《Backtrader量化交易案例图解》截稿感言

《Backtrader量化交易案例图解》截稿感言

《Backtrader量化交易案例图解》一书已经基本完稿,正常应该在年底元旦前上市,这可能也是国内首部关于:Backtrader量化软件的专著。
本书原名:《Python量化实战快速入门—–Backtrader操作指南》,采用生动活泼的语言,从入门者的角度,backtrader专业量化软件使用方法,和实盘操作技巧,同时结合国内股票市场、期货外汇、BTC比特币等实盘交易数据,进行量化分析实例讲解,包括股票价格分析,量化策略编程、策略参数优化等。书中大量简单风趣的实际案例,内置专业模块结构图,相关程序源码,均分组内置中文注解,特别方便初学者入门学习。让广大初学者,快速掌握backtrader的使用,为日常实盘操作,进一步学习金融科技,奠定扎实的基础。

请大家关注TOP极宽量化公众号,大量原创Python量化技术资料和课件、案例源码。
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本书主要内容,源自于极宽量化中级班btr-e培训课件,参见:backtrader课件-E系列目录,http://www.topquant.vip/btr-e2019.htm
个别章节做了精简,同时根据TQ极宽量化团队最新成果,添加了大量的模块库架构图,方便初学者学习。
本书当中backtrader及其他模块库的架构图,全部由zwPython.com网站授权通过使用。
参见《python创作者联盟》,http://zwpython.com/index.php?s=/index/article/index/id/34.html

 


很多网友都在问,本书能不能替代极宽的量化培训课程,或者等待图书上市,看书自学。
理论上,是可能的,其实,btr文字官方文档非常齐全,不看本书,大家也可以独立自学。

初学者,进入一个全新的量化领域,面临并非只是一个btr软件操作问题,还有:数据源、第三方模块库、python底层架构、交易所API接口、order订单管理、trade交易细节、佣金计算等等,各方面的问题。
这些专业问题,非常繁琐,没人指导,新人很容易卡壳。
这个,就是自学的代价:n倍的时间成本,这个n,通常是5-10倍。

所以我们经常对新学员说:
不要急,慢慢来学, 你能够找到我们,就已经赢在起跑线 99%的人,还不了解量化 ,不知道btr。
btr已经是量化的行业标准, 相当于设计领域的ps、cad

韭菜输的 一个重要原因,就是:义和团模式,用手工对抗重武器
有时间,大家不妨看看《zw量化公开课》视频当中的:八里桥战争

这个就是技术代差,造成的实力碾压。
网站资源中心,有免费网盘下载地址:http://www.topquant.vip/?p=56

《zw量化公开课》,虽然是几年前的作品,但是现在看来,还是处于国内行业的前沿,其中的n多观念,现在看来还是非常超前的
这个视频,已经成为国内python量化历史的传奇。
正是因为这段视频,我们组建了国内首个专业量化团队:TopQuant极宽量化开源团队,在国内吹响了基于Python,新量化运动的号角。
参见:
《极宽量化团队简介》:http://www.topquant.vip/?p=235
《极宽量化团队作品展示》:http://www.topquant.vip/?p=253

我们早期的学员,很多也都有自己的专著,在海内外出版,成为国内Python量化的核心骨干。

自学Python或者量化,至少需要1-2年,而且不系统,不专业。
报班学习,有导师指导,1对1答疑,系统规范。
有专业基础、水平高,一个月时间,就可入门;普通学员,2-3个月,也能熟练掌握专业量化软件的操作和使用。
ps,更多,zw·Python&量化·魔鬼训练营,参见,http://www.topquant.vip/?p=26

如今是信息时代,大数据+AI人工智能,十倍速竞争,连地产巨头潘石屹都在学Python
任何行业,时间成本,始终是第一位的。

一步领先,步步先行。
比时间成本,更宝贵的是,机会成本。
越是高端,就越看重:机会成本。

精通现代量化分析的专业操盘手,相当于金融行业的精算师,国内基本上是空白。
目前中国是资本输出国,金融战争,需要新一代懂专业量化的金融操作人员。

国内唯一的btr系统课件是我们录制的,唯一的btr工具函数库TopQuant也是我们自己开发的,这个TopQuant函数库,我们暂时只免费向学员赠送
目前 btr已经是金融量化的行业标准,也是欧美金融机构一线的量化实盘软件;Github上面,90%的数字币量化项目,都是采用btr;目前当务之急,就是老老实实 学习btr,就像美工学习ps
【参见】
backtrader:目前最强单机量化平台 http://www.topquant.vip/?p=757
从k线图看backtrader的专业细节 http://www.topquant.vip/?p=792

