使用Python语言搭建量化系统，内容涉及机器学习、NLP自然语言处理等人工智能方面的新技术。

拥有详尽全面的开发文档和完整的示例代码。

从实战的角度重点讲述设计开发中的主要难点以及解决方案。

本书从初学者的角度出发，通过通俗易懂的语言，详细介绍了机器学习、NLP自然语言处理（聊天机器人设计）、网络爬虫等应用知识，书中所有知识点都结合具体实例进行讲解，可以使读者轻松领会 Python 程序开发的精髓，让零基础的读者轻松跨入编程领域。本书适合Python语言零基础的学生、以及从事数据建模框架和与机器学习、NLP自然语言处理、网络爬虫应用开发的人员阅读。

何战军：擅长Visual FoxPro、C++、Python等多种计算机语言，能开发各种平台应用程序，曾开发的“DCS生产管理系统”获陕西省科技进步二等奖，精通编写大智慧、通达信等股票软件的指标公式，曾出版《如何组装多媒体电脑》《看盘秘籍》等图书。零基础搭建量化平台读者群QQ号: 5001921。 杨茂龙：中国人民公安大学法学学士，上海交通大学软件工程硕士。在从警期间，获得二等功一次，三等功两次，嘉奖两次，先后承担四项部级技术革新项目，承担并研发了VR仿真训练系统。自2009年开始，先后使用C#和Python独立开发多款私募基金公司数据分析软件和套利交易软件。擅长大数据系统搭建、建模分析及交易策略回测。曾参与合著《MXNet神经网络与量化投资》一书。 何天琦：西安交通大学钱学森学院物理试验班，曾参加过多次计算机建模比赛，精通Python程序开发与量化投资分析。

第1章 准备工作 1
1．1　Python简介 1
1．2　Python安装 3
1．3 Pip包管理工具 13
1．4 Python常用开发工具安装 19
1．5 Python集成开发环境Spyder的使用 23
第2章 Python的语法知识 28
2．1 Python语言与其他语言对比 28
2．2 Python编程基础 31
2．3 Python的赋值语句 35
2．4 Python的输入语句和输出语句 40
2．5 Python程序流程控制语句 44
2．6 import语句 51
第3章 Python的数据与运算 59
3．1 Python的数据类型 59
3．2 运算符及优先级 70
3．3 数值运算 83
3．4 字符串及相关操作 91
3．5 列表及相关操作 102
3．6 集合及相关操作 110
第4章 自定义函数、类和作用域 120
4．1 Python的自定义函数 120
4．2 Python的类 132
4．3 Python的作用域 146
第5章 NumPy库与多维数组 153
5．1 NumPy的简介 153
5．2 NumPy库的安装和使用 154
5．3 ndarray数组元素的数据类型 158
5．4 ndarray数组的索引、切片和转置 160
5．5 NumPy通用函数 166
5．6 ndarray数组文件的保存和读取 168
第6章 Pandas库与数据处理 171
6．1 Pandas安装和使用 171
6．2 Pandas数据结构 172
6．3 股票数据使用 174
6．4 DataFrame数据操作 179
6．5 DataFrame无效值 193
6．6 DataFrame索引操作 194
6．7 DataFrame数据的追加与合并 196
6．8 DataFrame数据的保存和读取 199
6．9 DataFrame运算 206
6．10 DataFrame数据画线 208
6．11 仿通达信大智慧公式指标KDJ 210
第7章 Matplotlib模块 217
7．1 Matplotlib的使用 217
7．2 有关Pyplot显示的方法 233
7．3 Pyplot常用绘图方法 236
7．4 共享x坐标轴画图 239
7．5 绘制K线图 241
第8章 Tkinter模块 245
8．1 Tkinter的使用 245
8．2 Tkinter控件的属性 250
8．3 Tkinter主窗口 260
8．4 Toplevel顶层子窗口 263
8．5 创建窗口菜单条 264
8．6 创建弹出菜单 266
8．7 控件的几何布局管理方法 269
8．8 Tkinter常用控件 274
8．9 Tkinter的事件和绑定 299
8．10 Ttk控件 304
8．11 Tix控件 312
第9章 小白量化投资分析平台 327
9．1 平台整体功能的划分 327
9．2 全局变量“HP_global” 329
9．3 全局变量初始化“HP_set” 330
9．4 本地数据及格式处理“HP_data” 332
9．5 公式基础函数库“HP_formula” 336
9．6 窗口容器库“HP_view” 340
9．7 指标绘图库“HP_draw” 344
9．8 回测系统库“HP_sys” 355
9．9 智能聊天对话系统“HP_robot” 364
9．10 策略编辑器“HP_edit” 369
9．11 总体框架构建模块“HP_MainPage” 370
9．12 主程序模块“HP_main” 388

第10章 分析回测与预测 390
10．1 投资分析方法 390
10．2 选股 390
10．3 择时买入 396
10．4 持仓分析――卖点信号 406
10．5 操作策略 412
10．6 多只股票量化回测 416
10．7 深度学习预测股价 424
10．8 股票数据网络爬虫 428

本书主要介绍有关Python 3.7的使用，Python 3是发展趋势，由于Python 2对中文支持不友好等局限性会被逐步淘汰。

本书是金融投资和量化分析软件开发的入门书籍，其重点介绍金融数据的处理和投资分析技术的程序实现、K线图形和技术指标图形的程序绘制与框架开发，以及Tkinter窗口布局设计等，目的是使读者能够独立搭建自己的金融投资分析量化平台。

通过对本书的学习，读者能在Windows平台上搭建一个很酷的窗口，也能真正运行Python 3量化投资分析平台。本书中的大部分示例代码都可以在Python 3.6和Python 3.7的平台上运行，包含Windows 7/8/10的32位或者64位、macOS、Linux等操作系统，建议使用Windows 64位系统。

本书能够顺利完稿，首先要感谢电子工业出版社的黄爱萍和李淑丽两位编辑，在图书的编写过程中她们提出了很多宝贵的建议，还要感谢西安博成基金管理有限公司对本书在理念上的指导，同时，也非常感谢李宇昂对本书的排版布局及插图设计提供了很好的设计方案，使本书增色不少。

其次，感谢我的博客和公众号中的广大网友，这些朋友在我写书的过程中，给予了很大的支持，并对一些程序代码提出了许多值得改进的意见。

最后，感谢帮我检查并核对书稿的李美平、袁珊珊和房金思，谢谢你们！

接下来，我会一如既往地和诸位朋友一起完善这个开源量化平台，让我们一起加油吧！