书籍介绍
本书主要以国内A股市场为例，借助第三方量化交易平台，讲述了KNN、线性模型、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等常见机器学习算法在交易策略中的应用，同时展示了如何对策略进行回测，以便让读者能够有效评估自己的策略。另外，本书还讲解了自然语言处理（NLP）技术在量化交易领域的发展趋势，并使用时下热门的深度学习技术，向读者介绍了多层感知机、卷积神经网络，以及长短期记忆网络在量化交易方面的前瞻性应用。本书没有从Python基础语法讲起，对于传统交易策略也只是一带而过，直接将读者带入机器学习的世界。本书适合对Python语言有一定了解且对量化交易感兴趣的读者阅读。
段小手，IBM认证AI工程师，获纽约金融学院算法交易认证。曾供职于多家知名IT企业，有多年科技项目管理及开发经验。其负责的跨境电商平台项目曾获得“国家发改委电子商务示范项目”“中关村现代服务业试点项目”“北京市信息化基础设施提升专项”“北京市外贸公共服务平台”等多项政策支持。编写出版专业畅销书《深入浅出Python机器学习》。2019年至今，参与云南省公安厅数据挖掘项目，使用机器学习技术协助云南警方打击违法犯罪活动。
目录
用户评论
Python量化交易实战书，适合对量化交易了解不多，但对量化交易感兴趣的读者学习使用。以交易实战的方式引导读者一步一步学习量化交易策略，从经典的移动平均策略和海龟策略一直讲自然语言处理技术和AI的应用
如何让投资真的做到保值、增值？如何在股市中加一个“保险杠”？如何切实利用好大数据带给我们的便利？《深入浅出的Python量化交易实战》可以帮助我们实现选股、预警，让股市赚钱不再难。
本书主要以国内A股市场为例，借助第三方量化交易平台，讲述了KNN、线性模型、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等常见机器学习算法在交易策略中的应用，同时展示了如何对策略进行回测，以便让读者能够有效评估自己的策略。
《深入浅出Python量化交易实战》这本书对于计算机小白是有一定的阅读门槛的。虽然你也可以跟着书中给的案例照搬照敲代码，但是书中并没有对Python这门语言进行简单的介绍，所以当新手想通过这本书学习如何以Python为工具进行股市交易，若是不懂得Python的基础语法，想要对现有代码进行个性化的修改，那么就需要自己额外去补课了。（如果这本书能够再版，在实战之前加入几小章对Python语法的简单讲解，可能会让受众更广）
还行的入门书
从零开始完整介绍了使用Python量化交易的构成部分和方法，内容浅显，对初学用户相当友好，但浅尝辄止，不够深入，解释较少。全书基于聚宽量化平台做案例，及格以上，优秀未满，适合小白扫盲之用。