Python量化回溯、TensorFlow、PyTorch、MXNet深度学习平台以及神经网络模型，都是近年来兴起的前沿科技项目，相关理论、平台、工具目前尚处于摸索阶段。
TensorFlow是近年来影响最大的神经网络、深度学习平台，本书从入门者的角度，对TensorFlow进行了介绍，书中通过大量的实际案例，让初学者快速掌握神经网络和金融量化分析的基本编程，为进一步学习奠定扎实的基础。
本书中的案例、程序以教学为主，且进行了高度简化，以便读者能够快速理解相关内容，用最短的时间了解Python量化回溯的整个流程，以及数据分析、机器学习、神经网络的应用。
本书仅仅作为入门课程，具体的实盘策略，有待广大读者通过进一步深入学习TensorFlow、PyTorch等新一代深度学习平台来获得。最重要的是，广大的一线实盘操作人员需要结合专业的金融操盘经验，与各种神经网络模型融会贯通，构建更加符合金融量化实际应用的神经网络模型，从而获得更好的投资回报收益。
TensorFlow是近年来影响最大的神经网络、深度学习平台，本书从入门者的角度，对TensorFlow进行了介绍，书中通过大量的实际案例，让初学者快速掌握神经网络和金融量化分析的基本编程，为进一步学习奠定扎实的基础。
本书中的案例、程序以教学为主，且进行了高度简化，以便读者能够快速理解相关内容，用最短的时间了解Python量化回溯的整个流程，以及数据分析、机器学习、神经网络的应用。
本书仅仅作为入门课程，具体的实盘策略，有待广大读者通过进一步深入学习TensorFlow、PyTorch等新一代深度学习平台来获得。最重要的是，广大的一线实盘操作人员需要结合专业的金融操盘经验，与各种神经网络模型融会贯通，构建更加符合金融量化实际应用的神经网络模型，从而获得更好的投资回报收益。
本书采用独创的黑箱模式、MBA案例教学机制，结合大量的经典案例，介绍TensorFlow系统和常用的深度学习算法、神经网络模型，以及它们在量化分析当中的具体应用。
前 言
感谢梁忠先生在百忙之中为本书撰写序言。以TensorFlow为代表的神经网络，被视为自互联网以来唯一的“黑科技”，无远弗届，无分行业领域，对社会各界从上至下带来彻底的颠覆与革命。
梁忠先生作为非IT领域的学者、专家，从第三方角度，冷静地观察这场数字革命，同时向更多的大众介绍这场革命的火花，推动行业变革，功莫大焉。
随着类似于Titanic数据集案例、梵高画风等一系列，基于TensorFlow等神经网络、深度学习项目的不断涌现，未来的各个学科都会结合人工智能（AI），进行新的学术重组。
“Python量化三部曲”
“Python量化三部曲”包括：
《零起点Python大数据与量化交易》（入门课程）
《零起点机器学习与量化交易》（重点分析SKLearn）
《零起点TensorFlow与量化交易》（重点分析TensorFlow）
此外，还有几部补充作品：
《零起点Python足彩大数据与机器学习实盘分析》
《零起点Python机器学习快速入门》
《零起点TensorFlow快速入门》
《MXNet神经网络与量化交易》
《Plotly可视化数据分析》
本书是《零起点TensorFlow快速入门》的后续之作，原本是TopQuant.vip极宽量化培训课程高级班的教学课件，为了节省篇幅，删除了Python基础教程，以及SKLearn、TensorFlow等机器学习方面的入门内容。没有经验的读者，建议先阅读《零起点Python机器学习快速入门》《零起点TensorFlow快速入门》，再开始本书的学习，这样会收到事半功倍的效果。
本书是目前较好的TensorFlow神经网络与量化分析入门教程：
无需任何理论基础，全程采用MBA案例模式，懂Excel就可看懂本书。
独创的逆向式课件模式，结合TensorBoard可视化系统，案例、图表优先，层层剖析。
系统介绍TensorFlow在金融量化领域的具体应用，提供多组配套案例。
全套神经网络股票趋势预测、股票价格预测案例源码。
TDS金融数据集的创建与使用。
三位一体的课件模式：图书+开发平台+成套的教学案例，系统讲解，逐步深入。
本书采用独创的黑箱模式、MBA案例教学机制，结合大量的经典案例，介绍TensorFlow系统和常用的深度学习算法、神经网络模型，以及它们在量化分析当中的具体应用。
进一步学习
读者如有兴趣可以进一步学习“Python量化三部曲”的内容，以及《零起点Python足彩大数据与机器学习实盘分析》。
机器学习、人工智能、金融量化，它们的基本原理是相通的，本质上都是数据分析。对于“Python量化三部曲”的读者而言，本书也有很大的价值，特别是对于第一部入门课程的读者。
Python量化回溯与TensorFlow、PyTorch、MXNet等神经网络深度学习平台，都是近年来兴起的科技前沿领域，有关的理论、平台、工具目前还处于摸索阶段。“Python量化三部曲”图书和TopQuant.vip极宽智能量化系统，只是在这些领域的起步阶段，作为入门教程，抛砖引玉。
