量化投资（以Python为工具）/金融科技丛书(博文视点出品)

2.3.2Python缩进21
第3章Python对象类型初探23
3.1Python对象23
3.2变量命名规则24
3.3数值类型25
3.3.1整数25
3.3.2浮点数26
3.3.3布尔类型26
3.3.4复数27
3.4字符串28
3.5列表29
3.6可变与不可变30
3.7元组32
3.8字典33
3.9集合33
第4章Python集成开发环境：Spyder介绍36
4.1代码编辑器37
4.2代码执行Console39
4.3变量查看与编辑40
4.4当前工作路径与文件管理41
4.5帮助文档与在线帮助42
4.6其他功能43
第5章Python运算符与使用44
5.1常用运算符44
5.1.1算术运算符45
5.1.2赋值运算符46
5.1.3比较运算符47
5.1.4逻辑运算符48
5.1.5身份运算符49
5.1.6成员运算符51
5.1.7运算符的优先级52
5.2具有运算功能的内置函数52
第6章Python常用语句55
6.1赋值语句55
6.1.1赋值含义与简单赋值55
6.1.2多重赋值57
6.1.3多元赋值58
6.1.4增强赋值58
6.2条件语句59
6.3循环语句60
6.3.1for循环60
6.3.2while循环61
6.3.3嵌套循环62
6.3.4break、continue等语句62
第7章函数66
7.1函数的定义与调用66
7.2函数的参数68
7.3匿名函数71
7.4作用域72
第8章面向对象75
8.1类75
8.2封装77
8.3继承（Inheritance）79
第9章Python标准库与数据操作82
9.1模块、包和库82
9.1.1模块82
9.1.2包84
9.1.3库85
9.2Python标准库介绍85
9.3Python内置数据类型与操作91
9.3.1序列类型数据操作91
9.3.1.1list类型与操作91
9.3.1.2tuple类型与操作95
9.3.1.3range类型与操作97
9.3.1.4字符串操作98
9.3.2字典类型操作103
9.3.3集合操作106
第10章常用第三方库：Numpy库与多维数组111
10.1NumPy库111
10.2创建数组111
10.3数组元素索引与切片115
10.4数组运算118
第11章常用第三方库：Pandas与数据处理120
11.1Series类型数据120
11.1.1Series对象的创建120
11.1.2Series对象的元素提取与切片122
11.1.2.1调用方法提取元素122
11.1.2.2利用位置或标签提取元素与切片123
11.1.3时间序列124
11.2DataFrame类型数据128
11.2.1创建DataFrame对象128
11.2.2查看DataFrame对象130
11.2.3DataFrame对象的索引与切片131
11.2.4DataFrame的操作135
11.2.5DataFrame的运算139
11.3数据规整化142
11.3.1缺失值的处理142
11.3.1.1缺失值的判断142
11.3.1.2选出不是缺失值的数据143
11.3.2缺失值的填充143
11.3.3缺失值的选择删除145
11.3.4删除重复数据146
第12章常用第三方库：Matplotlib库与数据可视化149
12.1Matplotlib简介149
12.2修改图像属性152
12.2.1坐标152
12.2.1.1更改坐标轴范围152
12.2.1.2设定坐标标签与显示角度153
12.2.2添加文本155
12.2.2.1添加标题155
12.2.2.2中文显示问题157
12.2.2.3设定坐标轴标签159
12.2.2.4增加图形背景grid160
12.2.2.5增加图例161
12.2.3多种线条属性162
12.2.3.1线条的类型162
12.2.3.2图形的颜色163
12.2.3.3点的形状类型164
12.2.3.4线条宽度166
12.3常见图形的绘制167
12.3.1柱状图（Barcharts）167
12.3.2直方图170
12.3.3饼图172
12.3.4箱线图172
12.4Figure、Axes对象与多图绘制173
12.4.1Figure、Axes对象174
12.4.2多图绘制176
12.4.2.1多个子图绘制176
12.4.2.2一个图中多条曲线绘制178
第2部分统计学基础180
第13章描述性统计181
13.1数据类型182
13.2图表182
13.2.1频数分布表182
13.2.2直方图183
13.3数据的位置184
13.4数据的离散度186
第14章随机变量简介190
14.1概率与概率分布190
14.1.1离散型随机变量190
14.1.2连续型随机变量192
14.2期望值与方差193
14.3二项分布194
