【收藏】2020年Python量化文章合輯

 2021-02-04 12:33:03.0

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。



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)。

1.1【Python金融量化】零基礎如何開始學?

1.2【推薦收藏】傾心整理的Python量化資源大合集


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

1.6【手把手教你】Seaborn在金融數據可視化中的應

1.7【手把手教你】玩轉機器學習 Sklearn


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。

2.1【手把手教你】Python獲取交易數據

2.2【Python金融量化】上市公司知多少?

2.3 Python量化選股初探

2.4 2018你不可不知的十大關鍵詞

2.5【手把手教你】Python獲取財經數據和可視化分析

2.6【文本挖掘】Python帶你笑看江湖

2.7【Python金融量化】財經新聞文本分析

2.8【手把手教你】搭建自己的量化分析數據庫

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

3.1【Python量化】股票分析入門

3.2 A股指數圖譜:是否有月份效應?

3.3【Python金融量化】A股沉浮啓示錄

3.4【宏觀量化】股市趨勢與拐點如何看?

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:

3.7【手把手教你】時間序列之日期處理

3.8【Python量化基礎】時間序列的自相關性與平穩性

3.9【手把手教你】使用Python玩轉金融時間序列模型

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?

3.12 基於Markov區制轉換模型的股票波動分析

3.13【手把手教你】使用Python實現統計套利


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)

3.16 【手把手教你】量價關係分析與Python實現

3.17 【手把手教你】Python量化股票市場情緒指標ARBR

3.18 【手把手教你】動量指標的Python量化回測

3.19 【Python量化】如何利用歐奈爾的RPS尋找強勢股?

3.20 【手把手教你】Python實現量價形態選股

3.21 牛股價量探索性分析與趨勢指標可視化

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

3.23 什麼是多因子量化選股模型?

3.24【手把手教你】Python量化Fama-French三因子模型

3.25 單因子測試框架分享

3.26 如何對選股因子進行量化回測?


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:

4.1 【乾貨分享】一文講透量化投資方法論體系

4.2 【量化回測】如何規避陷阱及評價策略?

4.3 【手把手教你】Python量化策略風險指標

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:

4.6 Python數說指數定投策略

4.7【Python量化】怎麼在基金定投上實現收益最大化

4.8【手把手教你】使用Logistic迴歸、LDA和QDA模型預測指數漲跌

4.9 【手把手教你】使用RNN深度學習預測股票價格

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】

4.11【手把手教你】用Python量化海龜交易法則

4.12 A股存在月份效應嗎?構建月度擇時策略【附Python源碼】

4.13 北向資金能預示大盤漲跌?【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

4.20 backtrader股票技術指標自定義與量化回測


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」。

文章來源:知乎