本书中的案例、程序以教学为主，进行了很多简化，以便大家能够快速理解相关内容，用最短的时间，了解Python量化回溯的整个流程，以及数据分析、机器学习、神经网络在这些领域的应用操作技巧。
神经网络、深度学习在量化实盘当中的应用，是目前全世界都在研究的顶尖课题，当前尚未有很好的模型与应用案例。
本书仅仅作为入门课程，具体的实盘策略，有待广大读者通过进一步深入学习TensorFlow、PyTorch、MXNet等新一代深度学习平台来获得。
最重要的是，还有待广大的一线实盘操作人员结合专业的金融操盘经验，与各种神经网络模型融会贯通，构建更加符合金融量化实际应用的神经网络模型，从而获得更好的投资回报。
网络资源
为避免版本冲突，建议本书的读者下载zwPython 2018m1版本的软件和最新版本的《零起点TensorFlow与量化交易》配套课件程序，作为配套学习课件。配套程序的下载地址是http://www.broadview.com.cn/33584。
使用其他Python运行环境如Linux、Mac平台的读者，请尽量使用Python 3.5和TensorFlow 1.1版本，并自行安装所需的其他模块库。
此外，需要注意的是，读者在运行书中案例时得到的结果，可能与本书略有差别，甚至多次运行同一个案例的结果也会有所差异，这属于正常情况。因为TensorFlow等深度学习系统，内部都使用了随机数作为种子数，用于系统变量初始化等操作，每次分析的起点或者中间参数都有所不同。
本书的案例程序已经做过优化处理，不需要GPU显卡，全部支持单CPU平台。不过，为了提高运行效率，笔者建议尽量使用NVIDA公司最新一代的GPU显卡。
目前是大数据、人工智能+时代，在这样的时代，计算力=生产力。
与本书相关的网络资源如下。
网站：http://www.TopQuant.vip http://www.ziwang.com。
网盘地址：http://pan.baidu.com/s/1jIg944u。
极宽量化QQ群：总群，124134140；QQ 2群，650924099；QQ 3群，450853713。
技术Blog：http://blog.sina.com.cn/zbrow。
字王Git项目总览：https://github.com/ziwang-com/，包括：字王4k云字库、zwPython、zwpy_lst。
与本书相关的程序和数据下载，请浏览网站：TopQuant.vip极宽量化社区，在网站的“下载中心”有最新的程序和数据下载地址。
本书在TopQuant.vip极宽量化网站设有专栏，若对本书、人工智能和机器学习有任何建议，请在网站专栏或QQ群留言，我们会在第一时间进行反馈和答复。
TopQuant极宽量化网站“资源中心”的网址：
http://www.topquant.vip/?p=56
http://ziwang.com/
致谢
本书的出版要特别感谢电子工业出版社的黄爱萍和葛娜编辑，感谢她们在选题策划和稿件整理方面做出的大量工作。
同时，在本书创作过程中，极宽开源量化团队和培训班的全体成员，提出了很多宝贵的意见，并对部分课件程序做了中文注解。
特别是吴娜、余勤、邢梦来、孙励、王硕几位成员，为极宽开源量化文库和TopQuant极宽量化开源软件编写了文档，并在团队成员管理方面做了大量工作，为他们的付出表示感谢。
何海群（字王）
TopQuant.vip极宽量化开源组•创始人
2018年2月14日
感谢梁忠先生在百忙之中为本书撰写序言。以TensorFlow为代表的神经网络，被视为自互联网以来唯一的“黑科技”，无远弗届，无分行业领域，对社会各界从上至下带来彻底的颠覆与革命。
梁忠先生作为非IT领域的学者、专家，从第三方角度，冷静地观察这场数字革命，同时向更多的大众介绍这场革命的火花，推动行业变革，功莫大焉。
随着类似于Titanic数据集案例、梵高画风等一系列，基于TensorFlow等神经网络、深度学习项目的不断涌现，未来的各个学科都会结合人工智能（AI），进行新的学术重组。
“Python量化三部曲”
“Python量化三部曲”包括：
《零起点Python大数据与量化交易》（入门课程）
《零起点机器学习与量化交易》（重点分析SKLearn）
《零起点TensorFlow与量化交易》（重点分析TensorFlow）
此外，还有几部补充作品：
《零起点Python足彩大数据与机器学习实盘分析》
《零起点Python机器学习快速入门》
《零起点TensorFlow快速入门》
《MXNet神经网络与量化交易》
《Plotly可视化数据分析》
本书是《零起点TensorFlow快速入门》的后续之作，原本是TopQuant.vip极宽量化培训课程高级班的教学课件，为了节省篇幅，删除了Python基础教程，以及SKLearn、TensorFlow等机器学习方面的入门内容。没有经验的读者，建议先阅读《零起点Python机器学习快速入门》《零起点TensorFlow快速入门》，再开始本书的学习，这样会收到事半功倍的效果。
本书是目前较好的TensorFlow神经网络与量化分析入门教程：