14.4正态分布197
14.5其他连续分布199
14.5.1卡方分布199
14.5.2t分布199
14.5.3F分布200
14.6变量的关系202
14.6.1联合概率分布202
14.6.2变量的独立性203
14.6.3变量的相关性203
14.6.4上证综指与深证综指的相关性分析205
第15章推断统计208
15.1参数估计208
15.1.1点估计209
15.1.2区间估计209
15.2案例分析212
15.3假设检验213
15.3.1两类错误214
15.3.2显著性水平与p值215
15.3.3确定小概率事件215
15.4t检验216
15.4.1单样本t检验216
15.4.2独立样本t检验217
15.4.3配对样本t统计量的构造218
第16章方差分析221
16.1方差分析之思想221
16.2方差分析之原理222
16.2.1离差平方和223
16.2.2自由度224
16.2.3显著性检验225
16.3方差分析之Python实现226
16.3.1单因素方差分析227
16.3.2多因素方差分析228
16.3.3析因方差分析228
第17章回归分析231
17.1一元线性回归模型231
17.1.1一元线性回归模型231
17.1.2最小平方法232
17.2模型拟合度233
17.3古典假设条件下^_、^_之统计性质234
17.4显著性检验235
17.5上证综指与深证成指的回归分析与Python实践236
17.5.1Python拟合回归函数236
17.5.2绘制回归诊断图238
17.6多元线性回归模型240
17.7多元线性回归案例分析241
17.7.1价格水平对GDP的影响241
17.7.2考量自变量共线性因素的新模型243
第3部分金融理论、投资组合与量化选股246
第18章资产收益率和风险247
18.1单期与多期简单收益率248
18.1.1单期简单收益率248
18.1.2多期简单收益率249
18.1.3Python函数计算简单收益率252
18.1.4单期与多期简单收益率的关系252
18.1.5年化收益率254
18.1.6考虑股利分红的简单收益率256
18.2连续复利收益率259
18.2.1多期连续复利收益率260
18.2.2单期与多期连续复利收益率的关系262
18.3绘制收益图263
18.4资产风险的来源264
18.4.1市场风险264
18.4.2利率风险264
18.4.3汇率风险265
18.4.4流动性风险265
18.4.5信用风险265
18.4.6通货膨胀风险266
18.4.7营运风险266
18.5资产风险的测度266
18.5.1方差266
18.5.2下行风险268
18.5.3风险价值269
18.5.4期望亏空271
18.5.5最大回撤271
第19章投资组合理论及其拓展276
19.1投资组合的收益率与风险276
19.2Markowitz均值-方差模型280
19.3Markowitz模型之Python实现285
19.4Black-Litterman模型289
第20章资本资产定价模型（CAPM）298
20.1资本资产定价模型的核心思想298
20.2CAPM模型的应用299
20.3Python计算单资产CAPM实例301
20.4CAPM模型的评价305
第21章Fama-French三因子模型308
21.1Fama-French三因子模型的基本思想308
21.2三因子模型之Python实现310
21.3三因子模型的评价315
第4部分时间序列简介与配对交易317
第22章时间序列基本概念318
22.1认识时间序列318
22.2Python中的时间序列数据320
22.3选取特定日期的时间序列数据321
22.4时间序列数据描述性统计323
第23章时间序列的基本性质326
23.1自相关性326
23.1.1自协方差327
23.1.2自相关系数327
23.1.3偏自相关系数327
23.1.4acf()函数与pacf()函数328
23.1.5上证综指的收益率指数的自相关性判断328
23.2平稳性331
23.2.1强平稳331
23.2.2弱平稳332
23.2.3强平稳与弱平稳的区别332
23.3上证综指的平稳性检验333
23.3.1观察时间序列图333
23.3.2观察序列的自相关图和偏自相关图333
23.3.3单位根检验336
23.4白噪声340
23.4.1白噪声340
23.4.2白噪声检验——Ljung-Box检验341
23.4.3上证综合指数的白噪声检验343
第24章时间序列预测345
24.1移动平均预测345
24.1.1简单移动平均345
24.1.2加权移动平均346
24.1.3指数加权移动平均346
24.2ARMA模型预测347
24.2.1自回归模型348
24.2.2移动平均模型350
