Количественный вход на питон и фактические боевые навыки
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
  Выявляя сущность количественной торговли акциями Python, новичкам легче получить прибыль в торговле и объяснить трудности количественной торговли акциями Python. Многие эксперты работали вместе, чтобы составить знания. Случаи применения = быстро помогают читателям понять и адаптировать. Количественная торговля акциями Python выходит на область торговли ценными бумагами с неудержимой тенденцией.Это связано с тем, что основное преимущество количественной торговли акциями Python заключается в том, что его управление рисками является более точным и может обеспечить избыточную прибыль. Количественная торговля акциями Python становится все более популярной среди профессиональных инвесторов и даже за пределами отрасли, и, вероятно, появится в будущем.“ Количественные инвестиционные продукты заменит будущие рынки управления капиталом”.
Глава 1 Быстрый начало количественной торговли акциями Python / 1
1.1 Сначала узнайте о количественной торговле акциями / 2
1.1.1 Что такое количественная торговля акциями / 2
1.1.2 Характеристики количественной торговли акциями / 2
1.1.3 Преимущества количественной торговли акциями / 4
1.1.4 Дефицит количественной торговли акциями / 5
1.2 Содержание количественной торговли акциями / 5
1.2.1 Количественный выбор запасов / 5
1.2.2 Количественное время / 6
1.2.3 Торговля алгоритмом / 6
1.2.4 Фьючерсные фьючерсные фьючерсные торговли / 8
1.3 Язык развития для количественной торговли акциями Python / 8
1.3.1 Зачем использовать Python для разработки количественной торговли акциями / 8
1.3.2 Скачать и установка Python / 9
1.3.3 Конфигурация переменной среды Python / 12
1.3.4 Написание программ Python / 15
1.4 Сравнение между количественной торговлей акциями и обычной торговлей акциями / 18
1,5 Меры предосторожности для количественной торговли акциями / 18
Глава 2 Предварительное знание программирования Python / 21
2.1 переменная / 22
2.1.1 Что такое переменные / 22
2.1.2 Правила именования переменных / 22
2.1.3 Назначение переменных / 23
2.2 Основные типы данных переменных / 24
2.2.1 Численные типы / 24
2.2.2 Тип строки / 27
2.3 Оператор / 29
2.3.1 Арифметический оператор / 29
2.3.2 Оператор назначения / 31
2.3,3 -битный оператор / 32
2.4 Правила синтаксиса Python / 33
2.4.1 Чувствительность случая / 34
2.4.2.
2.4.3 Код Комментарии / 35
2.4.4 пустая линия / 35
2.4.5 Показать несколько операторов на одной линии / 36
Глава 3: Структура отбора программирования Python / 37
3.1 Если ... else оператор / 38
3.1.1 Общий формат оператора IF / 38
3.1.2 Вещи, которые следует отметить, когда оператор IF / 38
3.1.3 Пример: Система суждения в входе в игру / 38
3.1.4 Пример: введите положительное число, чтобы определить, является ли это равномерным или нечетным числом / 39
3.2 Множественные if ... else операторы / 40
3.2.1 Пример: еженедельная система планирования / 41
3.2.2 Пример: Система распределения бонусов предприятия / 42
3.3 Оператор отношений / 44
3.3.1 Реляционные операторы и значения / 44
3.3.2 Пример: система обзора успеваемости студентов / 44
3.3.3 Пример: разложить положительное целое число с не более 5 бит / 46
3.4 Логические операторы / 47
3.4.1 Логические операторы и значения / 47
3.4.2 Пример: год мирового года / 47
3.4.3 Пример: ножницы, камни, тканевые игры / 49
3,5 вложенные операторы / 50
3.5.1 Общий формат вложенных операторов / 50
3.5.2 Пример: бэкэнд вход пользователя в систему / 50
3.5.3 Пример: определите, является ли число кратным 2 или 3/51
Глава 4: Структура петли программирования Python / 53
4.1, пока петля / 54
4.1.1 Общий формат while Loop / 54
4.1.2 Пример: рассчитайте 1 2 3&Хеллип; 120 и / 54
4.1.3 Пример: отображать натуральные числа в пределах 150/55
4.2 Используйте Else оператор в течение некоторого цикла / 55
4.2.1 Общий формат использования операторов Els
4.2.2 Пример: вычислить сумму ровных чисел в пределах 120/56
