將「Python程式語言」的靈活彈性及「交易策略」的獨門領域加以靈活運用的實戰指南,從零開始、即學即用!
應用Python×學習程式交易,掌握未來金融交易發展的趨勢!
隨著時代的演進,金融交易已經從傳統的臨櫃交易、電話交易、網路看盤軟體交易到手機App交易,而且程式語言已向下扎根且普及化,程式交易已是未來金融交易發展的趨勢。
在程式語言中,不同的程式語法有其適用性與進入門檻。要將程式語言應用在金融領域,須兼具直觀性與效能,因此Python成了程式交易領域中相當適合的程式語言,不論在歷史回測或是實單交易,都是實務應用的好工具。
本書是寫給程式交易新手的書籍,從Python程式語法及交易規則來開始了解,接著結合技術指標,從零逐步建立自己的交易策略,帶領你進入程式交易的領域。本書案例皆可實作,以Python套件串接實單交易,連結即時的金融交易市場,同時本書還將回測的流程更加簡化,並提供許多資訊工具、平台,這些資訊程式可減少程式交易的許多繁複流程,使你能更快速操作程式交易。
【本書特色】
◎學習進入門檻低的Python,具備在歷史回測或實單交易上的實務應用能力。
◎內容編排由淺入深,從一般的交易策略學習,逐步建立自己的交易策略。
◎以Python套件串接實單交易,並與多家券商串接,連結即時的金融交易市場。
◎結合豐富的技術指標,教你變化策略組合,建立「自動化」的投資程式。
【目標讀者】
◎想要學習Python來進行程式交易的人。
◎想要客觀且嚴守紀律來投資的人。
◎沒時間盯盤但想要自動化投資的人。
◎想要了解交易規則、學習正確金融演算法的人。
作者簡介:
酆士昌
畢業於清華大學數學研究所應用數學組,專注於系統規劃、軟體開發與金融交易系統。目前任職金融科技公司CEO,在系統建構上有二十餘年的經驗。近年來潛心於金融科技領域,將金融大數據應用於策略回測、推進分析與實單交易的領域。目前著作共有九十餘本,在多所學校演講並擔任業師,講授大數據分析、程式交易、作業系統、程式語言等相關課程。
劉承彥
目前任職於金融科技公司經理,專注於專案管理、演算法開發與資料庫管理,擁有多年程式交易與教學授課之經驗。目前共有金融演算法相關著作五本,並在多所學校擔任業師,講授Python基礎、大數據分析以及程式交易相關課程。
目錄
|CHAPTER01|Python的基本語法
1.1認識Python與環境準備
1.2Python的操作
1.3Python的基本語法
1.4 Python時間的應用
1.5 使用Python的外掛套件
1.6 程式流程
1.7 函數的使用
|CHAPTER02|交易規則與金融數據的認知
2.1 台灣金融體制介紹
2.2 投資理財基本須知
2.3 風險控管認知
|CHAPTER03|資料的獲取與使用方式
3.1 金融資訊的各種類型
3.2 Tick資料的意義及格式
3.3 獲得歷史資料的途徑
|CHAPTER04|初探回測的世界
4.1 歷史回測的架構與流程
4.2 MicroTest大數據回測平台
4.3 數據圖像化
4.4 基本策略介紹
4.5 海龜策略介紹
|CHAPTER05 | 進階的回測
5.1 技術指標
5.2 MA均線策略介紹
5.3 RSI策略介紹
5.4 布林通道策略介紹
|CHAPTER06|驗證交易策略的方法
6.1 如何計算股票、期貨部位的損益
6.2 交易策略的風險評估
6.3 績效指標的計算
|CHAPTER07|程式交易的初體驗
7.1 程式交易的架構
7.2 GOrder下單機與Haohaninfo Python套件介紹
7.3 虛擬交易所介紹
7.4 Python串接虛擬證券、虛擬期貨報價
7.5 如何透過Python串接下單及帳務
|CHAPTER08 |技術指標及下單指令
8.1 K線技術指標
8.2 下單指令
|CHAPTER09|進入即時交易策略的領域
9.1 即時逐筆交易策略建構
9.2 即時K線指標交易策略
|CHAPTER10|踏進實單交易的世界
10.1 策略可行性評估與建構
10.2 策略執行流程
|APPENDIX A | GOrder下單機介紹及權限開通
A.1 GOrder下單機介紹及權限開通
A.2 Gorder虛擬期權開通
|CHAPTER01|Python的基本語法
1.1認識Python與環境準備
1.2Python的操作
1.3Python的基本語法
1.4 Python時間的應用
1.5 使用Python的外掛套件
1.6 程式流程
1.7 函數的使用
|CHAPTER02|交易規則與金融數據的認知
2.1 台灣金融體制介紹
2.2 投資理財基本須知
2.3 風險控管認知
|CHAPTER03|資料的獲取與使用方式
3.1 金融資訊的各種類型
3.2 Tick資料的意義及格式
3.3 獲得歷史資料的途徑
|CHAPTER04|初探回測的世界
4.1 歷史回測的架構與流程
4.2 MicroTest大數據回測平台
4.3 數據圖像化
4.4 基本策略介紹
4....
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