无需任何理论基础，全程采用MBA案例模式，懂Excel就可看懂本书。
独创的逆向式课件模式，结合TensorBoard可视化系统，案例、图表优先，层层剖析。
系统介绍TensorFlow在金融量化领域的具体应用，提供多组配套案例。
全套神经网络股票趋势预测、股票价格预测案例源码。
TDS金融数据集的创建与使用。
三位一体的课件模式：图书+开发平台+成套的教学案例，系统讲解，逐步深入。
本书采用独创的黑箱模式、MBA案例教学机制，结合大量的经典案例，介绍TensorFlow系统和常用的深度学习算法、神经网络模型，以及它们在量化分析当中的具体应用。
进一步学习
读者如有兴趣可以进一步学习“Python量化三部曲”的内容，以及《零起点Python足彩大数据与机器学习实盘分析》。
机器学习、人工智能、金融量化，它们的基本原理是相通的，本质上都是数据分析。对于“Python量化三部曲”的读者而言，本书也有很大的价值，特别是对于第一部入门课程的读者。
Python量化回溯与TensorFlow、PyTorch、MXNet等神经网络深度学习平台，都是近年来兴起的科技前沿领域，有关的理论、平台、工具目前还处于摸索阶段。“Python量化三部曲”图书和TopQuant.vip极宽智能量化系统，只是在这些领域的起步阶段，作为入门教程，抛砖引玉。
本书中的案例、程序以教学为主，进行了很多简化，以便大家能够快速理解相关内容，用最短的时间，了解Python量化回溯的整个流程，以及数据分析、机器学习、神经网络在这些领域的应用操作技巧。
神经网络、深度学习在量化实盘当中的应用，是目前全世界都在研究的顶尖课题，当前尚未有很好的模型与应用案例。
本书仅仅作为入门课程，具体的实盘策略，有待广大读者通过进一步深入学习TensorFlow、PyTorch、MXNet等新一代深度学习平台来获得。
最重要的是，还有待广大的一线实盘操作人员结合专业的金融操盘经验，与各种神经网络模型融会贯通，构建更加符合金融量化实际应用的神经网络模型，从而获得更好的投资回报。
网络资源
为避免版本冲突，建议本书的读者下载zwPython 2018m1版本的软件和最新版本的《零起点TensorFlow与量化交易》配套课件程序，作为配套学习课件。配套程序的下载地址是http://www.broadview.com.cn/33584。
使用其他Python运行环境如Linux、Mac平台的读者，请尽量使用Python 3.5和TensorFlow 1.1版本，并自行安装所需的其他模块库。
此外，需要注意的是，读者在运行书中案例时得到的结果，可能与本书略有差别，甚至多次运行同一个案例的结果也会有所差异，这属于正常情况。因为TensorFlow等深度学习系统，内部都使用了随机数作为种子数，用于系统变量初始化等操作，每次分析的起点或者中间参数都有所不同。
本书的案例程序已经做过优化处理，不需要GPU显卡，全部支持单CPU平台。不过，为了提高运行效率，笔者建议尽量使用NVIDA公司最新一代的GPU显卡。
目前是大数据、人工智能+时代，在这样的时代，计算力=生产力。
与本书相关的网络资源如下。
网站：http://www.TopQuant.vip http://www.ziwang.com。
网盘地址：http://pan.baidu.com/s/1jIg944u。
极宽量化QQ群：总群，124134140；QQ 2群，650924099；QQ 3群，450853713。
技术Blog：http://blog.sina.com.cn/zbrow。
字王Git项目总览：https://github.com/ziwang-com/，包括：字王4k云字库、zwPython、zwpy_lst。
与本书相关的程序和数据下载，请浏览网站：TopQuant.vip极宽量化社区，在网站的“下载中心”有最新的程序和数据下载地址。
本书在TopQuant.vip极宽量化网站设有专栏，若对本书、人工智能和机器学习有任何建议，请在网站专栏或QQ群留言，我们会在第一时间进行反馈和答复。
TopQuant极宽量化网站“资源中心”的网址：
http://www.topquant.vip/?p=56
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致谢
本书的出版要特别感谢电子工业出版社的黄爱萍和葛娜编辑，感谢她们在选题策划和稿件整理方面做出的大量工作。
同时，在本书创作过程中，极宽开源量化团队和培训班的全体成员，提出了很多宝贵的意见，并对部分课件程序做了中文注解。
特别是吴娜、余勤、邢梦来、孙励、王硕几位成员，为极宽开源量化文库和TopQuant极宽量化开源软件编写了文档，并在团队成员管理方面做了大量工作，为他们的付出表示感谢。
何海群（字王）
TopQuant.vip极宽量化开源组•创始人
2018年2月14日
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