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• 200 1_ |a 动量策略 |A dong liang ce lve |e 利用Python构建关键交易模型 |f (瑞士) 安德烈亚斯·F. 克列诺著 |d = Trading evolved |e anyone can build killer trading strategies in Python |f Andreas F. Clenow |g 庄庆鸿, 张坤, 洪晓祥译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 北京理工大学出版社 |d 2023

• 215 __ |a 416页 |c 图 |d 23cm

• 314 __ |a 安德烈亚斯·F. 克列诺, 特许市场技术分析师, 瑞士苏黎世ACIES资产管理公司投资组合经理, 投资顾问公司Equilateral的合伙人, Globalanced量化交易师。庄庆鸿, 中国注册会计师、高级经济师, 擅长证券投资量化策略、算法交易及机器学习算法等领域的技术研发。张坤, 曾先后在美国量化对冲基金、金融软件服务公司和国内证券公司工作, 长期从事证券交易算法开发及策略研究工作, 是国内量化投资发展历程的见证者。擅长证券行业大数据分析、资本市场量化交易解决方案设计, 目前在证券公司从事量化交易服务的业务管理工作。洪晓祥, 中国准精算师, 在知名互联网公司从事大数据分析与算法建模, 后进入证券行业从事算法交易及策略研究, 擅长大规模数据处理及建模、量化投资与算法交易。

• 330 __ |a 本书是一本关于如何利用Python进行系统交易 (Systematic Trading) 的实践指南, 深入探讨了如何利用Python构建期货和股票交易策略。目前, 量化交易得到越来越多人的认可, 它通过将你的交易想法制定为具体的策略规则, 让你在真实冒险之前测试和评估交易表现, 并对交易计划的可行性做出评判, 可以大幅提升你的交易成绩。然而, 专业级别的编程开发和系统策略的回溯测试令很多人望而生畏, 阻碍了很多人的量化交易之路。本书作为量化交易的入门读物, 通俗易懂, 实操性强, 你只要按照书中的讲解步骤一路操作下来, 就会对如何利用Python构建量化交易策略的全貌有所了解, 知道如何使用Python语言构建基本的交易策略, 以及建立自己的专业回溯测试环境。

• 500 10 |a Trading evolved : anyone can build killer trading strategies in Python |A Trading Evolved : Anyone Can Build Killer Trading Strategies In Python |m Chinese

• 517 1_ |a 利用Python构建关键交易模型 |A li yong Python gou jian guan jian jiao yi mo xing

• 606 0_ |a 股票交易 |A gu piao jiao yi |x 应用软件

• 690 __ |a F830.91 |v 5

• 701 _1 |a 克列诺 |A ke lie nuo |g (Clenow, Andreas F.) |4 著

• 702 _0 |a 庄庆鸿 |A zhuang qing hong |4 译

• 702 _0 |a 张坤 |A zhang kun |4 译

• 702 _0 |a 洪晓祥 |A hong xiao xiang |4 译

• 801 _0 |a CN |b WFKJXY |c 20240811

• 905 __ |a WFKJXY |d F830.91/1023