Python量化交易实战：使用vn.py构建交易系统

8.4 小结

8.3 运行策略

8.2 准备工作

8.1 实盘交易与回测的区别

第8章 实盘交易

7.4 小结

7.3 基于回归模型集成交易策略

7.2 基于分类模型集成交易策略

7.1 策略集成的方法

第7章 交易策略的集成

6.6 小结

6.5 基于计算机视觉的交易策略

6.4 基于SVM的交易策略

6.3 基于SARIMA模型的交易策略

6.2 基于ARIMA模型的交易策略

6.1 基于ARMA模型的交易策略

第6章 基于模型的交易策略

5.21 小结

5.20 CMO交易策略

5.19 网格交易策略

5.18 海龟汤交易策略

5.17 海龟交易策略

5.16 Hans123交易策略

5.15 布林海盗交易策略

5.14 超级趋势交易策略

5.13 R-Breaker交易策略

5.12 均线排列交易策略

5.11 EMD交易策略

5.10 AR交易策略

5.9 Dual Thrust交易策略

5.8 ADX交易策略

5.7 ATR交易策略

5.6 布林带交易策略

5.5 BIAS交易策略

5.4 MACD交易策略

5.3 KDJ交易策略

5.2 双均线交易策略

5.1 交易策略框架

第5章 基于指标的交易策略

4.6 小结

4.5 事后风控

4.4 事中风控

4.3 事前风控

4.2 仓位与资金管理

4.1 交易策略

第4章 量化交易的基础知识

3.15 小结

3.14 vn.py文件中的多合约价差组合套利模块

3.13 vn.py文件中的多合约组合策略模块

3.12 vn.py文件中的算法委托执行交易模块

3.11 vn.py文件中的本地仿真交易模块

3.10 vn.py文件中的事前风控管理模块

3.9 vn.py文件中的投资组合管理模块

3.8 vn.py文件中的实时K线图表模块

3.7 vn.py文件中的历史数据管理模块

3.6 vn.py文件中的实盘行情记录模块

3.5 vn.py文件中的自动交易模块

3.4 vn.py文件中的回测模块

3.3 vn.py文件中的数据库

3.2 vn.py文件中的交易接口

3.1 vn.py的整体架构

第3章 vn.py基础

2.17 小结

2.16 Optuna的使用

2.15 Optunity的使用

2.14 Orange的使用

2.13 Tushare的使用

2.12 TA-Lib的使用

2.11 JSON的使用

2.10 argparse的使用

2.9 typing的使用

2.8 collections的使用

2.7 OpenCV的使用

2.6 Pillow的使用

2.5 scikit-learn的使用

2.4 SciPy的使用

2.3 Pandas的使用

2.2 Matplotlib的使用

2.1 NumPy的使用

第2章 常用的Python数据包

1.6 小结

1.5 vn.py的安装与环境配置

1.4 vn.py的优势

1.3 量化交易的工具

1.2 量化交易的历史

1.1 量化交易的概念

第1章 简介

前言 PREFACE

作者简介

内容简介

版权页

封面

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内容简介

作者简介

前言 PREFACE

第1章 简介

1.1 量化交易的概念

1.2 量化交易的历史

1.3 量化交易的工具

1.4 vn.py的优势

1.5 vn.py的安装与环境配置

1.6 小结

第2章 常用的Python数据包

2.1 NumPy的使用

2.2 Matplotlib的使用

2.3 Pandas的使用

2.4 SciPy的使用

2.5 scikit-learn的使用

2.6 Pillow的使用

2.7 OpenCV的使用

2.8 collections的使用

2.9 typing的使用

2.10 argparse的使用

2.11 JSON的使用

2.12 TA-Lib的使用

2.13 Tushare的使用

2.14 Orange的使用

2.15 Optunity的使用

2.16 Optuna的使用

2.17 小结

第3章 vn.py基础

3.1 vn.py的整体架构

3.2 vn.py文件中的交易接口

3.3 vn.py文件中的数据库

3.4 vn.py文件中的回测模块

3.5 vn.py文件中的自动交易模块

3.6 vn.py文件中的实盘行情记录模块

3.7 vn.py文件中的历史数据管理模块

3.8 vn.py文件中的实时K线图表模块

3.9 vn.py文件中的投资组合管理模块

3.10 vn.py文件中的事前风控管理模块

3.11 vn.py文件中的本地仿真交易模块

3.12 vn.py文件中的算法委托执行交易模块

3.13 vn.py文件中的多合约组合策略模块

3.14 vn.py文件中的多合约价差组合套利模块

3.15 小结

第4章 量化交易的基础知识

4.1 交易策略

4.2 仓位与资金管理

4.3 事前风控

4.4 事中风控

4.5 事后风控

4.6 小结

第5章 基于指标的交易策略

5.1 交易策略框架

5.2 双均线交易策略

5.3 KDJ交易策略

5.4 MACD交易策略

5.5 BIAS交易策略

5.6 布林带交易策略

5.7 ATR交易策略

5.8 ADX交易策略

5.9 Dual Thrust交易策略

5.10 AR交易策略

5.11 EMD交易策略

5.12 均线排列交易策略

5.13 R-Breaker交易策略

5.14 超级趋势交易策略

5.15 布林海盗交易策略

5.16 Hans123交易策略

5.17 海龟交易策略

5.18 海龟汤交易策略

5.19 网格交易策略

5.20 CMO交易策略

5.21 小结

第6章 基于模型的交易策略

6.1 基于ARMA模型的交易策略

6.2 基于ARIMA模型的交易策略

6.3 基于SARIMA模型的交易策略

6.4 基于SVM的交易策略

6.5 基于计算机视觉的交易策略

6.6 小结

第7章 交易策略的集成

7.1 策略集成的方法

7.2 基于分类模型集成交易策略

7.3 基于回归模型集成交易策略

7.4 小结

第8章 实盘交易

8.1 实盘交易与回测的区别

8.2 准备工作

8.3 运行策略

8.4 小结