书名:《Python for Quant Finance: Building Financial Models and Trading Algorithms》
作者:Steven Johnson
一句话介绍:一本试图把金融理论和Python编程结合在一起的量化入门书。
作者是谁
按照亚马逊上的作者简介,Steven Johnson是七本畅销书的作者,内容覆盖科学、科技和个人体验,曾在2010年被《Prospect》杂志选为“十大数字未来头脑”之一,也是《Wired》杂志的特约编辑。
这本书讲什么
官方简介说这是一本“综合性的指南”,旨在“弥合金融理论和实际应用之间的鸿沟”,目标是让复杂的量化金融概念对有编程经验的读者和零基础的入门者都“变得可理解”。
书里覆盖的内容包括:
金融数据处理
时间序列分析
投资组合优化
算法交易
机器学习在交易中的应用
每章被设计成一个“手把手的步骤”,配有真实案例和案例研究。读完以后可以:
利用Python构建金融模型
对交易策略进行回测
把机器学习整合到交易系统中
一个提醒
这本书最大的特点也可能是最大的争议来源:它能帮你搞懂基础的流程和概念,但如果想靠这一本书走得很远,可能会有些着急。
市面上的量化书通常要么是数学极深版、要么是纯技术细节版;这本书选择把焦点放在最宽泛的维度上,让从来没接触过量化和Python编程的新手尽快“上桌”。
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