引言
不知不覺,公衆號「Python金融量化」已走過兩個年頭。這一路走來非常感謝讀者的支持,尤其是知識星球圈友,你們的知識付費是我堅持走原創輸出的動力。學習是一個循序漸進的過程,只有通過不斷的總結才能形成系統的知識框架。通過對兩年來發布的60篇原創文章進行梳理,歸納成四個大的部分,包括Python入門篇 、金融數據篇、量化分析篇和策略回測篇 ,形成了較爲完整的框架體系。本公衆號文章的最大特色是以金融場景+案例形式切入,分享Python在金融量化領域的應用,實戰性強,爲在校經管類學生和金融從業者提供了豐富的實踐分析案例。
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01Python入門篇
這一部分主要是關於Python金融量化入門學習路徑、量化資源,以及numpy、pandas、matplotlib等量化常用庫的入門和應用。Python的編譯軟件有很多,個人建議安裝Anaconda,自帶Jupyter notebook和Spyder,其中Jupyter在交互式編程與數據分析上功能十分強大,公衆號上所有文章都是基於Jupyter寫的。
首先,結合個人經驗分享Python金融量化的學習路徑,以及分享Python從入門、進階、到高階的學習資料,以及金融投資相關書籍(PDF)。
其次,關於Numpy(數組矩陣)、Pandas(數據處理分析)、Matplotlib(可視化)、Seaborn(可視化)、Sklearn(機器學習)等金融量化常用庫的入門和應用。
1.3【手把手教你】玩轉Python量化金融工具之NumPy
1.4【手把手教你】玩轉Python金融量化利器之Pandas
1.5【建議收藏】Matplotlib可視化最有價值的50張圖
02金融數據篇
本部分主要是使用Python獲取股票行情、上市公司基本面、宏觀經濟以及財經新聞等數據,對其進行可視化分析,以及使用Postgresql (sqlite3)搭建本地量化分析數據庫。
2.3 Python量化選股初探
2.4 2018你不可不知的十大關鍵詞
2.9【手把手教你】Python面向對象編程入門及股票數據管理應用實例
03量化分析篇
本部分涉及內容比較多,包括使用Python做金融統計分析、蒙特卡洛模擬,時間序列建模,Talib技術分析、投資組合以及多因子模型分析等。
A股數據探索性分析:
3.2 A股指數圖譜:是否有月份效應?
3.5 2005-2020年A股數據挖掘:誰是最大的牛股?【附Python分析源碼】
3.6 機器學習刻畫股票市場結構和可視化——以上證50成分股爲例
時間序列專題:
3.10 Python玩轉金融時間序列之ARCH與GARCH模型
3.11 資產收益率的非平穩性——爲何機器學習預測效果不佳?
TA-Lib與股票技術分析:
3.14 【手把手教你】股市技術分析利器之TA-Lib(一)
3.15 【手把手教你】股市技術分析利器之TA-Lib(二)
3.17 【手把手教你】Python量化股票市場情緒指標ARBR
3.19 【Python量化】如何利用歐奈爾的RPS尋找強勢股?
3.22【手把手教你】使用Python對股價的Heikin Ashi蠟燭圖進行可視化
投資組合分析與多因子模型 :
3.24【手把手教你】Python量化Fama-French三因子模型
債券與期權衍生品之QuantLib入門與應用:
3.27【手把手教你】固定收益和衍生品分析利器QuantLib入門
3.28【手把手教你】使用QuantLib進行債券估值和期權定價分析
04策略回測篇
本部分主要是使用Python分析量化策略的評價指標,指數定投策略、機器學習、海龜交易法則和均值迴歸策略等,以及專題介紹backtrader回測系統的運用。
量化交易策略概述及評價指標:
4.4 【手把手教你】使用pyfinance進行證券收益分析
4.5 【手把手教你】Python實現基於事件驅動的量化回測
構建交易策略並進行簡單的量化回測:
4.8【手把手教你】使用Logistic迴歸、LDA和QDA模型預測指數漲跌
4.10 手把手教你用Python搭建自己的量化回測框架【均值迴歸策略】
4.12 A股存在月份效應嗎?構建月度擇時策略【附Python源碼】
開源回測框架backtrader專題系列:
4.14 【手把手教你】入門量化回測最強神器backtrader(一)
4.15【手把手教你】入門量化回測最強神器backtrader(二)
4.16【手把手教你】入門量化回測最強神器backtrader(三)
4.17 backtrader如何加載股票因子數據?以換手率、市盈率爲例進行回測【附Python代碼】
4.18 如何用backtrader對股票組合進行量化回測?
4.19【手把手教你】用backtrader量化回測海龜交易策略
結語
一切過往,皆爲序章。最後以曾國藩的人生感言作爲結語,「物來順應,未來不迎,當時不雜,既過不戀」。