作者：何海群,何星语
格式：pdf、epub、azw3
出版时间：2020年
内容提要:
本书采用生动活泼的语言，从入门者的角度讲解BackTrader专业量化软件的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。书中包含大量简单风趣的实际案例，内置专业模块结构图和相关程序源码，方便初学者入门学习，以快速掌握BackTrader的使用方法，为日常实盘操作奠定扎实的基础。本书适合的读者：金融行业从业者，股票、期货、外汇投资者、普通股民。
目录
第1章 BackTrader简介 1
1.1 BackTrader量化软件的特点 2
1.2 进入神奇的Python世界 3
1.3 TOP极宽量化工具函数库 4
1.4 量化回测“四步曲” 5
1.5 案例：完整的量化版“Hello”程序 7
第2章 数据预处理 11
2.1 数据格式 12
2.2 Lines内部数据格式 14
2.3 数据目录 17
2.4 指数代码文件 18
2.5 数据预处理函数 18
2.6 案例：数据预处理 20
第3章 策略编程 25
3.1 SQN指数＆策略评估参数 26
3.2 量化金融指标 27
3.3 交易数据更新 29
3.4 策略编程模板 30
3.5 案例：策略编程 33
第4章 Buy买入策略 39
4.1 Buy买入函数 40
4.2 案例：设置Buy买入价格 40
4.3 next策略执行函数 45
4.4 Buy买入策略编程 46
第5章 Sell卖出策略 49
5.1 Position仓位检查 50
5.2 Smart Staking智能动态仓位管理 52
5.3 Sell卖出函数 54
5.4 案例：Sell卖出策略 55
5.5 买卖点图表 57
5.6 notify_order订单状态检查函数 57
5.7 双边交易策略 59
5.8 bar量化节点数据包变量 61
第6章 Broker数字经纪人 64
6.1 Broker数字经纪人概述 65
6.2 交易佣金（Commission） 67
6.3 案例：添加Broker经纪人 68
6.4 Broker常用参数 72
6.5 案例：Sizer交易数额 74
6.6 Sizer交易数额模块库架构图 77
第7章 MA均线策略编程 79
7.1 MA均线策略和指标简介 80
7.2 案例：MA均线策略编程 81
第8章 plot绘制金融图 87
8.1 金融分析曲线 88
8.2 案例：绘制不同风格K线图 88
8.3 多曲线金融指标 93
8.4 Observers观测子模块 95
8.5 plot绘图函数的常用参数 96
8.6 案例：买卖点符号和色彩风格 98
8.7 案例：vol成交量参数 105
8.8 案例：多图拼接模式 110
8.9 案例：绘制HA平均K线图 114
8.10 K线图绘制 120
8.11 案例：绘制多指标金融图 122
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分析类 137
9.4 Analyzer分析模块架构图 138
9.5 SQN指数 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 151
第10章 PyFolio专业量化分析图 158
10.1 常用量化模块库 159
10.2 轻量级量化分析模块 159
10.3 PyFolio简介 160
10.4 案例：PyFolio量化分析 164
10.5 解读专业量化分析图 173
第11章 Trade交易操作 175
11.1 量化回测分析流程 176
11.2 Cerebro类模块 177
11.3 案例：Trade交易 178
11.4 实盘交易及其隐性规则 185
11.5 Stake交易数额和Trade交易执行价格 188
第12章 买卖点分析 192
12.1 案例：买卖点设置 193
12.2 优化输出信息 197
12.3 案例：手动版策略参数优化 201
第13章 sign信号交易模式 208
13.1 Indicator指标模块库架构图 209
13.2 案例：信号交易的基本操作 213
13.3 案例：信号模式买卖点分析 218
13.4 SignalStrategy信号策略类 222
第14章 参数寻优 227
14.1 参数寻优概述 228
14.2 演示案例：单参数自动寻优 228
14.3 BackTrader内置优化函数 232
14.4 演示案例：多参数自动寻优 234
第15章 模拟盘／实盘操作 238
15.1 模拟盘交易和实盘交易的区别 239
15.2 实盘数据和交易接口 239
15.3 数据共性 241
15.4 数据区别 243
15.5 案例：模拟盘的参数设置 244
《BackTrader量化交易案例图解pdf》在线试读：
1.1 BackTrader量化软件的特点
BackTrader是一个源自欧洲的工业级专业量化软件，也是目前金融行业应用最广的量化分析软件。
目前，很多国际上的一线金融机构，都在实盘领域使用BackTrader量化软件进行日常的投资交易。
在BackTrader官方网站，有专门的文档介绍该软件的特点，如下：
● 使用Python语言开发。
● 结构自然。
● 内置大量指标，包括全套TA-Lib金融指标库。
● 内置专业级分析模块，包括夏普指数、回报率、最大回撤等。
● 便于用户自行扩展。
● 支持Pandas矢量化高速运算。
● 支持多数据源。
● 独立Broker经纪人模块、便于设置交易参数等。
● 支持实盘交易，内置全球多个交易所的数据、交易接口。
● 支持多周期数据，可以是Tick数据，也可以是分时数据、日线数据。
● 支持多策略组合。系统有两种操作模式，即传统策略编程模式和买卖
点信号模式，可设置信号权重、多组交易信号叠加。
● 内置专业图表绘制模块，支持可视化数据分析。
BackTrader系统功能非常强大，其系统架构设计非常合理，用户可以根据自身需要自行扩展使用。
笔者认为，量化就是数据加策略：
量化（Quant）=数据（Data）+策略（Strategy）
运行速度是衡量量化软件优劣的核心指标之一，关于BackTrader的运行速度，我们做过一个实际测试。
采用最简单的MA均线交叉策略，一分钟回测，可以达到100万条数据。
硬件平台：i7笔记本。
数据源：6只股票+1只上证指数，2014年1月—2018年12月。
6只股票+1只上证指数，一共5年的日线数据，相当于单只股票7×5=35年的日线数据，采用最简单的MA均线交叉策略，在一分钟左右全部回测完毕……
BackTrader量化交易案例图解pdf下载