4.2.3 Пример: случайным образом генерировать 15 случайных чисел и отображать наименьшее число / 56
4.2.4 Пример: факториальная сумма / 58
4.3 Бесконечная петля / 59
4.3.1 Пример: ножницы, камни и тканевые игры, которые можно играть несколько раз / 60
4.3.2 Пример: система оценки эффективности учащихся, которую можно проверить несколько раз / 61
4.4 для петли / 64
4.4.1 Общий формат для петли / 64
4.4.2 Пример: Traversal отображает имя студента / 64
4.5 Использовать диапазон () функция для Loop / 65
4.5.1 Диапазон () Функция / 65
4.5.2 Пример: отображать нечетные числа в 150/66
4.5.3 Пример: найти * общий делитель двух положительных целых чисел / 66
4.6 гнездование петли / 68
4.6.1 Пример: 9&Времена;
4.6.2 Пример: рисование алмаза ※ / 68
4.6.3 Пример: Freudian Triangle / 69
4.7 Заявление о перерыве / 70
4.8 Продолжить заявление / 71
Глава 5 Общие структуры данных в программировании Python / 73
5.1 Список / 74
5.1.1 Что такое список / 74
5.1.2 Отображение информации данных в списке / 74
5.1.3 Список модификации / 75
5.1.4 Удалить список / 76
5.1.5 Функции списка / 76
5.1.6 Список методов / 77
5.1.7 Пример: сортировка случайных чисел / 79
5.2 КУТУ / 80
5.2.1 Что такое кортеж / 80
5.2.2 Отображение информации данных в Tuple / 81
5.2.3 Подключите кортежи / 82
5.2.4 Удалить весь кортеж / 82
5.2.5 Функции корзин / 83
5.2.6 Пример: отображение имени пользователя и пароля / 84
5.3 Словарь / 85
5.3.1 Что такое словарь / 85
5.3.2 Показать значения и ключи в словаре / 85
5.3.3 Измените словарь / 86
5.3.4 Функции словаря / 87
5.3.5 Пример: использование словаря для реализации функции регистрации пользователя / 88
5.3.6 Пример: Использование словаря для реализации функции входа в систему пользователя / 90
5.4 Коллекция / 93
5.4.1 Что такое коллекция / 93
5.4.2 Две основные функции коллекции / 93
5.4.3 Операторы коллекций / 94
5.4.4 Пример: используя наборы для достижения повторяющейся случайной сортировки числа / 95
Глава 6 Функции программирования Python / 97
6.1 Первое знание функций / 98
6.2 Встроенные функции / 98
6.2.1 Математические функции / 98
6.2.2 Случайные функции / 99
6.2.3 Тригонометрическая функция / 101
6.2.4 Строка / 103
6.3 пользовательские функции / 107
6.3.1 Определение функции / 107
6.3.2 Вызов пользовательских функций / 107
6.3.3 Перенос параметра функции / 109
6.3.4 Тип параметра функции / 111
6.4 Анонимные функции / 115
6.5 рекурсивные функции / 116
6.6 Пример: рассчитайте число как сумму двух основных чисел / 117
6.7 Пример: Использование встроенных функций для реализации четырехступенчатых операций в начальной школе / 118
Глава 7, ориентированная на объект в Python Programming / 121
7.1 Объект объектно-ориентированного обзора / 122
7.1.1 Что такое объект / 122
7.1.2 Что такое класс / 122
7.1.3 Преимущества объектно-ориентированного программирования / 122
7.1.4 Особенности объектно-ориентированного программирования / 123
7.2 Определение класса и создание объекта / 124
7.2.1 Определение класса / 124
7.2.2 Создание объекта / 124
7.3 Метод конструктора класса и самостоятельные параметры / 125
7.4 Классное наследство / 126
7.4.1 Формат синтаксиса наследования класса / 126
7.4.2 Пример наследования класса / 127
7.4.3 Множественное наследство классов / 128
7.5 Классовой полиморфизм / 130
7.6 Модуль / 131
7.6.1 Пользовательские модули в Python / 132
7.6.2 Вызов пользовательских модулей / 132
7.6.3 Оператор импорта / 133
7.6.4 Стандартный модуль / 135
7.7 Пакет / 136
7.7.1 Python Custom Package / 138
7.7.2 Создать модуль в пользовательском пакете / 140
7.7.3 Вызовые модули в пользовательских пакетах / 141
Глава 8: Наиболее часто используемый пакет Numpy для количественной торговли акциями в Python / 143
8.1 Сначала узнайте о пакете Numpy и количественной торговой платформе / 144
8.1.1 Обзор пакета Numpy / 144
8.1.2 Количественная торговая платформа / 144
8.2 Ndarray Array Basics / 146
8.2.1 Создание массивов Numpy / 146
8.2.2 Numpy Special Array / 149
