深入浅出Python量化交易实战（新时代·技术新未来）经典读后感有
《深入浅出Python量化交易实战（新时代·技术新未来）》是一本由清华大学出版社著作，268出版的图书，本书定价：，页数：，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。
《深入浅出Python量化交易实战（新时代·技术新未来）》读后感(一)：《深入浅出Python量化交易实战》：不仅仅是股市交易
《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）
作为一个高中学了VB，大学里学习了C 和Java，却在入职后被领导安排去自学Python的非专业型（伪）程序媛，在我个人接触过的程序语言中，Python是其中最简单最好上手的。尤其是学过C 之后，再看Python，完全靠着某站上大佬们的视频课和一些专业书籍在自学，不说精通，至少皮毛是学得七七八八了。我已经将自己的手机热点名都改成了“Python是世界上最好的语言”。
为什么我会对Python有如此之高的评价呢？
1.易于学习：Python有相对较少的关键字，结构简单，定义明确的语法
2.易于维护：无论是阅读Python的代码还是对于它源代码的维护都很容易
3.广泛的标准库：跨平台且与各大系统都能兼容的海量库，让你站在巨人的肩膀上，敲代码
4.互动模式：可以从终端CMD输入执行代码并获得结果的语言，可以测试、调试代码
5.可移植、可扩展、可嵌入：能够在Python中调用其他编程语言的程序
6.数据库：Python提供所有主要的商业数据库借口
Python相关的工具也用了不少，最基础的IDLE、不局限于Python一种语言的visual studio code、使用得最频繁的pycharm（社区版免费，专业版功能更为齐全）。《深入浅出Python量化交易实战》中推荐读者安装的anaconda也是我学习Python时一直使用的，比起作者在书中使用的jupyter notebook，我还是更喜欢在pycharm中调用anaconda中的Python解释器，以此来获取它内置的常用标准库。
大学刚学计算机时，每次安装软件都是极度崩溃，特别是被戏称为“计算机考古学”的计算机课，书本里教授的总是很古早的版本，和学生使用的电脑系统磨合情况不佳，安装过程中系统崩溃也是常有的事。自学的话，就按最新的来，会省去很多麻烦。
在《深入浅出Python量化交易实战》中，作者对于用到的两款软件anaconda和jupyter notebook的安装过程以图文并茂的形式进行了讲解，如果有读者对pycharm感兴趣也可以在网上搜到很详细的安装教程。
本书第三章的机器学习正好是我开发过的项目的相关内容。机器学习常见的两种方法为监督学习和无监督学习。我接触的是监督学习两种任务：分类和回归中的后者。回归任务是指给定样本的目标值，训练模型使其可以预测出新样本对应的数值。
预测某只股票在未来会“涨”还是“跌”，是分类工作；预测某只股票未来会涨几元，是回归的工作。我当初使用的是时间序列算法中的ARMA自回归移动平均模型和ARIMA差分自回归移动平均模型。书中用的是KNN算法，数据处理相关的pandas和numpy库我也是经常使用，而KNN算法的sklearn库,也是通过阅读让我学习到了很多。
本书第十三章的深度学习，我当时是把机器学习的时间序列模型和深度学习的神经网络tensorflow结合在一起进行预测，作者考虑到了新手友好度以keras为实战案例了，几乎每一个导入的库和每一行代码都给出了注释，对于新手的阅读体验极佳。Jupyter notebook的强互动模式也能够让读者看到每一段代码实时运行后的成果。
虽然我目前的工作领域并不在金融，上一次学习股市预测还是大学里学决策支持系统的时候，但是《深入浅出Python量化交易实战》里的实战代码并不仅仅能用来预测股票涨跌，比如文本处理和matplotlib的画图工具也能用在其他方方面面，是一本看了能够举一反三的书。