24.3自回归移动平均模型350
24.4ARMA模型的建模过程351
24.5CPI数据的ARMA短期预测351
24.5.1序列识别351
24.5.2模型识别与估计354
24.5.3模型诊断356
24.5.4运用模型进行预测359
24.6股票收益率的平稳时间序列建模359
第25章GARCH模型364
25.1资产收益率的波动率与ARCH效应364
25.2ARCH模型和GARCH模型365
25.2.1ARCH模型365
25.2.2GARCH模型366
25.3ARCH效应检验368
25.4GARCH模型构建370
第26章配对交易策略372
26.1什么是配对交易372
26.2配对交易的思想373
26.3配对交易的步骤374
26.3.1股票对的选择374
26.3.2配对交易策略的制定383
26.4构建PairTrading类387
26.5Python实测配对交易交易策略391
第5部分技术指标与量化投资399
第27章K线图400
27.1K线图简介400
27.2Python绘制上证综指K线图403
27.3Python捕捉K线图的形态405
27.3.1Python捕捉“早晨之星”406
27.3.2Python语言捕捉“乌云盖顶”形态410
第28章动量交易策略416
28.1动量概念介绍416
28.2动量效应产生的原因416
28.3价格动量的计算公式417
28.3.1作差法求动量值417
28.3.2做除法求动量值418
28.4编写动量函数momentum()420
28.5万科股票2015年走势及35日动量线420
28.6动量交易策略的一般思路423
第29章RSI相对强弱指标429
29.1RSI基本概念429
29.2Python计算RSI值429
29.3Python编写rsi()函数434
29.4RSI天数的差异435
29.5RSI指标判断股票超买和超卖状态436
29.6RSI的“黄金交叉”与“死亡交叉”437
29.7交通银行股票RSI指标交易实测438
29.7.1RSI捕捉交通银行股票买卖点438
29.7.2RSI交易策略执行及回测440
第30章均线系统策略446
30.1简单移动平均446
30.1.1简单移动平均数446
30.1.2简单移动平均函数448
30.1.3期数选择449
30.2加权移动平均449
30.2.1加权移动平均数449
30.2.2加权移动平均函数451
30.3指数加权移动平均452
30.3.1指数加权移动平均数452
30.3.2指数加权移动平均函数454
30.4创建movingAverage模组454
30.5常用平均方法的比较455
30.6中国银行股价数据与均线分析456
30.7均线时间跨度458
30.8中国银行股票均线系统交易459
30.8.1简单移动平均线制定中国银行股票的买卖点459
30.8.2双均线交叉捕捉中国银行股票的买卖点462
30.9异同移动平均线（MACD）464
30.9.1MACD的求值过程464
30.9.2异同均线（MACD）捕捉中国银行股票的买卖点466
30.10多种均线指标综合运用模拟实测468
第31章通道突破策略473
31.1通道突破简介473
31.2唐奇安通道473
31.2.1唐奇安通道刻画473
31.2.2Python捕捉唐奇安通道突破476
31.3布林带通道478
31.4布林带通道与市场风险481
31.5通道突破交易策略的制定484
31.5.1一般布林带上下通道突破策略484
31.5.2特殊布林带通道突破策略485
第32章随机指标交易策略489
32.1什么是随机指标（KDJ）489
32.2随机指标的原理489
32.3KDJ指标的计算公式490
32.3.1未成熟随机指标RSV490
32.3.2K、D指__________标计算495
32.3.3J指标计算497
32.3.4KDJ指标简要分析498
32.4KDJ指标的交易策略499
32.5KDJ指标交易实测499
32.5.1KD指标交易策略499
32.5.2KDJ指标交易策略503
32.5.3K线、D线“金叉”与“死叉”504
第33章量价关系分析509
33.1量价关系概述509
33.2量价关系分析509
33.2.1价涨量增510
33.2.2价涨量平512
33.2.3价涨量缩512
33.2.4价平量增513
33.2.5价平量缩514
33.2.6价跌量增514
33.2.7价跌量平515
33.2.8价跌量缩515
33.3不同价格段位的成交量516
33.4成交量与均线思想结合制定交易策略518
第34章OBV指标交易策略524
34.1OBV指标概念524
34.2OBV指标计算方法524
34.3OBV指标的理论依据527
34.4OBV指标的交易策略制定527
34.5OBV指标交易策略的Python实测528
34.6OBV指标的应用原则530