基金量化之道：系統(tǒng)搭建與實踐精要

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第1章基金的基礎知識
1.1基金的概念
1.2基金的分類
1.2.1按投資標的分類
1.2.2按投資目標分類
1.2.3按募集方式分類
1.2.4按投資理念分類
1.2.5按資金來源和用途分類
1.2.6特殊基金
1.3基金的要素
1.4基金的交易
1.4.1基金的買賣
1.4.2基金的手續(xù)費
1.5小結
第2章Python環(huán)境的搭建
2.1通過官網(wǎng)安裝
2.2通過Anaconda安裝
2.3小結
第3章常用的Python工具
3.1NumPy
3.1.1NumPy中的數(shù)據(jù)類型
3.1.2NumPy中數(shù)組的使用
3.2Matplotlib
3.2.1Matplotlib中的相關概念
3.2.2使用Matplotlib繪圖
3.3Pandas
3.3.1Pandas中的數(shù)據(jù)結構
3.3.2使用Pandas讀取數(shù)據(jù)
3.3.3使用Pandas處理數(shù)據(jù)
3.4scikitlearn
3.4.1使用scikitlearn進行回歸
3.4.2使用scikitlearn進行分類
3.5collections
3.5.1namedtuple
3.5.2Counter
3.5.3OrderedDict
3.5.4defaultdict
3.6typing
3.6.1標準數(shù)據(jù)類型標識
3.6.2collections中的數(shù)據(jù)類型標識
3.6.3其他常用標識
3.7argparse
3.7.1argparse的使用框架
3.7.2使用argparse解析命令行參數(shù)
3.8JSON
3.8.1使用JSON模塊寫入數(shù)據(jù)
3.8.2使用JSON模塊讀取數(shù)據(jù)
3.9TALib
3.9.1技術指標
3.9.2模式識別
3.10AKShare
3.10.1獲取基金基礎信息
3.10.2獲取基金歷史行情
3.11Tushare
3.12PyPortfolioOpt
3.13empyrical
3.14Orange
3.14.1Orange中的示例
3.14.2創(chuàng)建自己的工作流
3.15Optunity
3.16Optuna
3.17小結
第4章量化系統(tǒng)設計
4.1整體架構
4.2數(shù)據(jù)獲取模塊
4.2.1獲取基金的基礎信息
4.2.2獲取基金的行情信息
4.3數(shù)據(jù)庫交互模塊
4.4策略編寫模塊
4.5回測模塊
4.5.1加載歷史數(shù)據(jù)
4.5.2回放歷史數(shù)據(jù)
4.5.3處理策略下單
4.5.4處理掛單成交
4.5.5計算回測指標
4.6消息推送模塊
4.7輔助工具模塊
4.8小結
第5章基金交易策略
5.1買入并持有策略
5.2定投策略
5.3雙均線策略
5.4MACD策略
5.5BIAS策略
5.6布林帶策略
5.7網(wǎng)格策略
5.8如何改進策略
5.8.1選取合適的標的
5.8.2優(yōu)化策略參數(shù)
5.8.3設置動態(tài)參數(shù)
5.8.4過濾有效信號
5.8.5管理倉位
5.8.6執(zhí)行多信號協(xié)同
5.8.7考慮更多因素
5.9小結
第6章投資組合管理
6.1現(xiàn)代投資組合理論
6.2最大夏普比率投資組合
6.3最小波動率投資組合
6.4優(yōu)化統(tǒng)計量的計算
6.5優(yōu)化基金持有時間
6.6優(yōu)化均值的預測方式
6.7小結
第7章系統(tǒng)優(yōu)化與管理
7.1系統(tǒng)界面的優(yōu)化
7.2交易信號的推送
7.3系統(tǒng)性能的監(jiān)控
7.3.1監(jiān)控環(huán)境配置
7.3.2系統(tǒng)監(jiān)控配置
7.3.3自定義監(jiān)控指標
7.3.4設置監(jiān)控告警
7.4小結