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配合zwPython，這個已經(jīng)是套完整的：大數(shù)據(jù)分析、量化交易學習教材；質(zhì)素方面，相信比市面上90%的同類作品強。有興趣的網(wǎng)友，可以自己百度，編寫腳本，另外可以加入Q群：124134140(zwPython大數(shù)據(jù)量化交易).進群后，請大家多多發(fā)言，有時間，我也會和大家互動。zw量化實盤·魔鬼訓練營 金融行業(yè)的：生存訓練，Winor Home（要么全贏，要么滾蛋）http://blog.sina.com.cn/s/blog_7100d4220102w0q5.htmlps，10.21,剛才百度 沒想到zwPython成了關(guān)鍵詞： python 量化交易的第一品牌，完全沒做任何seo優(yōu)化

關(guān)于關(guān)于大數(shù)據(jù)、高頻交易和AI人工智能，字王的觀點一向是：凡是無法通過“足彩數(shù)據(jù)”實盤測試的大數(shù)據(jù)方案、算法，都是在耍流氓http://blog.sina.com.cn/s/blog_7100d4220102vkwb.html關(guān)于足彩的幾個誤區(qū)足彩雖然容易與賭球混淆，但卻是最好的大數(shù)據(jù)研究對象，沒有之一微軟、百度、谷歌，目前都有專業(yè)團隊，在做足彩大數(shù)據(jù)，并定期發(fā)布說白了，足彩相當于十倍配資的股票國內(nèi)足彩的確很黑，比歐平低10%左右，彩票的發(fā)明人和股票，據(jù)說都是同一個英國爵士必勝足彩交易所，成立當年，獲得了英國MBA商業(yè)創(chuàng)新大獎高盛n年前，就開始足彩套利業(yè)務，維基百科有介紹黑天鵝(紅牛吧)足彩，是首家公開進行、實盤測試的足彩大數(shù)據(jù)模型黑天鵝，是業(yè)內(nèi)率先以：盈利率，而不是：勝率（百度目前還是），測試足彩大數(shù)據(jù)算法模型黑天鵝算法盈利率90-95%，是目前業(yè)內(nèi)最高的，比百度高約20-30%--------黑天鵝(紅牛吧)足彩·實盤測試·近期數(shù)據(jù)統(tǒng)計（2015.8-10）8月,單選,勝率：59.41%(101/170),盈利率，121%,二串一(2x1),勝率：46.34%(19/41),盈利率，143.02%,9月,單選,勝率：48.75%(39/80),盈利率，101%,二串一(2x1),勝率：35.%(7/20),盈利率，94.74%10月,單選,勝率：64.71%(11/17),盈利率，135%，二串一(2x1),勝率：33.33%(1/3),盈利率，130%目前已經(jīng)比較穩(wěn)定，盈利率應該是行業(yè)最高的，比百度強，再測試一段就OK了。

（python大數(shù)據(jù)·思維導圖）大數(shù)據(jù)，量化交易，屬于目前比較前沿的IT技術(shù)，相關(guān)用戶，絕大部分是非IT行業(yè)的市場管理人員和金融工作者，沒有任何編程基礎。同時，更多的普通民眾，在日常工作、生活、投資時，例如，購買股票、基金、足彩，也迫切需要一些專業(yè)的數(shù)據(jù)分析知識和軟件，作為更加專業(yè)的投資工具。目前，量化投資、高頻交易領域，一線操盤手自己編程，將投資策略直接程序化，已經(jīng)成為國際大投行的標配。在數(shù)據(jù)處理領域，特別在量化交易方面，python已成為“統(tǒng)治級”編程語言。伴隨中國政府金融領域的擴張戰(zhàn)略，以及與國際金融接軌，大量海龜派金融人員回歸，有專家稱，“未來五年(2020），專業(yè)投資人，不懂python編程，就像不懂英語，不會電腦操作，面臨下崗的可能。”因此，便有了這本：《零起點，python大數(shù)據(jù)與量化交易》零起點IT零起點，無需任何電腦編程基礎，會打字、會word，就能看懂本書，利用本書配套的Python軟件包，輕松學會如何利用python，對股票、足彩數(shù)據(jù)，進行專業(yè)分析，量化投資分析投資零起點，無需購買任何專業(yè)軟件，本書配套的zwPython軟件包，采用開源模式，提供100%全功能、全免費的工業(yè)級數(shù)據(jù)分析平臺。