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本帖最后由 邢不行 于
12:02 编辑
本系列帖子“量化小讲堂”，通过实际案例教初学者使用python、pandas进行金融数据处理，希望能对大家有帮助。
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【python量化课程】想要快速、系统的学习量化知识，可以参与我与论坛合作开设的课程：，我会亲自授课，随问随答。参与课程还可以免费加入我的小密圈，我每天会在圈中分享量化的所见所思，圈子介绍点击。
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【量化小讲堂- Python、pandas技巧系列】如何快速上手使用Python进行金融数据分析
根据之前几篇系列帖子以及交流QQ群()中的反馈，让我觉的很有必要写一篇如何快速上手使用Pyhton进行系列分析的帖子。本文主要以此为主题，介绍下我学习量化投资、Python的个人经验。
第一步：好奇心
不要为了学习而去学习一门编程语言，或者任何工具。一定要心里首先有一个问题，抱着解决问题的心态，去了解并学习这个工具是如何解决问题的。驱动你去学习量化投资的，应该是你的好奇心。你认为你有一个炒股独家的窍门，你认为你发现了某个规律，你非常好奇的想用历史数据去验证你的想法。
比如我在大二的时候接触量化投资，就是因为我的好奇心。当时我看到一些入门的技术分析书上推荐KDJ这个技术指标，说KDJ低位金叉之后股票会涨，是个很好的买入信号，并且书上会配一些图，证明这个指标的有效性。我当时就很好奇，书上说的是不是真的？这几个配图是刻意挑选的还是有代表性的？是不是可以写个程序找出历史上所有的kdj金叉，看看之后涨的概率有多大?
这就是引领我入门的最初的好奇心。当时我不会编程，一开始用excel来试着验证，发现KDJ从大概率上来讲是不行的。好奇心继续升级：我调整一下KDJ默认的参数，效果会不会好一点？再配合一下其他的指标，效果会不会好一点？再加上点财务数据，效果会不会好一点......
慢慢的想测试的想法越来越多，excel渐渐的不够用，开始学习编程。我学习编程的目的性很强，就是解决我眼前的问题。对于解决我问题没有帮助的，我就先不学。一开始用的是SAS，自己找书看，论坛上发帖子问。后来觉得SAS太重，不灵活，慢慢的迁移到Python。
我是金融专业的，但是学校并不教量化投资，一切都是自己学。可想而知，若没有好奇心一直引导我去探索，这么长的一段时间我怎么可能坚持下来呢？
第二步：为什么Python
我推荐刚入门的量化投资研究者使用Python。主要理由如下：
Python配合各类第三方的package（例如下面要降到的pandas），是非常适合用来处理金融数据的
相比于c，c#等语言，Python容易太多了。让你可以更快，更方便的对自己的想法进行测试。life is short, use Python。
Matlab是另外一个金融分析领域的统治级语言，以上讲的两点适用性、简单性matlab都是具备的，在业界的使用范围应该是比Python要高的。
而Python相比于matlab的一大优势，那就是全能。matlab基本只能用于金融数据分析。但是Python除了拥有不亚于matlab的矩阵计算、科学计算能力之外，其他几乎任何事情都可以做。比如数据的清理、整理，比如从网页上抓取数据，比如进行文本信息的挖掘，比如做一个网站......现在学习一门语言，将来在任何地方都能用到。
第三步：如何入门Python
如果你有其他语言的编写经验（比如上过一个学期的编程课），有一定的编程基础。以下三步可以让你入门Python：
1. 随便找一本Pyhton入门书。这些教程网上有很多很多，论坛里面也有很多，随便搜索一下就是。我稍微整理了下，放在附件中，回复可见。
2. 挑一本Python入门书，不要花超过半天的时间，快速翻阅这本书。这个步骤不求记住什么东西，只要大概的知道这本书讲了什么，什么知识在这本书的哪一章写了就行，以便将来查阅。
3. 结合自己的好奇心，给自己寻找一个问题，简单的复杂的都可以，找一点数据，直接开始实战。遇到问题，第一步是去翻书，第二步是去google(别去百度)，第三步是论坛发帖求助。若你没有什么思路或者问题，可以加群<font color="#8143420，我可以给你提供思路。
如果你没有任何编程的基础，那么想要入门Python，也是以上三个步骤。但是第2步，就不是仅仅花半天的时间浏览书了，而是要细细的看书。对着书上的例子，实际的操作下，大概花一个星期的时间的业余时间也就够了吧。
（【python量化课程】想要快速、系统的学习量化知识，可以参与我与论坛合作开设的课程：，我会亲自授课，随问随答。参与课程还可以免费加入我的小密圈，我每天会在圈中分享量化的所见所思，圈子介绍点击。）
第四步：如何入门pandas
使用Python做金融数据分析，一定要用pandas。pandas是Python的一个第三方库，简直是金融数据分析的神器，第一次遇到它的时候让我泪流满面。了解pandas最好的途径就是他的官方文档：，当然也可以看我之前写的系列文章。
之后会讲的内容：
【量化小讲堂 - python & pandas技巧系列】如何根据逐笔数据计算资金流入流出数据
【量化小讲堂 - python & pandas技巧系列】如何测试海龟交易法则
【量化小讲堂 - python & pandas技巧系列】详细介绍复权价格如何计算
