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量化交易的入门书籍，用动手实践的方式带你实现属于自己的交易系统。
内容简介
本书就Python基础知识和交易策略的基本原理为切入点，由浅入深介绍了如何从零基础使用vn.py搭建自己交易系统。
本书从原理着手到代码实践，内容由最基本的Python基础知识与Python中金融分析的常用包，逐步由浅入深介绍常用的指标并将使用vn.py进行实现。
本书共分为八章，前两章介绍vn.py的环境搭建与Python常用的工具包，为后面使用vn.py实现交易策略做准备；第三章与第四章介绍vn.py框架和量化交易的基础知识；第五章到第八章从易到难介绍不同的交易策略并配合大量的示例讲解，进一步巩固vn.py代码的使用。
本书面向零基础的新手和有一定计算机与金融知识基础的读者，以通俗易懂的语言和示例阐述量化交易的实现原理，适于对于量化交易有兴趣的读者。带有详细注释的代码将帮助读者进一步理解vn.py的框架和交易策略。
作者简介
作者欧阳鹏程，西安交通大学工学硕士，研究方向为计算机视觉与数据处理。曾代表西安交通大学参加第一届浦发百度智慧金融极客挑战赛，获全国三等奖，研究方向为人工智能在视觉方向的应用与数据增强。曾于三六零安全科技股份有限公司与华为技术有限公司诺亚方舟实验室实习，现从事量化研究与开发相关工作。
章节目录
版权信息
内容简介
作者简介
前言
第1章 简介
1.1 量化交易的概念
1.1.1 趋势性交易
1.1.2 市场中性交易
1.1.3 高频交易
1.2 量化交易的历史
1.3 量化交易的工具
1.3.1 基于Web端的工具
1.3.2 本地离线的工具
1.4 vn.py的优势
1.5 vn.py的安装与环境配置
1.5.1 VeighNa Studio安装
1.5.2 手动安装
1.6 小结
第2章 常用的Python数据包
2.1 NumPy的使用
2.1.1 NumPy中的数据类型
2.1.2 NumPy中数组的使用
2.2 Matplotlib的使用
2.2.1 Matplotlib中的相关概念
2.2.2 使用Matplotlib绘图
2.3 Pandas的使用
2.3.1 Pandas中的数据结构
2.3.2 使用Pandas读取数据
2.3.3 使用Pandas处理数据
2.4 SciPy的使用
2.4.1 使用SciPy写入mat文件
2.4.2 使用SciPy读取mat文件
2.5 scikit-learn的使用
2.5.1 使用scikit-learn进行回归
2.5.2 使用scikit-learn进行分类
2.6 Pillow的使用
2.6.1 使用Pillow读取并显示图像
2.6.2 使用Pillow处理图像
2.7 OpenCV的使用
2.7.1 使用OpenCV读取与显示图像
2.7.2 使用OpenCV处理图像
2.8 collections的使用
2.8.1 namedtuple
2.8.2 Counter
2.8.3 OrderedDict
2.8.4 defaultdict
2.9 typing的使用
2.9.1 标准数据类型标识
2.9.2 collections中的数据类型标识
2.9.3 其他常用标识
2.10 argparse的使用
2.10.1 argparse的使用框架
2.10.2 使用argparse解析命令行参数
2.11 JSON的使用
2.11.1 使用JSON写入数据
2.11.2 使用JSON读取数据
2.12 TA-Lib的使用
2.12.1 技术指标
2.12.2 模式识别
2.13 Tushare的使用
2.14 Orange的使用
2.14.1 Orange中的示例
2.14.2 创建自己的工作流
2.15 Optunity的使用
2.16 Optuna的使用
2.17 小结
第3章 vn.py基础
3.1 vn.py的整体架构
3.1.1 底层接口
3.1.2 中层引擎
3.1.3 上层应用
3.2 vn.py文件中的交易接口
3.2.1 CTP接口
3.2.2 UFT接口
3.3 vn.py文件中的数据库
3.4 vn.py文件中的回测模块
3.5 vn.py文件中的自动交易模块
3.6 vn.py文件中的实盘行情记录模块
3.7 vn.py文件中的历史数据管理模块
3.8 vn.py文件中的实时K线图表模块
3.9 vn.py文件中的投资组合管理模块
3.10 vn.py文件中的事前风控管理模块
3.11 vn.py文件中的本地仿真交易模块
3.12 vn.py文件中的算法委托执行交易模块
3.13 vn.py文件中的多合约组合策略模块
3.14 vn.py文件中的多合约价差组合套利模块
3.15 小结
第4章 量化交易的基础知识
4.1 交易策略
4.2 仓位与资金管理
4.2.1 固定仓位／资金管理策略
4.2.2 漏斗形管理策略
4.2.3 金字塔形策略
4.2.4 马丁策略
4.2.5 反马丁策略
4.2.6 凯利公式
4.3 事前风控
4.4 事中风控
4.5 事后风控
4.6 小结
第5章 基于指标的交易策略
5.1 交易策略框架
5.2 双均线交易策略
5.3 KDJ交易策略
5.4 MACD交易策略
5.5 BIAS交易策略
5.6 布林带交易策略
5.7 ATR交易策略
5.8 ADX交易策略
5.9 Dual Thrust交易策略
5.10 AR交易策略
5.11 EMD交易策略
5.12 均线排列交易策略
5.13 R-Breaker交易策略
5.14 超级趋势交易策略
5.15 布林海盗交易策略
5.16 Hans123交易策略
5.17 海龟交易策略
5.18 海龟汤交易策略
5.19 网格交易策略
5.20 CMO交易策略
5.21 小结
第6章 基于模型的交易策略
6.1 基于ARMA模型的交易策略
6.2 基于ARIMA模型的交易策略
6.3 基于SARIMA模型的交易策略
6.4 基于SVM的交易策略
6.5 基于计算机视觉的交易策略
6.6 小结
第7章 交易策略的集成
7.1 策略集成的方法
7.2 基于分类模型集成交易策略
7.3 基于回归模型集成交易策略
7.4 小结
第8章 实盘交易
8.1 实盘交易与回测的区别
8.2 准备工作
8.3 运行策略
8.3.1 基于tick数据的实盘策略
8.3.2 基于分钟K线数据的实盘策略
8.4 小结
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Python量化交易实战：使用vn.py构建交易系统是2023年由清华大学出版社出版,作者欧阳鹏程。
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