配置零起點，所有軟件、數(shù)據(jù)，全部采用蘋果“開箱即用”模式，綠色版本，無需安裝，解壓即可，直接運行系統(tǒng)。理財零起點，無需任何專業(yè)金融背景，采用通俗易懂的語言，配合大量專業(yè)圖表，實盤操作案例，輕松掌握各種量化投資策略。數(shù)學零起點，全書沒有任何復雜數(shù)學公式，只有最基本的加減乘除，初中以上文化，即可看懂根據(jù)作者多年一線實踐經(jīng)驗，本書在大數(shù)據(jù)分析領域，首次提出了許多原創(chuàng)的、緣自一線實戰(zhàn)的觀點和理論，例如：暗數(shù)據(jù)、“小數(shù)據(jù)”理論，黑天鵝算法，大部分還附有python源碼，方便讀者直接使用。此外，本書還介紹了，采用黑天鵝算法實現(xiàn)的，國內(nèi)首個通過足彩實盤測試的大數(shù)據(jù)方案：zw足彩數(shù)據(jù)分析平臺。【補充說明】本書內(nèi)容偏重于數(shù)據(jù)分析，特別是量化交易方面的數(shù)據(jù)分析，是因為實踐工作中，除了移動、百度、阿里等超大型，數(shù)據(jù)密集型企業(yè)外，99%以上的企業(yè)，包括上市公司，并不具備，也不需要真正的TB級大數(shù)據(jù)分析軟件、硬件環(huán)境，計算集群和cuda都很少金融領域，國內(nèi)A股市場，數(shù)千股票，歷年裸數(shù)據(jù)合集，不超數(shù)據(jù)10G，千萬級規(guī)模目前大數(shù)據(jù)領域，尚處于萌芽階段，算法、模型每年變化都很大，因此這方面的內(nèi)容，以定性為主大數(shù)據(jù)分析的核心，是數(shù)據(jù)分析算法，書中介紹的都是經(jīng)典算法，通用性很強字王 回復 ：目前忙“黑天鵝”算法的實盤測試，暫時沒時間寫書。急的話 自己下個zwPython 帶pandas數(shù)據(jù)分析、demo演示代碼，有中文教材，綠色版，解壓即可，配合目錄作為大綱，自己邊看邊學，碼碼python腳本，效果更好blog首頁“置頂”有百度網(wǎng)盤的下載地址(6月8日 15:36)《零起點，python大數(shù)據(jù)與量化交易》目錄第1章、大數(shù)據(jù)簡介大數(shù)據(jù)思維導圖數(shù)據(jù)挖掘計算統(tǒng)計學語義分析人工智能并行運算框架GPU超算平臺發(fā)展簡史大數(shù)據(jù)史前模式從3V到4V云計算時代大數(shù)據(jù)主要應用領域大數(shù)據(jù)技術(shù)流派Hadoop生態(tài)圈MapReduceNoSQL數(shù)據(jù)庫Storm流處理分布式計算框架SPark內(nèi)存計算與通用并行計算框架IBM數(shù)據(jù)流Stream體系OraclePython與大數(shù)據(jù)Python，統(tǒng)治級數(shù)據(jù)編程語言Pandas數(shù)據(jù)分析Nltk文本語義分析Scikit人工智能和機器學習Numpy/scipy矢量數(shù)據(jù)和科學計算sympy符號計算Gpu并行超速運算Opencv圖像視頻處理TVTK/mayavi可視化計算第2章、量化交易簡介套利交易金融工程學計量金融學技術(shù)分析高頻交易足彩，被誤解的投資模式年收益269%的神奇投資術(shù)第3章、小數(shù)據(jù)更酷失敗的經(jīng)典：啤酒與尿布小數(shù)劇理論龍格現(xiàn)象孤子分布哥白尼原則零膨脹極值理論任何程序化交易系統(tǒng)都有“半衰期”0與1：計算的本質(zhì)陰陽八卦易經(jīng)暗數(shù)據(jù)與全數(shù)據(jù)二八定理帕累托分析法齊夫定律分析模型比數(shù)據(jù)規(guī)模更重要實戰(zhàn)案例：百萬社區(qū)數(shù)據(jù)庫實戰(zhàn)案例：神奇的魔鬼英語：500單詞看懂原著大數(shù)原則平庸原理實戰(zhàn)案例：史上最強網(wǎng)絡推廣案例：惠普筆記本數(shù)碼混搭每次只解決一個問題量化投資第一季：單一指數(shù)模型第4章、神一般的黑天鵝算法黑天鵝是新常態(tài)主要特點運算速度快一個數(shù)量級數(shù)據(jù)規(guī)