前言

成熟资本市场，量化交易占比超过50% ，量化对冲基金已经成为资管行业的翘楚。中国的量化交易起步较晚，量化交易在证券市场占比不足5% 。随着时代的发展， 中国的量化交易市场也在快速发展。

目前我国的量化交易主要应用在商品期货上。随着股指期货的上市，期货市场和证券市场实现了真正意义上的互动，投资者不仅可以在期贷市场上进行投机交易，同时可以在期货与股票之间进行套利交易。利用量化交易对股指期货进行操作将会是投资者，尤其是机构投资者的一个重要发展方向。

本书结构

本书共15 章，真体童节安排如下:

● 第1 章~第2 章: 讲解量化交易的基础知识和JoinOuant (聚宽)量化交易平台。量化交易的基础知识包括量化交易的定义、特点、作用、主要内容、历史、与传统交易的区别、注意事项; JoinOuant (聚宽)量化交易平台包括账户注册与登录，策略的创建、回测和模拟交易。

● 第3 章~第8 章: 讲解量化交易开发语言Python ，即讲解Python语言的开发环境、基本语法、基本流程控制、特征数据类型、函数及应用、面向对象程序设计。

● 第9 章~第13 章: 讲解如何利用Python语言编写量化策略、Python量化策略的常用库和模块、获取数据函数、回测、因子分析。

● 第14 章~第15 章: 讲解Python量化策略的技术指标实例和Python 量化交易策略实例。

|本书特色|

本书的特色归纳如下:

实用性: 本书首先着眼于量化交易实战应用，然后再探讨深层次的技巧问题。

详尽的例子: 本书附有大量的例子，通过这些例子介绍知识点。每个例子都是作者精心选择的，投资反复练习，举一反三，就可以真正掌握量化交易技巧，从而学以致用。

全面性: 本书几乎包含了量化交易的所有知识，分别是量化交易的基础知识、JoinQuant (聚宽)量化交易平台、Python 语言的开发环境、基本语法、基本流程控制、特征数据类型、函数及应用、面向对象程序设计、Python 量化策略的常用库和模块、获取数据函数、回测、因子分析、Python 量化交易策略实例。

编者

2018 年 9 月