懂得利用TA-Lib，股市、期貨、外匯、合約難度低
沒有適不適合的量化腳本，實現想法而打造的工具最適合
量化程式交易實戰攻略，打造最適合自己的投資工具
【本書簡介】
本書精心設計7個章節，從Python基礎知識的建立，到使用Pandas進行幣安合約大數據處理，結合TA-Lib進行指標計算，便可完成一個簡易實用的合約量化腳本。
合約量化腳本是長期學習的功課，書中使用的技術指標僅是引子，如何把自己覺得對的技術實現，則是本書的重要關鍵。本書內容主要針對沒有程式基礎或是稍有基礎的讀者所設計，書中的範例均以最簡易直觀的方式進行說明，期望讀者能夠無痛學習。
【本書特色】
✦讀取歷史資料：以幣安SDK + Pandas完成歷史數據的讀取。
✦學習合約量化的必備知識：了解Python基礎知識、Pandas數據處理基本功能、TA-Lib技術指標以及幣安SDK的使用方式。
✦應用技術指標：由單技術指標的實作衍生多技術指標的實作成果。
✦實作回測及模擬：執行幣安測試網的模擬合約量化腳本。
【精彩內容】
✦Python基礎知識的建立
✦Pandas的基礎應用
✦幣安SDK的應用
✦對K棒和K線的基本了解
✦如何取得完整的歷史數據
✦如何結合TA-Lib完成回測系統
✦了解幣安測試網
✦實作合約量化腳本
【目標讀者】
✦想要自行建立合約量化腳本的投資者
✦想要更理解TA-Lib技術指標應用的開發者
✦想參與合約量化又沒有程式開發經驗者
✦覺得自己有實力而想挑戰技術指標的程式交易者
作者簡介：
張嘉慶
✦6年的GameBoy / GameBoyAdv組合語言開發
✦8年的嵌入式系統遊戲應用
✦2年的Android街機軟硬體應用開發
✦10年的互聯網金融領域研究
✦16 bits / 32bits嵌入式遊戲晶片應用
✦嵌入式Gameboy模擬器建立
目錄
|CHAPTER 01| 合約基本概念
1.1 起心動念
1.2 現貨和合約的介紹
1.3 現貨和合約的不同
1.4 交易名詞
1.5 幣安的合約交易
1.6 結語
|CHAPTER 02| 環境架設
2.1 安裝Python 3.10.7
2.2 PyCharm下載和安裝
2.3 幣安API的申請
2.4 結語
|CHAPTER 03| Python基礎語法
3.1 變數
3.2 字串
3.3 關係運算子、邏輯運算子及判斷式
3.4 迴圈
3.5 函式
3.6 例外處理的應用
3.7 其他基礎語法
3.8 結語
|CHAPTER 04| Pandas模組應用介紹
4.1 pandas主要特點和優勢
4.2 pandas模組的資料結構
4.3 添加新欄
4.4 pandas重置索引函式：reindex()
4.5 pandas去重函式：drop_duplicates()
4.6 pandas排序函式：sort_index()
4.7 pandas選取資料函式：loc[] 和iloc[]
4.8 pandas合併函式：merge()
4.9 pandas連接函式：concat()
4.10 pandas連接函式：append()
4.11 pandas時間序列
4.12 pandas讀寫csv
4.13 結語
|CHAPTER 05| 協力廠商模組—Talib
5.1 TA-Lib的安裝
5.2 重疊研究（Overlap Studies）
5.3 動量指標（Momentum Indicators）
5.4 量能指標（Volume Indicators）
5.5 波動率指標（Volatility Indicators）
5.6 價格轉換（Price Transform）
5.7 週期指標（Cycle Indicators）
5.8 型態識別（Pattern Recognition）
5.9 統計函式（Statistic Functions）
5.10 數學變換（Math Transform）
5.11 數學運算（Math Operators）
|CHAPTER 06| 實作回測腳本
6.1 安裝Binance SDK
6.2 取得當前價格
6.3 K棒和K線
6.4 取得K線資料
6.5 klines取值後儲存
6.6 取得幣安合約歷史資料
6.7 回測腳本
|CHAPTER 07| 模擬平臺
7.1 幣安交易所模擬環境
7.2 下單程式的完善
7.3 指標計算及組合判斷
7.4 結語
|CHAPTER 01| 合約基本概念
1.1 起心動念
1.2 現貨和合約的介紹
1.3 現貨和合約的不同
1.4 交易名詞
1.5 幣安的合約交易
1.6 結語
|CHAPTER 02| 環境架設
2.1 安裝Python 3.10.7
2.2 PyCharm下載和安裝
2.3 幣安API的申請
2.4 結語
|CHAPTER 03| Python基礎語法
3.1 變數
3.2 字串
3.3 關係運算子、邏輯運算子及判斷式
3.4 迴圈
3.5 函式
3.6 例外處理的應用
3.7 其他基礎語法
3.8 結語
|CHAPTER 04| Pandas模組應用介紹
4.1 pandas主要特點和優勢
4.2 pandas模組的資料結構
4.3 添加...
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