小说相关信息

书名： 深入浅出Python量化交易实战（新时代·技术新未来）

作者： 李明远

出版社： 科技出版社

出版日期： 2023年10月

作者简介：

李明远是一位拥有多年金融行业经验的技术专家，他曾在多家国际知名金融机构担任量化分析师和系统开发工程师。在业余时间，他还热衷于分享自己的技术心得，并积极参与开源社区的建设。本书是他多年实践经验与理论研究的结晶。

书籍简介：

《深入浅出Python量化交易实战（新时代·技术新未来）》是一本面向程序员和技术爱好者的量化交易入门指南。书中通过通俗易懂的语言介绍了Python语言在量化交易中的应用，并结合实际案例帮助读者快速掌握构建自动化交易系统的技能。无论是初学者还是有一定基础的专业人士，都能从本书中获得启发。本书不仅关注技术实现，还探讨了量化交易背后的经济学原理及风险管理策略，是迈向量化投资领域的理想起点。

自编目录章节

第一部分 基础篇

1. 量化交易概述

- 什么是量化交易？

- 量化交易的优势与挑战

- Python作为量化工具的魅力

2. Python编程基础

- Python安装与环境配置

- 数据结构与常用库介绍

- 调试技巧与代码优化

3. 金融市场数据获取

- 公开API接口解析

- 爬虫技术抓取历史数据

- 数据清洗与预处理

4. 基本统计分析

- 描述性统计量计算

- 相关性分析与可视化展示

- 时间序列模型初步了解

第二部分 核心篇

5. 构建简单策略

- 移动平均线策略设计

- MACD指标的应用实例

- 回测框架搭建

6. 高级信号生成

- 均值回归策略详解

- 波动率突破策略实现

- 多因子选股模型构建

7. 风险管理与资金管理

- 风险度量方法比较

- 最优仓位计算公式

- 实盘操作中的心理博弈

8. 高频交易入门

- 订单簿深度解读

- 快速响应算法实现

- 延迟优化方案讨论

第三部分 实战篇

9. 跨市场套利策略

- 商品期货与股票市场的联动性

- 套利机会识别与执行流程

- 成功案例分享

10. 机器学习在量化中的应用

- 监督学习模型训练

- 特征工程的关键步骤

- 强化学习探索与实践

11. 云平台部署与监控

- AWS/GCP等主流云服务选型

- Docker容器化部署方案

- 日志收集与性能监控

12. 未来趋势展望

- 区块链技术对量化的影响

- AI驱动下的智能投顾发展

- 投资者教育的重要性

附录

- 常见问题解答

- 推荐阅读清单

- 在线资源链接汇总

希望这份信息能够满足您的需求！如果需要进一步调整或补充，请随时告知。