Python量化投資：技術、模型與策略

一本非常靠譜的關於如何使用Python語言編程實現量化交易的入門級好書。 ①對比了Python與其他語言的差別，介紹了使用Python的優勢。 ②介紹瞭如何建立量化交易系統環境的辦法，很靠譜。 ③介紹了常見量化交易方法在股票、期權及期貨市場實現的方法。包括多因子模型、趨勢模型、CTA模型等，挺細節。對初學者幫助較大。 ④介紹了一般回測的方法與實現方法。 …… 量化交易就是未來。但建立在EMH、MPT和正態分佈上的量化交易沒有前途。 要超越量化交易，走向科學交易之路，才能體驗到交易的美妙，跳不出學院派的錯誤市場假設和理解之外，量化交易也不可能取得超額收益。

這本書真的很棒，從各個維度解讀金融量化的本質。這其中不僅涉及到編程、統計和數據模型、還有大量的經濟學常識和金融概念。讀了這本書，讓我對量化系統有了一個比較全面的認識，即便策略是量化的核心，但前期的數據處理和模型回測以及實盤交易，每一步都很關鍵。總之，這本書通俗易懂，總結全面，很有技術流的框架感，讀着很Nice。

等有空跑跑回測，策略研究還是比較有意思的，深度學習方法拿來搞策略真的太舒服了。

很全面的一本書，不僅是指搭建、使用量化系統所涉及的方面全，而且各個方面涉及到的知識和技能點也比較全。至於顆粒度，大多沒有講到很深，有些還是挺淺的，但都給出瞭如何進一步深入學習的方法和渠道指引。 適合對量化有基本概念的低段位選手閱讀。 70不到的評價，感覺低了。

講了很多同類書沒有的知識點和方法論。實戰性很強。給差評的，應該是看不懂代碼的書友。希望大家不要被差評誤導！強烈推薦此書！

對於已經有相關經驗的人，不論是非技術的文科/經濟/經管/金融學生，還是技術出身的從事金融行業的理工科學生，都有一定的指導意義，既有整個量化交易的高層介紹，如流程方法論等，也有python技術實現的基本框架和樣例，可以用來驗證和提高自己的工作方法論 對於比較junior的人就不太適合了，建議先補一些基礎知識，再來閱讀比較好

理論與實踐相結合，基於Python闡述量化投資理論和策略，深入分析Python在量化投資分析中具體的應用案例。

最近看了基本編程的書突然發現一個有意思的現象，對於很多投資策略，尤其是偏技術分析的，書上會講很多篇幅，用來說明策略。但是看了編程量化的書，發展這些很厚的書在編程書裏面幾句話就說明白了，還說的異常清晰～難怪芒格特別強調格柵理論 這本書也一樣，對於編程量化的基本邏輯說的很明白，值得學習

import numpy as np比直接from numpy import * 好，後者容易混亂，df["a"]和df.a相比，好多書都是用前者。

對於我這個新手來說講的已經很細，還有代碼案例。我目前剛剛接觸python，還在自學入門課程。出於興趣，也是讀了量化投資教父的書而產生的。不管有沒有效果，還是想要了解和鑽研一下子。雖然不一定應用到我的投資策略裏。此書收藏了，日後入門晉級再做深度閱讀和學習！