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虽然算法交易曾经是机构参与者的专属领域,但是现在已经开放给了使用在线平台的小型组织和个人交易者。今天Python及其强大的软件包生态系统是许多交易者的工具。在这本非常实用的书中,本书作者向学生、学者及从业者展示了如何在有趣的算法交易领域使用Python。 你将学习几种在不同方面应用Python进行算法交易的方法,例如如何回测交易策略,以及如何与在线交易平台交互。一些非常大的买方和卖方机构都大量使用Python。通过探索系统地构建和部署自动算法交易策略,本书将帮助你实现公平竞争。
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★简明性 在完整论述量化系统与策略理论的同时,结合技术发展的热点,通过引入有限的复杂公式阐述量化交易策略的思想与方法,大量交易策略示例代码与详细的注释旨在降低读者的学习复杂度,帮助读者快速理解与上手。 ★连贯性 章节间的内容连贯性强,由浅入深地介绍不同知识结构体系,适合于不同基础的读者阅读学习,构建的知识体系具有前后关联与衔接性。 ★ 实用性 介绍的编程与金融基础知识可以灵活地应用于其他领域,鼓励读者使用本书介绍的知识构建自用的量化交易系统。
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Python玩转数学问题——轻松学习NumPy、SciPy和Matplotlib 全面讲解如何使用Python处理数学问题! 30多个示例源代码,手把手教你掌握Python第三方可扩展库的使用!
Python语言拥有丰富的针对数学的扩展库:NumPy库支持高维度矩阵运算,内含大量针对数组运算的函数。Matplotlib为Python语言提供了绘图扩展;SciPy库支持线性代数、微积分、概率统计等;SymPy库使得Python语言能够支持符号计算。本书从Python的基本用法到数学问题的背景、原理及实际用法等都介绍得简明易懂。在熟悉Python的基本语法结构之后,如果能够熟练掌握这些库的使用方法,则在日后的工作和学习中,完全可以使用Python来处理遇到的数学问题。
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Python全栈开发——Web编程 同时汇集了Flask和Django全开发流程,并详细介绍了与工程相关的规范 配套150个示例源代码,2个综合项目,理论知识与实践开发并重
本书是一本同时汇集了Flask和Django全开发流程的Python高阶书籍。除了涵盖知识点广泛的特点之外,其内容编排也非常新颖,各章节之间既有独立性,又能递进支撑,可以有效缩短学习的时间和成本。此外,本书搭配了多个示例代码和综合项目,使原本就比较难以理解和学习的Web编程变得更容易接受,极大地提升了读者的学习乐趣和信心。
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