模小一個數(shù)量級全數(shù)據(jù)建模小數(shù)據(jù)匹配黑天鵝算法PK現(xiàn)代與傳統(tǒng)與傳統(tǒng)抽樣數(shù)據(jù)庫算法比較與其他大數(shù)據(jù)方案算法比較黑天鵝算法基本流程從4V到1V數(shù)據(jù)預處理衍生數(shù)據(jù)擴充指數(shù)壓縮數(shù)據(jù)歸一化標準分數(shù)T-統(tǒng)計量學生化殘差標準化矩變異系數(shù)離差指數(shù)建立參數(shù)v知識庫建立黑天鵝判別模型庫尋找黑天鵝第5章、Python，“統(tǒng)治級”數(shù)據(jù)處理語言Hello，zw基礎語句Basic模式Python一卡通Python常用模塊numPy數(shù)據(jù)分析Matplotlib可視化計算Pandas數(shù)據(jù)分析平臺內(nèi)置數(shù)據(jù)分析函數(shù)數(shù)據(jù)存讀數(shù)據(jù)聚合時間序列分析股票數(shù)據(jù)分析足彩數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)與Python十倍速性能優(yōu)化軟加速：矢量優(yōu)先軟加速：cpythonSSD加速大法KBD全內(nèi)存數(shù)據(jù)庫Gpu終極加速方案第6章、大數(shù)據(jù)十大經(jīng)典算法Python版AdaBoost機器學習迭代分析算法Apriori關(guān)聯(lián)分析算法C4.5分類決策樹算法CART分類回歸樹算法decision tree決策樹數(shù)據(jù)分類算法EM最大期望關(guān)聯(lián)分析算法kNN 機器學習最近鄰分類算法k-means聚類分析算法Na?veBayes樸素貝葉斯數(shù)據(jù)分類算法PageRank引用分析算法SVM向量機數(shù)據(jù)分類算法其他經(jīng)典算法Apriori框架的圖挖掘算法AGM圖論節(jié)點圖數(shù)據(jù)挖掘算法FSG圖論邊框數(shù)據(jù)挖掘算法Pattern-growth框架圖挖掘算法gSpan右路徑擴展算法閉合子圖挖掘算法CLOSEGRAPH圖挖掘算法閉合完全連通子圖挖掘算法CLAN圖挖掘算法Cocain圖挖掘算法FP-Growth模式樹分類算法logistic回歸算法Affinitypropagation聚類算法LDA模型HMM隱性馬可夫模型SOA模型第7章、數(shù)據(jù)源與在線數(shù)據(jù)采集案例：搜索引擎鏈接數(shù)案例：百度TOP100指數(shù)案例：行業(yè)關(guān)鍵詞與衍生關(guān)鍵詞案例：企業(yè)競爭情報搜集常用在線數(shù)據(jù)API接口第8章、從故事開始學統(tǒng)計趣味統(tǒng)計學爾斯伯格悖論生日問題蒙特卡羅方法德國坦克問題無限猴子定理墨菲定律常用統(tǒng)計數(shù)值編程極值:極大值,極小值,極差/全距均值:算術(shù)平均數(shù),幾何平均數(shù),調(diào)和平均數(shù),希羅平均數(shù),加權(quán)平均數(shù),冪平均/赫爾德平均,畢達哥拉斯平均,平均數(shù)不等式方差等：均方差，平均差，偏度，峰度其他統(tǒng)計值：累積和、總數(shù),眾數(shù)，中位數(shù)，四分位數(shù)常用統(tǒng)計圖表四種基本圖表：直方圖Histogram，長條圖Bar Chart，圓餅圖/比例圖Pie Chart，折線圖/趨勢圖Line chart金融類圖表：K線圖Candlestick chart，均線圖Moving Average chart，布林帶圖Bollinger Bands，BBands統(tǒng)計類圖表：箱形圖，雙標圖，標準九分圖，概率圖，半對數(shù)線圖，散點圖，莖葉統(tǒng)計圖，統(tǒng)計地圖其他圖表：時間軸圖表，流程圖，山形圖Area_chart，瀑布圖Waterfall chart，量化波形圖Streamgraph，落差圖GapChart，泡泡圖Bubble chart，極區(qū)圖，雷達圖Radar_chart，示意地圖Cartogram第9章、從故事開始學量化交易趣味理財學一月效應DCA懶人理財術(shù)興登堡兇兆死貓反彈布拉普預測祖魯法則Gordon高登模型奧卡姆剃刀與KISS法則神奇公式MM定理混沌理論三種基礎模型：資產(chǎn)配置模型，行業(yè)模型，股票模型。