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金融科技實戰：Python與量化投資
‧詳細介紹隨機變數、描述性統計、變異數分析、推論統計、迴歸分析等統計學基礎。
‧說明資產投資組合理論、收益率及風險、資本資產定價模型、三因子模型等金融理論。
‧認識時間序列的基本概念、性質和預測、GARCH模型、配對交易策略。
‧解說投資相關的K線圖、RSI相對強弱指標、動量交易策略、均線系統策略。
量化投資在學術界及業界的發展日益蓬勃。它的涵義是在投資的各個階段中，利用數學、統計、電腦等分析工具來建立模型，並據以客觀地分析數據，按事先設定好的投資邏輯來進行投資決策，不同於以往的主觀交易。本書旨在對量化投資作廣泛與初步的介紹，並佐以Python語言實作，希冀讀者能藉此書對資訊科技與金融結合應用，略窺一斑。
量化投資的模型很容易因建模者的能力不同而良莠不齊。既然主觀交易有諸多限制，量化交易看來又並非萬能，那麼，對投資績效念茲在茲的投資者，究竟該何去何從呢？我們要提醒讀者的是，程式語言、統計、金融、技術指標等量化投資常用的知識，只是工具！惟有利用本書勤練技能，在實戰中累積經驗，才能審時度勢，百戰不殆。
‧說明資產投資組合理論、收益率及風險、資本資產定價模型、三因子模型等金融理論。
‧認識時間序列的基本概念、性質和預測、GARCH模型、配對交易策略。
‧解說投資相關的K線圖、RSI相對強弱指標、動量交易策略、均線系統策略。
量化投資在學術界及業界的發展日益蓬勃。它的涵義是在投資的各個階段中，利用數學、統計、電腦等分析工具來建立模型，並據以客觀地分析數據，按事先設定好的投資邏輯來進行投資決策，不同於以往的主觀交易。本書旨在對量化投資作廣泛與初步的介紹，並佐以Python語言實作，希冀讀者能藉此書對資訊科技與金融結合應用，略窺一斑。
量化投資的模型很容易因建模者的能力不同而良莠不齊。既然主觀交易有諸多限制，量化交易看來又並非萬能，那麼，對投資績效念茲在茲的投資者，究竟該何去何從呢？我們要提醒讀者的是，程式語言、統計、金融、技術指標等量化投資常用的知識，只是工具！惟有利用本書勤練技能，在實戰中累積經驗，才能審時度勢，百戰不殆。
704 pages, Paperback
Published January 5, 2018
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Community Reviews
Displaying 1 of 1 review
February 16, 2019
This is among the best textbooks I've read so far on coding quantitative trading strategies with Python, covering such popular strategies as simple moving averages, momentum, Bollinger Bands, MACD, OBV, etc. The instructions are clear and succinct, the codes are well explained, and even the practice questions at the end of each chapter are surprisingly informative. Furthermore, because the first half of the book goes through Python programming pretty much from scratch, readers with zero coding background can also feel at ease.
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