Ebook Python Cho Algorithmic Trading - Các Công Thức Để Thiết Kế, Xây Dựng Và Triển Khai Các Algorithmic Trading Strategy Với Python [Ấn Bản Lần 2, 7/2026] [PDF, EPUB] [8957E]
Chuyển đổi dữ liệu thị trường tài chính thành các chiến lược algorithmic trading và triển khai chúng vào một môi trường live trading với các công thức tận dụng các thư viện Python hiện đại như pandas, Polars và DuckDB.
1. Các tính năng chính:
- ✓ Backtest các chiến lược Python trading với VectorBT và Zipline Reloaded bằng phương pháp walk-forward analysis.
- ✓ Đo lường rủi ro, hiệu suất và chất lượng alpha với Alphalens Reloaded và PyFolio.
- ✓ Tự động hóa strategy execution với Interactive Brokers API cho live trading.
2. Mô tả sách:
Hãy tìm hiểu Python code thực tế dành cho algorithmic trading từ người sáng lập PyQuant News và là một chuyên gia kỳ cựu trong lĩnh vực global trading, risk management và machine learning. Hướng dẫn thực hành này sẽ chỉ cho bạn cách chuyển đổi market data thành các chiến lược trading tự động đã được kiểm chứng bằng các công cụ Python hiện đại.
Bạn sẽ thu thập dữ liệu về cổ phiếu, quyền chọn và hợp đồng tương lai với OpenBB và FMP, sau đó tăng tốc Python cho các quy trình phân tích dữ liệu với Pandas, Polars, Parquet, DuckDB và ArcticDB. Bạn sẽ trực quan hóa dữ liệu thị trường với Matplotlib, Seaborn và Plotly Dash trước khi chuyển sang nghiên cứu alpha và các kỹ thuật quantitative trading.
Các công thức chi tiết giúp bạn thiết kế các alpha factor với PCA, regression, các Fama-French model, SciPy và statsmodels. Bạn sẽ thiết kế và đánh giá các chiến lược quantitative trading bằng VectorBT, Zipline Reloaded, Alphalens Reloaded và PyFolio, bao gồm walk-forward analysis & risk-aware performance review.
Để thực thi, bạn sẽ kết nối với Interactive Brokers API để stream tick, quản lý order, truy xuất portfolio state và monitor live trading workflow. Cuối cùng, bạn sẽ có các Python template có thể tái sử dụng để nghiên cứu, backtesting, đánh giá và vận hành các chiến lược algorithmic trading.
3. Những điều bạn sẽ học được:
- ✓ Thu thập dữ liệu về cổ phiếu, hợp đồng tương lai và quyền chọn bằng cách sử dụng OpenBB và FMP.
- ✓ Xử lý và phân tích time series data một cách hiệu quả với pandas và Polars.
- ✓ Lưu trữ và truy vấn các tập dữ liệu khổng lồ với ArcticDB, DuckDB và Parquet.
- ✓ Trực quan hóa trading data bằng Matplotlib, Seaborn và Plotly Dash.
- ✓ Engineer alpha factor bằng cách sử dụng PCA, regression & Fama-French model.
- ✓ Backtest các strategy với VectorBT & Zipline Reloaded framework.
- ✓ Đánh giá hiệu suất và rủi ro bằng cách sử dụng Alphalens Reloaded và PyFolio.
- ✓ Triển khai và tự động hóa các live trade bằng Interactive Brokers API.
4. Cuốn sách này dành cho ai?
Cuốn sách này dành cho các trader, investor và những người đam mê Python cần code thực tế để thu thập, phân tích và tự động hóa các algorithmic trading strategy bằng các công cụ Python hiện đại, hiệu suất cao. Người đọc nên có một số kinh nghiệm về investing hoặc trading, hiểu biết cơ bản về cú pháp Python và kiến thức cơ bản về các thư viện như Pandas và NumPy. Cuốn sách này lý tưởng cho các discretionary trader muốn áp dụng một phương pháp có hệ thống và sử dụng các kỹ thuật chuyên nghiệp, chẳng hạn như factor modeling, backtesting và execution automation, vào các trading workflow bằng Python.
5. Mục lục:
- ✓ Chương 01. Acquire Free Financial Market Data với các thư viện Python tiên tiến.
- ✓ Chương 02. Phân tích và chuyển đổi Financial Market Data với pandas.
- ✓ Chương 03. Tăng tốc Financial Market Data Analysis với Polars và DuckDB.
- ✓ Chương 04. Trực quan hóa Financial Market Data với Matplotlib, Seaborn và Plotly Dash.
- ✓ Chương 05. Xây dựng Quantamental Research Database với các Hedge Fund Tool.
- ✓ Chương 06. Tiến hành Market Research với AI nâng cao & Agentic Workflow.
- ✓ Chương 07. Xây dựng các Alpha Factor cho Stock Portfolio.
- ✓ Chương 08. Vector-Based Backtesting với VectorBT.
- ✓ Chương 09. Event-Based Backtesting Factor Portfolio với Zipline Reloaded.
- ✓ Chương 10. Evaluate Factor Risk & Performance với Alphalens Reloaded.
- ✓ Chương 11. Assess Backtest Risk & Performance Metrics với Pyfolio.
- ✓ Chương 12. Setup Interactive Brokers Python API.
- ✓ Chương 13. Quản lý Order, Position & Portfolios với IB API.
- ✓ Chương 14. Deploy các Strategy vào một Live Environment.
- ✓ Chương 15: Các công thức nâng cao cho GPU-Accelerated Trading Research.