四大特點：紀律性，系統(tǒng)性，套利思想，概率取勝量化投資策略量化選股：估值法，趨勢法，資金法量化擇時股指期貨套利：現(xiàn)貨構(gòu)建，套利定價，保證金管理，沖擊成本，成分股調(diào)整商品期貨套利統(tǒng)計套利：β中性策略協(xié)整策略期權(quán)套利：水平套利，垂直套利，轉(zhuǎn)換套利，反向轉(zhuǎn)換套利，跨式套利，蝶式套利，飛鷹式套利算法交易：被動型算法交易，主動型算法交易，綜合型算法交易組合投資與資產(chǎn)配置其他策略股票價差套利博彩套利ETF套利衍生品套利公司并購套利市政債券套利寬客兵器譜KDB內(nèi)存數(shù)據(jù)庫Quant交易數(shù)據(jù)分析平臺Q語言MatlabPythonHFT高頻交易常用策略和技術(shù)造市交易收報機交易事件套利統(tǒng)計套利新聞交易低延遲策略訂單屬性策略奪取優(yōu)先權(quán)算法監(jiān)聽監(jiān)聽大買賣盤黑池交易平臺信號觸發(fā)觸發(fā)補償第10章、統(tǒng)計學與數(shù)據(jù)分析基礎概率分布離散分布：均勻分布，二項分布，正態(tài)分布，幾何分布，超幾何分布，超幾何分布和二項分布的關(guān)系，泊松分布，泊松分布近似，泊松試驗，復合泊松分布連續(xù)分布：均勻分布，指數(shù)分布，對數(shù)分布，伽馬分布，高斯/正態(tài)分布，肥尾分布，重尾分布，正態(tài)分布和二項分布，帕斯卡分布，韋伯分布，伯努利分布其他統(tǒng)計分布模式：Gamma伽瑪分布，卡方分布，F(xiàn)分布，Β分布，β-二項式分布，穩(wěn)定分布，三角形分布，聯(lián)合分布，條件概率分布，柯西分布，統(tǒng)計檢驗皮爾森卡方檢定,學生t檢驗假設檢驗交叉驗證零假設檢驗F檢驗Jarque-Bera檢驗柯爾莫諾夫-斯米爾諾夫檢驗迪基-福勒檢驗,擴張的Dickey-Fuller檢定核密度估計鄒檢驗其他統(tǒng)計分析方法抽樣置信區(qū)間貝葉斯概率最大似然估計赤池信息量準則回歸分析線性回歸：簡單線性回歸，最小二乘法，復回歸分析，對數(shù)線性回歸非線性回歸：邏輯回歸，偏回歸，自回歸，ARMA自回歸滑動平均模型，ARIMA差分自回歸滑動平均模型，格蘭杰因果關(guān)系，向量自回歸模型，曲線擬合分析，分量回歸，泊松回歸零膨脹過擬合方差分析方差：協(xié)方差，自協(xié)方差，互協(xié)方差，均方差，異方差，偏差，SD標準差，CV標準離差率，最小方差無偏估計，最小均方差估計方差和：SST總平方和，SSM模型平方和R2回歸系數(shù)變異量（數(shù)）期望值時間序列分析RATS模型ARCH模型數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析常用關(guān)聯(lián)參數(shù)：耦合，顯著性差異，凈相關(guān)，Gamma相關(guān)系數(shù)，Spearman等級相關(guān)系數(shù)，Kappa一致性系數(shù)，Kendall等級相關(guān)系數(shù)，Kendall和諧系數(shù)，Pearson相關(guān)系數(shù)，Phi相關(guān)系數(shù)，列聯(lián)相關(guān)系數(shù)，四分相關(guān)系數(shù)，點二系列相關(guān)系數(shù)，二系列相關(guān)系數(shù)，皮爾遜積差系數(shù)，斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)關(guān)聯(lián)分析模型：杜賓-瓦特森統(tǒng)計量，鄰里成分分析，樸素貝葉斯分類器，PCC皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù)，自相關(guān)函數(shù)，關(guān)聯(lián)式規(guī)則，ROC曲線數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度分析三大主流方法：最小平方誤差，MLE極大似然，貝葉斯相關(guān)其他方法：MME矩關(guān)聯(lián)度，Cramér-Rao不等式，MMSE最小均方差，MAP最大后驗概率，MVUE最小方差非偏關(guān)聯(lián)度，BLUE最佳線性非偏關(guān)聯(lián)度，非偏關(guān)聯(lián)度，Particle