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  • 金融科技實戰:Python與量化投資
  • 點閱:927
  • 作者: 蔡立耑著
  • 出版社:博碩文化
  • 出版年:2017[民106]
  • 集叢名:Fin tech
  • ISBN:978-986-434-270-9 ; 986-434-270-3
  • 格式:PDF
  • 版次:初版
租期14天 今日租書可閱讀至2019-12-23

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。


作者簡介
 
蔡立耑(Terry Tsai)
 
出生於台灣,美國伊利諾伊大學金融碩士,華盛頓大學經濟學博士。曾任金融學教師,帶領博士生與碩士生從事投資決策、金融衍生品、風險分析、交易策略等領域的研究,目前在許多企業擔任顧問,執導多項金融大數據研究專案,涉及量化投資、統計套利、金融AI等領域。

  • 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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