关于《量化小讲堂》之后想看的内容，或者相关问题，可以加我微信xbx_laoshi、Q群(快满)：沟通。
附件中是Python入门的相关书籍，回复可见，觉得文章内容有帮助的话，不要忘了顶贴哦！
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Python比C++容易上手
首先感谢楼主的好帖和分享精神，其次 我这两天搜寻基础python教程，对比发现，国内老齐的教程最适合新手，网址是： https://github.com/qiwsir/StarterLearningPython
这个是网页格式，代码都可以直接复制。 当然，如果你一定崇尚老外教材，那么推荐的有（入门级）：http://vdisk.weibo.com/s/os417 其实我觉得老齐的版本和老外的版本大内容差不多，但是老齐显然写的更好点。
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本帖最后由 fantuanxiaot 于
00:17 编辑
首先感谢楼主的好帖和分享精神，其次 我这两天搜寻基础python教程，对比发现，国内老齐的教程最适合新手，网址是： & &&&这个是网页格式，代码都可以直接复制。 当然，如果你一定崇尚老外教材，那么推荐的有（入门级）：http://vdisk.weibo.com/s/os417 其实我觉得老齐的版本和老外的版本大内容差不多，但是老齐显然写的更好点。
我直接给了下载网址了，附件格式对没币的屌丝太郁闷了。&&有币的水友们打点赏吧 俺都不能下载其他人的资料了
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& &有个错别字，“降”---&“讲& 。 :-)
本帖最后由 fantuanxiaot 于
00:18 编辑
Python比C++容易上手
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邢不行 发表于
本系列帖子“量化小讲堂”，通过实际的案例让大家知道如何使用Python、pandas进行金融数据处理。帖 ...希望这个栏目能一直办下去 谢谢楼主
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李洋：量化投资大数据处理-基于MATLAB实践
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李洋《量化投资大数据处理-基于MATLAB实践》目录：MATLAB简介量化投资的概念及简介量化投资中的各类数据量化投资大数据处理MATLAB实践
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MATLAB简介
MATLAB的全称是矩阵实验室（Matrix Laboratory），是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。在金融领域，使用MATLAB可以加速产品研究，减少开发时间，提高模型的仿真速度和控制项目成本，利用MATLAB以及相关产品，可以进行分析数据，评估风险、开发并优化策略等一系列金融建模工作。
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MATLAB包括拥有数百个内部函数的主工具箱和三十几种工具箱。工具箱又可以分为功能性工具箱和学科性工具箱。功能性工具箱用来扩充MATLAB的符号计算，可视化建模仿真，文字处理及实时控制等功能。学科性工具箱是专业性较强的工具箱，其中金融领域相关的工具箱主要有：
–Datafeed Toolbox：金融数据工具箱
–Econometrics Toolbox：计量经济学工具箱
–Financial Derivatives Toolbox：金融衍生品工具箱
–Fixed-Income Toolbox：固定收益工具箱
–Optimization Toolbox：优化工具箱
–Statistics Toolbox：统计工具箱
通过这些工具箱，用户可以利用MATLAB进行交易策略实现和回测、投资组合优化和分析、资产分配、金融时序分析、期权价格和敏感度分析、现金流分析、风险管理、预测和模拟、利率曲线拟合和期限结构建模、Monte Carlo模拟、基于GARCH的波动性分析
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量化投资的概念及简介
量化投资的定义：量化投资是将人们总结出的投资思想，利用统计学、数学的方法，形成数学模型，借助计算机在海量历史数据中对模型进行验证，寻找能够带来超额收益的多种“大概率”模型，严格按照这些策略所构建的量化模型运算结果来指导投资。
–量化投资是一种方法论。
–量化投资通常与基本面分析相结合。
–量化投资是以定量方法进行投资的各种技术综合。
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量化投资的五大优势
–纪律性：严格执行量化投资模型投资建议。
–系统性：包括多层次的量化模型、多角度的观察及含量数据的观察等。
–及时性：及时跟踪市场变化，不断发现新的提供超额收益的交易机会。
–准确性：准确客观评价交易机会，客服主观情绪偏差，妥善运用套利的思想。
–分散化：严格控制风险，充当准确地实现分散化投资目标。
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某量化交易员(Quant Trader)的一天
