BackTrader量化交易案例图解
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BackTrader量化交易案例图解

何海群 何星语 (作者) 

  • 丛  书:量化交易丛书
  • 书  号:978-7-121-39705-9
  • 出版日期:2020-10-21
  • 页  数:262
  • 开  本:16(170*240)
  • 出版状态:上市销售
  • 维护人:黄爱萍
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本书采用生动活泼的语言,从入门者的角度讲解BackTrader专业量化软件的使用方法和实盘操作技巧,同时结合国内股票市场、期货、外汇等实盘交易数据进行量化分析实例讲解,包括股票价格分析、量化策略编程、策略参数优化等。书中包含大量简单风趣的实际案例,内置专业模块结构图和相关程序源码,方便初学者入门学习,以使他们能快速掌握BackTrader的使用方法,为日常实盘操作奠定扎实的基础。
何海群,拥有20年AI人工智能从业经验。zwPython.com研习社、TOP极宽量化开源项目发起人,“中华大字库”软件发明者,图书作品有《零起点Python大数据与量化交易》《零起点Python机器学习快速入门》《零起点TensorFlow与量化交易》等。
何星语,网名是Y•Star,拥有统计学和英语双学士学位,TOP极宽量化开源组核心成员,发表论文《区块链中的数学逻辑及应用》《基于区块链技术的商务积分应用研究》,以及英文论文 A Brief Analysis of Maugham’s View of Life in The Razor’s Edge (浅析毛姆小说《刀锋》中的人生观)。
AI交易逐渐成为全球投资市场的主流,趋势已经形成。十几年前,在美国投资市场中,程序化交易的占比已经达到80%。程序化交易的核心是交易员在市场中进行上万次的观察和交易而寻找到的逻辑因子,通过人工智能模型,计算各种逻辑因子的获利概率。因为每个逻辑因子的生命周期都很短,通常只有几个月,所以需要交易员不停地跟随变化的市场寻找适合当下的程序化的逻辑。目前,AI交易时代已经到来,这可以使交易员的工作更精准细致,杜绝人性主观的一面,同时减少程序化交易被“钓鱼”的风险。
我和何海群因为程序化交易相识并成为朋友,一直敬佩海群在程序化交易中十几年如一日的坚持,他一直走在AI交易最前沿,且成绩斐然。AI交易在国内刚刚起步,发展空间巨大,海群愿意做中国AI交易的基石,通过本书分享自己多年的研究成果,为广大程序化交易爱好者提供一条便捷的成功之路。
在AI交易方面,BackTrader简单易学、优势明显,已成为交易系统方面的佼佼者,为国内投资者提供了更顺畅的AI交易赛道。BackTrader使用Python编写策略,其特点是简单、快速、便捷,在投资研究方面可满足机构的需求,让专业投资者能更好地专注于策略和交易本身。国内的AI交易犹如一片蓝海,等着各位读者朋友去开发。
紧跟市场趋势才是成功之道,感谢海群为中国人工智能和金融科技融合做出的贡献!


中国通信工业人工智能协会专家 王立博

目录

第1章 BackTrader简介 1
1.1 BackTrader量化软件的特点 2
1.2 进入神奇的Python世界 3
1.3 TOP极宽量化工具函数库 4
1.4 量化回测“四步曲” 5
1.5 案例:完整的量化版“Hello”程序 7
第2章 数据预处理 11
2.1 数据格式 12
2.2 Lines内部数据格式 14
2.3 数据目录 17
2.4 指数代码文件 18
2.5 数据预处理函数 18
2.6 案例:数据预处理 20
第3章 策略编程 25
3.1 SQN指数&策略评估参数 26
3.2 量化金融指标 27
3.3 交易数据更新 29
3.4 策略编程模板 30
3.5 案例:策略编程 33

第4章 Buy买入策略 39
4.1 Buy买入函数 40
4.2 案例:设置Buy买入价格 40
4.3 next策略执行函数 45
4.4 Buy买入策略编程 46
第5章 Sell卖出策略 49
5.1 Position仓位检查 50
5.2 Smart Staking智能动态仓位管理 52
5.3 Sell卖出函数 54
5.4 案例:Sell卖出策略 55
5.5 买卖点图表 57
5.6 notify_order订单状态检查函数 57
5.7 双边交易策略 59
5.8 bar量化节点数据包变量 61
第6章 Broker数字经纪人 64
6.1 Broker数字经纪人概述 65
6.2 交易佣金(Commission) 67
6.3 案例:添加Broker经纪人 68
6.4 Broker常用参数 72
6.5 案例:Sizer交易数额 74
6.6 Sizer交易数额模块库架构图 77
第7章 MA均线策略编程 79
7.1 MA均线策略和指标简介 80
7.2 案例:MA均线策略编程 81
第8章 plot绘制金融图 87
8.1 金融分析曲线 88
8.2 案例:绘制不同风格K线图 88
8.3 多曲线金融指标 93
8.4 Observers观测子模块 95
8.5 plot绘图函数的常用参数 96
8.6 案例:买卖点符号和色彩风格 98
8.7 案例:vol成交量参数 105
8.8 案例:多图拼接模式 110
8.9 案例:绘制HA平均K线图 114
8.10 K线图绘制 120
8.11 案例:绘制多指标金融图 122
第9章 回测结果分析 127
9.1 常用量化分析指标 128
9.2 案例:回测数据基本分析 131
9.3 Analyzer分析类 137
9.4 Analyzer分析模块架构图 138
9.5 SQN指数 142
9.6 案例:回测数据扩展指标分析 144
9.7 案例:底层数据分析 151
第10章 PyFolio专业量化分析图 158
10.1 常用量化模块库 159
10.2 轻量级量化分析模块 159
10.3 PyFolio简介 160
10.4 案例:PyFolio量化分析 164
10.5 解读专业量化分析图 173
第11章 Trade交易操作 175
11.1 量化回测分析流程 176
11.2 Cerebro类模块 177
11.3 案例:Trade交易 178
11.4 实盘交易及其隐性规则 185
11.5 Stake交易数额和Trade交易执行价格 188

第12章 买卖点分析 192
12.1 案例:买卖点设置 193
12.2 优化输出信息 197
12.3 案例:手动版策略参数优化 201
第13章 sign信号交易模式 208
13.1 Indicator指标模块库架构图 209
13.2 案例:信号交易的基本操作 213
13.3 案例:信号模式买卖点分析 218
13.4 SignalStrategy信号策略类 222
第14章 参数寻优 227
14.1 参数寻优概述 228
14.2 演示案例:单参数自动寻优 228
14.3 BackTrader内置优化函数 232
14.4 演示案例:多参数自动寻优 234
第15章 模拟盘/实盘操作 238
15.1 模拟盘交易和实盘交易的区别 239
15.2 实盘数据和交易接口 239
15.3 数据共性 241
15.4 数据区别 243
15.5 案例:模拟盘的参数设置 244

读者评论

  • zwPython2020 哪里下?

    AzA2020发表于 2021/3/25 16:56:13
  • 坦白的讲,这边书真的太初级,完全是拿官方的例子来做讲解的,加了部分注释。有点浪费时间了,学不到什么东西。

    bennyxu发表于 2020/12/28 14:27:28
    • 非常同意,看了官方文档后的我,再翻书,1小时随便就翻了100页…… 收获很有限

      Klein发表于 2021/3/2 9:41:32

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