租期14天
今日租書可閱讀至2025-03-29
內容簡介
‧詳細介紹隨機變數、描述性統計、變異數分析、推論統計、迴歸分析等統計學基礎。
‧說明資產投資組合理論、收益率及風險、資本資產定價模型、三因子模型等金融理論。
‧認識時間序列的基本概念、性質和預測、GARCH模型、配對交易策略。
‧解說投資相關的K線圖、RSI相對強弱指標、動量交易策略、均線系統策略。
量化投資在學術界及業界的發展日益蓬勃。它的涵義是在投資的各個階段中，利用數學、統計、電腦等分析工具來建立模型，並據以客觀地分析數據，按事先設定好的投資邏輯來進行投資決策，不同於以往的主觀交易。本書旨在對量化投資作廣泛與初步的介紹，並佐以Python語言實作，希冀讀者能藉此書對資訊科技與金融結合應用，略窺一斑。
量化投資的模型很容易因建模者的能力不同而良莠不齊。既然主觀交易有諸多限制，量化交易看來又並非萬能，那麼，對投資績效念茲在茲的投資者，究竟該何去何從呢？我們要提醒讀者的是，程式語言、統計、金融、技術指標等量化投資常用的知識，只是工具！惟有利用本書勤練技能，在實戰中累積經驗，才能審時度勢，百戰不殆。
量化投資在學術界及業界的發展日益蓬勃。它的涵義是在投資的各個階段中，利用數學、統計、電腦等分析工具來建立模型，並據以客觀地分析數據，按事先設定好的投資邏輯來進行投資決策，不同於以往的主觀交易。本書旨在對量化投資作廣泛與初步的介紹，並佐以Python語言實作，希冀讀者能藉此書對資訊科技與金融結合應用，略窺一斑。
量化投資的模型很容易因建模者的能力不同而良莠不齊。既然主觀交易有諸多限制，量化交易看來又並非萬能，那麼，對投資績效念茲在茲的投資者，究竟該何去何從呢？我們要提醒讀者的是，程式語言、統計、金融、技術指標等量化投資常用的知識，只是工具！惟有利用本書勤練技能，在實戰中累積經驗，才能審時度勢，百戰不殆。
- Part 1 Python入門(第1頁)
- 第1章 Python簡介與安裝使用(第2頁)
- 第2章 Python程式碼的撰寫與執行(第15頁)
- 第3章 Python物件類型初探(第26頁)
- 第4章 Python整合開發環境：Spyder介紹(第45頁)
- 第5章 Python運算子與使用(第53頁)
- 第6章 Python常用語句(第68頁)
- 第7章 Python函數(第83頁)
- 第8章 Python物件導向程式設計(第95頁)
- 第9章 可疊代物件與疊代器(第104頁)
- 第10章 Python標準函數庫與數據操作(第114頁)
- 第11章 常用第三方函數庫：Numpy函數庫與多維陣列(第152頁)
- 第12章 常用第三方函數庫：Pandas與數據處理(第164頁)
- 第13章 常用第三方函數庫：Matplotlib函數庫與數據視覺化(第204頁)
- Part 2 統計學基礎(第243頁)
- 第14章 描述性統計(第244頁)
- 第15章 隨機變數簡介(第255頁)
- 第16章 推論統計(第280頁)
- 第17章 變異數分析(第299頁)
- 第18章 迴歸分析(第312頁)
- Part 3 金融理論、投資組合與量化選股(第333頁)
- 第19章 資產收益率和風險(第334頁)
- 第20章 投資組合理論及其應用(第370頁)
- 第21章 資本資產定價模型（CAPM）(第396頁)
- 第22章 Fama-French三因子模型(第408頁)
- Part 4 時間序列簡介與配對交易(第417頁)
- 第23章 時間序列基本概念(第418頁)
- 第24章 時間序列的基本性質(第427頁)
- 第25章 時間序列預測(第451頁)
- 第26章 GARCH模型(第476頁)
- 第27章 配對交易策略(第488頁)
- Part 5 技術指標與量化投資(第519頁)
- 第28章 K線圖(第520頁)
- 第29章 動量交易策略(第542頁)
- 第30章 RSI相對強弱指標(第558頁)
- 第31章 均線系統策略(第578頁)
- 第32章 通道突破策略(第617頁)
- 第33章 隨機指標交易策略(第634頁)
- 第34章 量價關係解析(第658頁)
- 第35章 OBV指標交易策略(第675頁)
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