前言

为什么写作本书

作为投资者，我们常听到的一句话是“不要把鸡蛋放入同一个篮子中”，可见分散投资可以降低风险，但如何选择不同的篮子、每个篮子放多少鸡蛋，便是见仁见智的事情了，量化投资就是解决这些问题的一种工具。

而Python在1991年诞生，目前已成为非常受欢迎的动态编程语言，由于拥有海量的库，所以Python在各个领域都有广泛应用，在量化投资界采用Python进行科学计算、量化投资的势头也越来越猛。目前各种在线策略编程平台都支持 Python 语言，例如优矿、米筐、聚宽等，这也是我们选择Python进行量化投资的原因。

目前市场上关于 Python 与量化投资的图书不少，但仔细研究后不难发现，很多图书都是顶着量化投资的噱头在讲 Python 的语言基础，其能提供的策略有限，并且大部分不提供回测平台，此类书籍中的策略往往为涨停股票可以买入、跌停股票可以卖出、停牌也可以交易，等等，这大大违背了A股市场的交易规则，难以获得准确的回测结果。

鉴于以上情形，为了更好地推动量化投资在中国的普及与发展，我们编写了《Python与量化投资：从基础到实战》一书，本书兼顾了 Python 语言与量化策略的编写，既可以为不懂Python语言的读者提供零基础入门，也可以为有Python基础的读者提供量化策略建模参考。细心的读者不难发现，本书量化投资策略部分的介绍篇幅远大于 Python 语言的介绍篇幅，这也可看出我们出版本书的初心。

如何使用本书

如果您从未接触过 Python 或者任何其他编程语言，则建议您从第 1 章开始看起，对Python基础编程稍做了解；如果您已经是Python的忠实用户，则可以从第4章开始看起，直接使用优矿平台完成对策略的编写。关于 Python 基础部分的内容，您可自行安装、运行 Python 进行学习；关于量化投资部分的内容，您需要用到优矿在线量化平台，不安装Python也可以运行。

本书的配套代码可以在http：//books.hcquant.com下载。

Python 基础部分的示例代码的后缀名为.ipynb，是 Jupyter Notebook 文件，可以直接用Python打开运行；量化投资部分的示例代码的后缀名为.nb，需要上传到优矿的Notebook运行。

本书讲了什么

本书分为两大部分，共有 7 章，前 3 章为 Python 基础部分，可以帮助读者快速上手Python；后4章为量化投资部分，借助通联数据优矿平台进行数据处理与策略建立，将各种策略代码直接开源，并且对各种策略进行了介绍与点评，可谓本书的精华部分。

第 1 章为准备工作，主要介绍 Python 的安装与常用的库，尤其是在量化投资领域会使用到的数据分析库。

第2章介绍Python的基础操作，为后续讲解Python量化投资做准备，等于从零开始讲解，可在短时间内快速上手Python编程。

第3章讲解Python的进阶内容，在第2章的基础上详细介绍NumPy、Pandas、SciPy、Seaborn、Scikit-Learn、SQLAlchemy等经典库，是对前两章的升华和应用。

第4章讲解常用金融数据的获取与整理，包括数据整合、数据过滤、数据探索与清洗、数据转化，等等。

第 5 章介绍通联数据回测平台，内容涉及回测平台函数参数介绍、股票/期货模板实例讲解、回测结果分析、风险评价指标与回测细节的注意事项。

第 6章讲解常见的量化策略及其实现，内容涉及行业轮动、市场中性Alpha、大师类策略、CTA策略、Smart Beta、技术指标类策略、资产配置、时间序列分析、组合优化器、期权策略等。代码全部公开，您可在短时间内使用我们的策略模板编写适合自己的策略。

第 7 章给出了 10 道自问自答题目，可便于您在短时间内更好地了解量化投资，希望对您做投资有所帮助。

读者支持及反馈

本书提供了在线“有问必答”服务，可以扫描下面的二维码填写相关信息，成为本书的认证读者，在优矿社区中发帖提问，我们会安排专门人员进行答疑，在第一时间解决关于本书的一切问题。

我们随时欢迎您反馈信息，请告诉我们您对本书的评价，以及您喜欢本书的地方和不喜欢本书的地方。您的反馈对我们来说非常重要，这会帮助我们在后续的修订中完善现有的内容。请将您的反馈意见通过邮件service@hcquant.com发送给我们，并在邮件的标题中注明“读者反馈”字样。同时，您可以在优矿社区进行反馈（https：//uqer.io/community/）。

感谢

本书在写作过程中得到了华创证券与通联数据优矿团队的大力支持，同时感谢陈杰、卢威、刘昺轶、秦玄晋、苏博、徐晟刚、王镇平、符哲君、彭亮在写作中的大力支持，我们将与您砥砺前行，共同见证中国量化投资的成长。

勘误

虽然我们已经尽力确保本书内容的准确性，但是错误仍可能出现，如果您发现本书的任何错误（文字或者代码错误），则请及时告知我们，我们将非常感激，并在修订时列出您的名字以表示感谢。您可以通过以下三种途径将本书中的错误告知我们。

◎ 在books.hcquant.com网站上发布本书勘误。

◎ 在优矿社区中直接发帖。

◎ 发送邮件至service@hcquant.com。

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