filter，MCMC，卡爾曼濾波，維納濾波聚類分析核心關(guān)聯(lián)度函數(shù)：歐式距離，曼哈頓距離，infinity norm，馬氏距離，余弦相似性，漢明距離QT聚類算法圖論聚類算法線性判別分析PCA主成分分析常用統(tǒng)計分析模型維納過程布萊克-舒爾斯模型赫爾懷特模型馬爾可夫過程陳琳模型第11章、現(xiàn)代投資組合理論第12章、趨勢為王趨勢判斷型量化投資策略波動率判斷型量化投資策略第13章、三大基本建模策略順勢系統(tǒng)逆勢系統(tǒng)形態(tài)操作第14章、三大量化投資模型單元交易模型雙元交易模型：長短線模型三元及多元模型第15章、組合交易策略價值策略組合動量策略組合融合策略組合混合策略組合第16章、無風險套利交易策略ETF套利交易策略股指期貨期現(xiàn)套利交易策略國債期貨套利交易策略第17章、風險套利交易策略阿爾法套利統(tǒng)計套利第18章、交易模型主要考核指標利潤率V勝率/盈虧比率k最大單次盈利最大單次虧損最大連續(xù)盈利次數(shù)最大連續(xù)虧損次數(shù)第19章、足彩數(shù)據(jù)分析凱利指數(shù)同注分彩法第20章、量化投資常用實盤操作策略第21章、日內(nèi)交易GFTD日內(nèi)程序化交易策略第22章、常用量化投資策略阿爾法回報策略Beta貝塔系數(shù)策略smart beta策略CAPM資產(chǎn)定價模型crb指數(shù)模型Dynamic Breakout 策略EMH效率市場模型EPS每股盈余模型IFATS交易策略GARCH交易模型TWAP時間加權(quán)平均策略Pivot Points策略R-Breaker交易策略VWAP成交量加權(quán)平均策略第23章、分析圖表類K線圖交易策略美國線交易策略開盤區(qū)間突破策略一目均衡表交易策略趨勢線交易策略CMI趨勢性交易策略趨勢追蹤選股模型MA移動平均線策略支撐線和壓力線交易策略n日突破交易策略移動止贏交易策略移動止損交易策略牛熊線擇時模型BBands布林帶交易策略夾板交易模型點線圖交易策略艾略特波浪理論型態(tài)學交易策略道氏理論軸點分析策略0軸交易策略中點交易策略半衰交易策略夏普比率策略第24章、投資指數(shù)類BIAS乖離率交易策略EP盈利收益率策略Kdj交易策略rsi 交易策略波動率交易策略Kurtosis峰值交易策略Skewing偏度交易策略Macd交易策略PBR市凈率PER市盈率PEG收益率WACC加權(quán)平均資本成本ROA資產(chǎn)收益率ROE股本回報率NPV凈現(xiàn)值真實波動幅度均值累積／分布指數(shù)第25章、其他交易策略蝶式套利策略三角套利策略機會點策略海龜交易法則多因子選股模型盈利預期模型戴爾指數(shù)基尼系數(shù)勞倫茨曲線黃金分割點斐波那契回調(diào)赫斯特指數(shù)費雪方程式三因子模型詹森指數(shù)凱斯-席勒指數(shù)拋物線指標商品通道指數(shù)金錢流OBV平衡成交量／能量潮OMAV交易策略Trix指標威廉指標振蕩指標價值型策略收益型策略m2行業(yè)輪動策略市場情緒輪動策略資金流選股策略動量選股策略和反轉(zhuǎn)選股策略一致預期模型籌碼選股模型情緒指標擇時策略有效資金擇時模型svm擇時模型swarch模型第26章、人工智能量化交易算法模式識別短線擇時算法rbf神經(jīng)網(wǎng)絡股價預測基于遺傳算法的新股預測金融時序數(shù)據(jù)預測趨勢拐點預測灰色馬爾可夫鏈股市預測第27章、、黑天鵝算法2.0實戰(zhàn)數(shù)據(jù)預處理衍生數(shù)據(jù)擴充指數(shù)壓縮數(shù)據(jù)歸一化標準分數(shù)T-統(tǒng)計量學生化殘差標準化矩變異系數(shù)離差指數(shù)建立參數(shù)v知識庫建立黑天鵝判別模型庫尋找黑天鵝數(shù)據(jù)回溯與驗證附錄，zwPython用戶手冊