【转知乎】为什么又重新用backtrader了?http://www.topquant.vip/?p=1469
作者:是国内知名金融公司的一线操盘手,大家可以看看

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ps,

【图书目录】

参见:backtrader课件-E系列目录,http://www.topquant.vip/btr-e2019.htm

内容说明 6
前言 7
网络资源 8
致谢 9
第1章 Backtrader简介 10
1-1,Backtrader简介 11
1-2, 进入神奇的Python世界 11
1-3, 量化回测四步曲 14
1-4, 案例:量化版的hello入门程序 15
1-5,Backtrader量化软件特点 16
1-6,TOP量化思维导图 19
1-7,常用量化网站 20
1-8,TOP极宽量化工具函数包 22
1-9,案例:TQ魔改版量化hello程序 25
第2章 数据预处理 30
2-1,ohlc数据格式 31
2-2,csv文件格式 33
2-3,案例:数据预处理 34
2-4,数据预处理函数 38
2-5,lines内部数据格式 40
2-6,数据目录 42
2-7,指数代码文件 44
第3章 策略编程 45
3-1,SQN指数&策略评估参数 46
3-2,量化金融指标 47
3-3,案例:策略编程 52
3-4,策略编程模板 56
3-5,交易数据更新 59
第4章 buy买入策略 61
4-1,buy买入函数 62
4-2,案例:设置buy买入价格 63
4-3,买卖点时间误差 66
4-4,buy买入策略编程 66
4-5,next策略执行函数 68
第5章 sell 卖出策略 70
5-1,positon仓位检查 71
5-2,Smart Staking智能动态仓位管理 73
5-3,sell卖出函数 75
5-5,案例:卖出策略编程 76
5-6,买卖点图表 78
5-7,notify_order订单状态检查函数 79
5-8,双边交易策略编程 81
5-9,bar量化节点数据包变量 83
第6章 broker 数字经纪人 84
6-1,broker数字经纪人 85
6-2,案例:增加经纪人broker 86
6-3, broker经纪人常用参数 88
6-4,案例:sizer交易数额 91
6-5,sizer模块库架构图 93
第7章SMA均线策略编程 95
7-1,策略编程 96
7-2,SMA均线指标 97
7-3,案例:SMA均线策略编程 97
第8章plot绘制金融图表 101
8-1,常用金融图表曲线 103
8-2,案例:绘制不同风格k线图 103
8-3,复杂多曲线金融指标曲线 106
8-4,Observers观测子模块 108
8-5,案例:买卖点符号和色彩风格 109
8-6,案例:vol成交量参数 113
8-7,案例:量化版《清明上河图》 115
8-8, plot绘图函数的常用参数。 117
8-9,案例:绘制HA平均k线图 119
8-10,从k线图看backtrader的专业细节 122
8-11,案例:绘制多指标图表 125
第9章 回测结果分析 127
9-1,常用量化分析指标 128
9-2,案例:回测数据基本分析 131
9-3,Analyzer主要类属性 134
9-4,Analyzer分析模块架构图 136
9-5,SQN指数与量化圣杯 142
9-6,案例:回测数据扩展指标分析 144
9-7,案例:底层数据分析 148
9-8,trade交易分析模块架构图 150
第10章 pyFolio 专业量化图表分析 153
10-1,PyFolio简介 154
10-2,QP量化四大件 159
10-3,轻量级量化分析模块 160
10-4,案例:PyFolio量化分析 164
10-5,专业量化图表解读 168
第11章 trade交易操作 172
11-1,量化交易四步曲 173
11-2,cerebro类模块架构图 175
11-3,案例:MA均线策略 176
11-4,准实盘交易 180
11-5,实盘交易的潜规则 182
11-6,position仓位管理 183
11-7,stake交易数额 184
11-8,trade交易执行价格 185
第12章 买卖点分析 187
12-1,案例:buy&sell买卖点设置 188
12-2,优化输出信息 190
12-3,买卖点时间偏移bug 193
12-4,手动版策略参数优化 194
12-5,3M原则 195
第13章 sign信号交易模式 197
13-1,案例:SMA均线信号策略 198
13-2,Indicator指标模块库架构图 201
13-3,案例:信号模式买卖点分析 204
13-4,signal_strategy信号策略类 208
第14章 参数寻优 210
14-1,参数寻优 211
14-2,演示案例:单参数自动寻优 211
14-3,backtrader内置优化函数 215
14-4,多核优化bug 216
14-5,演示案例:多参数自动寻优 218
第15章 模拟盘/实盘操作 221
15-1,交易差别 222
15-2,实盘数据&交易接口 223
15-3,数据共性 225
15-4,数据差别 228
15-5,案例:模拟盘的参数设置 229

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