜3
2Python基礎知識與程式設計基礎｜18
3Python資料存取｜28
4Python工具庫NumPy的應用｜39
5Python工具庫SciPy的應用｜51
6Python工具庫Pandas的資料結構｜61
7Python繪製圖形｜71

第2篇 量化投資統計與計量分析方法
8概率分佈及Python應用｜87
9描述性統計及Python應用｜98
10參數估計及Python應用｜115
11參數假設檢驗及Python應用｜123
12相關性分析與回歸分析及Pythonstatsmodels應用｜139
13多重共線性及Python應用｜154
14異方差及Python應用｜166
15自相關及Python應用｜181

第3篇 量化投資組合與資產定價理論及應用
16資產組合的期望收益與風險及Python應用｜197
17資產組合均值方差模型及Python應用｜206
18馬科維茨資產組合優化及Pythoncvxopt工具應用｜224
19存在無風險資產的均值方差模型及Python應用｜232
20資本資產定價模型及PythonStatsmodels應用｜245

第4篇 量化投資策略分析
21市場中性策略分析或貝塔對沖策略分析｜257
22量化選股策略分析｜265
23量化擇時策略分析｜270
24量化選股與量化擇時組合策略分析｜279
25統計套利的協整配對交易策略分析｜283
26人工智慧機器學習量化投資策略分析｜307

大數據、人工智慧及Python技術的高速發展，給量化投資帶來了良好的發展機遇。但無論是在高校的理論界還是在金融機構的實務界，國內量化投資的發展尚落後於西方，將Python工具應用于實際金融投資問題是國內金融領域新的發展方向。中國資本市場對量化投資的需求巨大。近年來，中國經濟已經由高速增長階段轉向高品質發展階段，必須著力構建市場機制有效、微觀主體有活力、宏觀調控有度的經濟體制，深化金融體制改革，促進多層次資本市場的健康發展。量化投資已經成為資本市場中資產保值增值和風險對沖的主要手段，其推廣與應用對於促進資本市場健康發展有著重要的實踐意義，也必然對提高金融機構的投資效率和加強風險防範有著促進作用。為了滿足資本市場對量化投資的旺盛需求，證券市場相繼推出了融資融券制度、股指期貨等，這為量化投資提供了良好的交易環境。

本書把Python技術和量化投資實例結合起來。傳統的交易員憑藉多年的交易訓練，每日人工盯盤，觀察市場的變化，一個好的交易員可以同時觀測幾個金融市場的幾十個交易品種。隨著金融產品的發展，中國金融市場A股股票已經達到4000多隻，債券有7000多隻，公募基金接近4000只，還有多種金融衍生品。如此大量的金融產品，已經不能依靠個人能力消化和分析了。利用計算機對金融市場進行掃描，從而發現不合理的定價和交易機會，可以極大地提高交易員的工作效率。

本書以中國金融市場為背景，使用了很多真實案例。主要的寫作思路是從資訊技術人員的角度，通過技術來切入金融市場並進行量化投資。一方面發揮資訊技術人員專注學習、樂於分享的精神，借助互聯網快速傳播知識，打破傳統的金融壁壘；另一方面發揮“極客”的創造力，讓知識變成生產力，讓更多有理想的資訊技術人員有機會進入金融行業，推動金融行業的改革和創新。

閱讀本書，要求讀者擁有Python的使用經驗，更需要理解有關金融市場、公司金融和投資學等金融知識。本書主要分為4個篇章：第1篇Python工具介紹，就是與Python相關的程式設計技術、Python工具庫的使用及數據處理等；第2篇量化投資統計與計量分析方法，包括概率分佈、描述性統計、參數估計、參數假設檢驗、相關性分析與回歸分析、多重共線性、異方差、自相關等；第3篇量化投資組合與資產定價理論及應用，包括資產組合理論、資本資產定價理論等；第4篇量化投資策略分析，包括量化對沖、量化選股、量化擇時、統計套利、人工智慧機器學習等。

本書是筆者基於量化投資教學與研究的總結，涉及Python技術、量化方法、金融理論以及量化策略的歷史數據回測。通過Python，我們可以很簡單地實現投資想法，真正地將想法與實際操作結合起來。希望本書能使讀者感受到量化投資的魅力，以及技術優勢能給我們帶來的價值。

本書可供經管類本科高年級學生與研究生參考使用。本書也適合以下的Python工作者：有計算機背景的軟體工程師；有數據分析背景的數據科學家；金融行業從業者，如券商研究員、金融投資分析師、基金經理、寬客（Quant）等。