Python金融量化分析

前海开源基金合伙人王宏远和量化投资总监陆琦，以及摩根大通前中国投资银行主席龚方雄力荐。
将计量经济学与现代金融学理论融入金融量化分析与交易策略设计之中。
结合应用案例详解趋势追踪、小市值、海龟交易和网格交易等常用策略的实现方法。
详解金融量化分析需要掌握的大部分开源模块，包括Pandas、NumPy、TA-Lib、Empyrical、Mplfinance和Backtrader等，实现免费获取金融数据、清洗数据、存储数据和构建金融交易策略（回测）等需求。
书中的每个示例都按照“示例→实现代码→程序输出结果→程序说明”的模式进行讲解，思路清晰，易于理解。
不仅详细介绍各种常用量化交易策略代码的实现过程，而且对量化交易策略的实际回测结果给出说明，尽量避免出现“代码正确无误，而回测效果一塌糊涂”的情况。
结合208个典型示例讲解，每个示例均力求贴近实战需求，有较强的实用性。
提供30余幅示意图，帮助读者更加直观地理解相关示例代码的输出结果。
每章后都精心提供思考题（全书共23道），帮助读者进一步加深对各章内容的理解。
提供精心制作的教学PPT，便于读者梳理知识点，并方便教师教学时使用。

金融量化分析不仅需要掌握金融领域的知识，还需要掌握相关的计算机编程技术。《Python金融量化分析》全面、系统地介绍金融量化分析所需要掌握的技能。无论是具有丰富的编程经验的读者，还是普通的投资爱好者，均可参照本书内容开发自己的量化交易策略回测代码，实现金融量化分析辅助投资的目的。
《Python金融量化分析》共9章，涵盖的主要内容有金融量化交易策略分析概述，Python的基础语法，Pandas模块基础，NumPy基础，数据获取与清洗，金融量化交易策略实战，TA-Lib、Empyrical与Mplfinance模块的使用方法，金融数据回归分析，ARIMA与VAR模型在金融量化领域的应用，开源金融量化交易策略回测框架Backtrader的使用方法等。掌握这些内容，可以解决金融量化分析涉及的编程语言基础、数据获取、量化交易策略构建、统计学与金融学理论在金融量化领域的高级应用，以及现有的量化回测框架的使用方法等实际问题。
《Python金融量化分析》内容丰富，体系完整，讲解细致入微，既适合Python金融量化分析入门人员阅读，也适合有志从事量化投资工作的各类研究人员和从业人员阅读与参考，还适合作为高等院校金融和投资类相关专业的教材。

肖建军，经济学博士，应用经济学博士后，厦门工学院副教授。先后供职于大型银行总部、信托公司、私募基金公司等金融机构，从事金融投资、量化分析研究与实务等工作。目前专注于金融量化交易策略和加密货币结算等相关研究与开发工作。
高拴平，经济学博士，产业经济学博士后，享受国务院特殊津贴专家，厦门工学院教授。主要从事产业经济和数字经济方面的教学与科研工作。出版专著和教材8部，发表学术论文30余篇，承担省部级课题3项，获省部级教学科研成果奖3项。

随着金融科技的快速发展，量化分析在金融领域的应用越来越广泛。本书全面、系统地介绍了金融量化分析的相关知识与实际应用，是一部紧跟金融行业发展趋势的佳作，可以帮助读者了解金融科技的前沿技术。可以说，本书是一把开启金融量化分析的金钥匙，对金融从业者尤其金融量化分析从业人员和爱好者有较高的参考价值。
——前海开源基金合伙人、战略顾问  王宏远

本书通过通俗易懂的理论讲解和丰富的应用示例，帮助读者多维度了解Python金融量化分析涉及的相关工具，并掌握金融量化交易策略开发和金融量化回测框架的使用等，是一部实用性较强的图书。本书不但介绍基本的理论知识，而且结合实际应用场景和示例源码，展现量化分析的实现过程，是金融量化分析从业人员和爱好者不可多得的参考读物。
——前海开源基金量化投资总监  陆琦

在当今全球金融市场竞争日益激烈的背景下，掌握并应用先进的量化分析技术是提高金融行业竞争力的关键之一。本书结合大量实例，详述Python金融量化分析的核心技术。如果想系统地学习Python金融量化分析技术，以期在金融量化领域获得成功，那么本书将会成为你的得力助手。
——摩根大通前中国投资银行主席  龚方雄