8:30-8:55 晨会8:55-9:00 交易服务器检查9:00-11:30 观察市场，监控程序和持仓情况13:00-15:15 观察市场，监控程序和持仓情况15:00-16:00 盘后分析，计算盈亏，持仓检查，冲击成本统计20:55-21:00 夜盘开盘前，交易服务器检查21:00-02:30 夜盘交易时段贯穿全天：国内外研报、paper研读、新策略开发、新策略回测；定期、不定期内部会议：内部组会、头脑风暴；参加外部量化、金工会议；
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量化投资的概念及简介
传统投资VS量化投资
–相同点：本质相同，都是基于市场非有效或是弱有效的理论基础。
–不同点：传统投资依赖公司调研和个人经验及主观判断；量化投资依靠数理模型实现投资理念。
传统投资名人：巴菲特、索罗斯
–沃伦.巴菲特
–平均年回报约20%；
–2008年回报率约-15%。
–BerkshireHathaway：http://www.berkshirehathaway.com
量化投资名人：西蒙斯、David Shaw（D.E. Shaw创始人）
–詹姆斯.西蒙斯
–平均年回报约38.5%
–2008年回报率约80%
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量化投资的应用
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量化投资中的各类数据
行情类数据（股票、期货、期权）
–日线数据大小：MB级别（全市场股票所有历史日线前复权数据.mat文件192MB）
–分钟数据大小：MB-GB级别
–Tick数据大小：GB级别（全市场股票2005至今所有tick数据.mat文件86.8GB ）
基本面类数据（股票、期货、期权）
–财务指标数据大小：GB级别（全市场股票所有财务指标数据.mat文件4.75GB ）
–三张表数据大小：GB级别（全市场股票所有三张表数据.mat文件8.27GB ）
舆情类数据（股票、期货、期权）
–GB-TB级别
–百度PC端、移动端搜索数据
–新浪微博数据
–股吧数据
–网易、和讯、东方财富等各大财经网站相关文章数据
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量化投资大数据处理MATLAB实践
面对量化投资中的大数据，MATLAB中提高效率的方法。
–parfor：parallel for
–SPMD：single program, multiple data
–Access and change variables directly in MAT-files, without loading into memory
–把你的硬盘当作一块大的ROM使用
–CUDA：Compute Unified Device Architecture
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量化投资模型的参数优化
参数寻优考虑并行计算节省时间。
–matlabpool，parfor
目标函数的选择
–常见指标：夏普比率、收益风险比、胜率、最大回撤比例、年化收益率
–自定义指标
图形展示单独用函数实现，不与原始参数寻优计算耦合
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量化投资模型的参数优化
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量化投资模型的参数优化
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2018年7月，值得收藏的25份报告2018年6月，数字营销领域25份报告
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本帖最后由 loslassen 于
16:27 编辑
有朋友反映说出现乱码，我看了下果然是有，很抱歉，这些朋友我都私信新的PDF和AZW3格式的书，现在上传的是我检查一遍没有问题的版本。如有问题还请与我联系，需要AZW3的朋友也私信给我吧，这个格式直接上传不了。谢谢你们。
！！！请大家下载的时候注意啊！！！售价为150的是乱码的版本，下载那个没用哇……
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更新之后的pdf
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我勒个去，好多乱码，基本上不能看，浪费了.
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有需要AZW3格式方便用kindle看的的也可以
本人一名小白，分享给大家的同时也希望能够多交流一起学习Python
这么贵，好穷啊，楼主好人能不能给邮箱发下呀，
zhuxiaoxin0707 发表于
这么贵，好穷啊，楼主好人能不能给邮箱发下呀，不好意思大兄弟，我是不是好人不是你一句话决定的。首先这是我自己花人民币买的书，我分享出来是为了让我自己也能够获得别人分享的好东西，毕竟论坛币是作为交换的一种媒介。
何海群(字王)
谢谢分享！
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