本书首先讲解快速入门Python量化炒期货；然后讲解量化炒期货开发语言Python；接着讲解量化炒期货中的三个常用包，即Numpy、Pandas和Matplotlib包；再讲解如何利用Python编写量化炒期货策略、获取数据函数、获取统计数据函数等；后讲解Python量化炒期货策略实战案例。 本书在讲解过程中既考虑读者的学习习惯，又通过具体实例讲解Python量化炒期货实际交易过程中的热点问题、关键问题及各种难题。 本书适用于各种不同的投资者，如期民、中小散户、职业操盘手和专业金融评论人士，更适用于那些有志于在这个充满风险、充满寂寞的征程上默默前行的征战者和屡败屡战、愈挫愈奋并终战胜失败、战胜自我的勇者。

第1章 Python量化炒期货快速入门 / 1 1.1 初识量化炒期货 / 2 1.2 量化炒期货的特点 / 4 1.3 量化炒期货的内容 / 6 1.4 量化炒期货与人工炒期货的对比 / 12 1.5 量化炒期货的注意事项 / 12 1.6 量化炒期货的开发语言——Python / 13 1.7 量化炒期货的潜在风险及应对策略 / 26 第2章 Python 的基本语法 / 29 2.1 Python 的基本数据类型 / 30 2.2 Python 的变量与赋值 / 36 2.3 Python 的运算符 / 38 2.4 常见的数值函数和字符串函数 / 43 2.5 Python 的语法规则 / 53 第3章 Python 的判断结构 / 57 3.1 ifelse 语句 / 58 3.2 多个ifelse 语句 / 60 3.3 关系运算符 / 64 3.4 逻辑运算符 / 67 3.5 嵌套if 语句 / 72 第4章 Python 的循环结构 / 79 4.1 while 循环 / 80 4.2 while 循环中使用else 语句 / 87 4.3 无限循环 / 89 4.4 for 循环 / 90 4.5 在for 循环中使用range() 函数 / 92 4.6 循环嵌套 / 95 4.7 break 语句 / 101 4.8 continue 语句 / 102 4.9 pass 语句 / 103 第5章 Python 的特征数据类型 / 105 5.1 列表及应用 / 106 5.2 元组及应用 / 113 5.3 字典及应用 / 118 5.4 集合及应用 / 128 第6章 Python 的函数及应用 / 133 6.1 函数的定义与调用 / 134 6.2 参数传递 / 136 6.3 函数的参数类型 / 138 6.4 匿名函数的应用 / 142 6.5 递归函数的应用 / 143 6.6 变量作用域及类型 / 145 第7章 Python 的面向对象程序设计 / 151 7.1 面向对象 / 152 7.2 Python 的模块 / 159 7.3 Python 的包 / 165 第8章 Python 的日期时间处理 / 169 8.1 Python 处理日期时间的time 模块 / 170 8.2 Python 处理日期时间的datetime 模块 / 178 8.3 Python 处理日期的calendar 模块 / 186 第9章 Python 量化炒期货常用的Numpy 包 / 191 9.1 初识Numpy 包及量化炒期货平台 / 192 9.2 ndarray 数组对象 / 194 9.3 使用矩阵matrix 创建Numpy 矩阵 / 201 9.4 Numpy 的线性代数 / 202 9.5 Numpy 的文件操作 / 207 第10章 Python 量化炒期货常用的Pandas 包 / 211 10.1 Pandas 的数据结构 / 212 10.2 一维数组系列 / 212 10.3 二维数组DataFrame / 216 10.4 三维数组Panel / 234 第11章 Python 量化炒期货常用的Matplotlib 包 / 237 11.1 Matplotlib 包的特点 / 238 11.2 figure() 函数及应用 / 238 11.3 plot() 函数及应用 / 240 11.4 subplot() 函数及应用 / 244 11.5 add_axes() 函数及应用 / 247 11.6 legend() 函数及应用 / 250 11.7 grid () 函数及应用 / 253 第12章 利用Python 编写量化炒期货策略 / 255 12.1 Python 量化炒期货策略的基本组成 / 256 12.2 Python 量化炒期货策略的设置函数 / 264 12.3 Python 量化炒期货策略的下单函数 / 268 12.4 Python 量化炒期货策略的常用对象 / 273 12.5 Python 量化炒期货策略的日志log / 280 12.6 Python 量化炒期货策略的定时函数 / 281 第13章 Python 量化炒期货的获取数据函数 / 285 13.1 期货信息 / 286 13.2 获取期货概况信息 / 293 13.3 获取期货行情数据 / 297 第14章 Python 量化炒期货的获取统计数据函数 / 303 14.1 获取期货龙虎榜数据 / 304 14.2 获取期货仓单数据 / 311 14.3 获取外盘期货日行情数据 / 316 第15章 Python 量化炒期货的技术指标函数 / 321 15.1 技术指标概述 / 322 15.2 趋向指标函数 / 323 15.3 反趋向指标函数 / 336 15.4 压力支撑指标函数 / 343 15.5 量价指标函数 / 347 第16章 Python 量化炒期货的统计数据图 / 353 16.1 初识Seaborn / 354 16.2 单个期货合约的收益统计图 / 354 16.3 期货合约的相关性分析图 / 360 第17章 Python 量化炒期货策略的回测 / 371 17.1 量化炒期货策略回测的流程 / 372 17.2 利用Python 编写量化炒期货策略并回测 / 373 17.3 量化炒期货策略的风险指标 / 383 第18章 Python 量化炒期货策略实战案例 / 391 18.1 均线量化炒期货策略 / 392 18.2 多均线量化炒期货策略 / 395 18.3 随机指标量化炒期货策略 / 398 18.4 布林通道线指标量化炒期货策略 / 401 18.5 中证500 合约套利策略 / 404 18.6 股指期货的Dual_Thrust 策略 / 409

王征 多年行业投资经验，具备期货投资分析师，券投资分析师，注册国家投资分析师等资格，曾就职于某大型券商担任行业研究员。可为个人投资者及机构提供分析、投资咨询，交易指导，理财培训等多方位的专业服务。擅长综合分析，动态决策，定点出击。 任职期间多次在和讯、中国黄金网、青岛新闻网业内专业媒体发表股票、大宗商品的市场研究报告。 半岛都市报《今理财》、青岛早报《第一财经》股票、大宗商品投资专栏撰稿人。 李晓波 从事金融衍生品市场交易及管理近20年，有着丰富的经验和体会，对国内外期货、贵金属、外汇、邮币卡及股市等主流交易方式有着深刻的了解，擅长期货、股票、黄金、白银、邮币卡、外汇的培训指导，经常活跃在各大金融讲坛，深为投资者喜爱。可为个人投资者及机构提供分析、投资咨询，交易指导，理财培训等多方位的专业服务。