8.2.3 Массив последовательности Numpy / 150
8.2.4 Используйте индекс индекса для отображения значения элементов в массиве Numpy / 151
8.2.5 операция массива Numpy / 152
8.3 Матрица Numpy's / 153
8.4 Линейная алгебра Numpy / 154
8.4.1 Точечный продукт двух массивов / 154
8.4.2 Точечный продукт двух векторов / 155
8.4.3 Вектор внутреннего продукта массива / 156
8.4.4 Определитель матрицы / 157
8.4.5 обратная матрица / 158
Глава 9: Пакет Pandas, обычно используемый в количественной торговле акциями Python / 161
9.1 Структура данных Pandas / 162
9.2 Серия одномерной массивы (серия) / 162
9.2.1 Используйте ndarray для создания серии (серия) / 162
9.2.2 Используйте словарь для создания серии (серия) / 163
9.2.3 Значение в серии Access (серия) / 164
9.3 Двумерное массив DataFrame / 165
9.3.1 Создание двухмерного массива DataFrame / 165
9.3.2 Используйте DataFrame для отображения информации о различных типах ценных бумаг / 166
9.3.3 Используйте DataFrame, чтобы отобразить информацию о цитате определенного запаса / 168
9.3.4 Выбор строки и выбор столбцов информации о данных / 170
9.3.5 Используйте теги, чтобы выбрать информацию о данных / 173
9.3.6 Выберите информацию о данных о запасах, используя условия / 175
9.3.7 Применение функций / 177
9.4 Трехмерная панель массива / 180
Глава 10 Обычно используемый пакет Matplotlib для количественной торговли акциями в Python / 183
10.1 Особенности пакета Matplotlib / 184
10.2 Рисунок () Функция / 184
10.2.1 Значение каждого параметра функции рисунка () / 184
10.2.2 Пример функции рисунка () / 185
10.3 FUNCTION () Функция / 186
10.3.1 Значение каждого параметра функции графика () / 186
10.3.2 Используйте функцию plot () для рисования графики / 188
10.3.3 Используйте функцию plot (), чтобы отобразить график цены за закрытие акций / 189
10.3.4 Используйте функцию DataFrame для отображения графов / 189.
10.4 subplot () функция / 190
10.4.1 Значение каждого параметра функции subplot () / 191
10.4.2 Используйте функцию subplot (), чтобы нарисовать несколько графиков / 191
10.4.3 Используйте функцию subplot (), чтобы нарисовать запасы
......   В этой книге сначала объясняется быстрое введение в количественную торговлю акциями в Python, то есть определение, характеристики, преимущества, недостатки и основное содержание количественной торговли акциями, среда разработки языка питона и меры предосторожности для количественной торговли акциями. Во-вторых, он объясняет питон развития количественной торговли акциями, то есть он объясняет основной синтаксис, структуру отбора, структуру цикла, общая структура данных, функции и приложения и объектно-ориентированное программирование языка питона. Затем мы объясним три часто используемые пакеты в количественной торговле акциями, а именно пакеты Numpy, Pandas и Matplotlib. Затем объясните, как использовать Python для написания количественных стратегий торговли акциями, количественных функций получения данных о приобретении акций, финансовых факторов количественного выбора запасов, получения информации о данных, количественных функций технических индикаторов, количественных статистических диаграмм данных о торговле акциями, стратегических стратегий количественного анализа акций.*Последнее объясняет практические случаи количественных стратегий торговли акциями Python. Во время процесса объяснения рассматриваются привычки читателей, и горячие проблемы, ключевые проблемы и различные трудности в фактическом процессе торговли Python анализируются с помощью конкретных примеров.Эта книга подходит для всех видов инвесторов, таких как инвесторы, малых и средних розничных инвесторов, профессиональных трейдеров и профессиональных финансовых комментаторов, а также подходит для тех, кто намерен двигаться вперед в этом заполненном рискам и оповещении, а также тех, кто сражается неоднократно, сильнее борются и сильнее борются после неудач и в конечном итоге побеждают и побеждают себя.
............