《深入浅出Python量化交易实战（新时代·技术新未来）》读后感(二)：实现量化交易技术，让股市赚钱不再难：深入浅出的Python量化交易
玩股票、谈股票，对于现在的我们来说，已经是稀松平常的事情。但是，股票是从哪年开始的呢？相信很多人并不清楚。那就跟我来看一看吧。
1602年，世界上第一个股份公司——荷兰东印度公司诞生，并在1606年发行了世界上第一只股票。1609年，世界上第一个股票交易所在阿姆斯特丹诞生，之后在这个股票交易所的基础上，世界上第一家现代意义的银行——阿姆斯特丹银行成立。
现在的我们虽然没有机会见证和经历那时候的股票交易，但是，单凭想象，如果让人回到过去的那个年代，相信很多人回去真的适应不了。就拿股票交易来说吧。
生活在现代的我们，股票有现成的交易系统，一目了然的数据和指标，让我们在交易中不再需要到处寻找资料。更有甚者依靠自己的编写的指标来筛选高质量的股票赚钱，实现“自动交易.”。
很多人听说过“自动交易”，觉得很难，其实，只要你静下来，慢慢学，一切都不是问题。《深入浅出的Python量化交易实战》从零开始，带我们开始神秘又不难的“自由交易之路”。
《深入浅出的Python量化交易实战》作者段小手，由清华大学出版社出版，本书的重点是教会我们如何简单实现量化交易技术，让股市赚钱不再难！
1984年，“飞乐音响”作为第一只股票在我国发行，1989年才开始进行股票交易市场的试点。1990年，深证证券交易所和上海证券交易所开始试营业，我国正式走上了资本市场里的股票交易大潮。
虽然现在各个券商都有自己的交易系统和软件，让我们足不出户就可以在网上交易，但是，随着时间的推移，股票的数量日渐增多，怎么选股，成了很多人头疼的问题。千人千思想，万人万模样，有人凭借自己的感觉、有人道听途说、有人随机，这就造成了很多人没有盈利甚至亏损的局面。
股票不是投机，而是投资的一种方式和手段。投资的根本是让我们手里的资产增加，如何稳中有涨，实现资本最大化增值，求得复利，这就需要科学的方法。《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。
Python是一门简单的编程语言，说它简单，并不是看一眼就会，而是相对其他有难度的编程语言来说的。比如：相对C语言，它没有“一个数据有多长”的多方考量的麻烦，是一个门口比较低的入门级编程。
入门级适用于我们每个人，简单、易学、好上手。毕竟，一切都是为了更便捷地服务于大家，如果让大家变成专业的编程人员，相信很多人都会不干。这也是本书被很多人选择的原因——简单、易学、好上手。
大数据时代，如果你也应该有所改变了，让人工智能更好地服务于我们。当今全球知名的几家使用机器学习算法进行交易的基金公司，如果文艺复兴科技公司、德邵基金，它们年收益率稳定，业绩表现好，稳居全球行列。现在越来越多的基金公司转向机器学习技术。
人工智能系统可以从大量数据中学习，并且持续进化。越来越多的机构使用算法制定交易策略，这个新物种被称为量化基金。
作为普通人，我们是不是也应该学习和掌握这门简单易学的技术呢？
当然，说了这么多，并不是说凭借简单的算法就可以实现“睡后收入”，是为了给大家在股市上的投资加上一个保险杠。在这里没有误导大家的意思，这个必须声明。
本书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，通知展示了如何对策略进行回测，让大家能够有效评估自己的策略。
投资是一种让资产增值的方式，投资股票也是如此，多以一个方式让投资更有价值。
《深入浅出Python量化交易实战（新时代·技术新未来）》读后感(三)：《深入浅出Python量化交易实战》：让你不再是股市的韭菜
不知道大家在股市中是否有所斩获？是不是经常听到别人说，不懂股市的人盲目进入股市，就是一茬一茬等待被收割的韭菜。
有资料显示，中国2016年的活跃散户约有5000万，这些散户占有了25%的市场总额，但他们交易频繁，居然贡献了85%的交易。
那为什么专业机构不是追涨杀跌，而是选择放缓交易节奏呢？是什么给了他们长期持有一些股票的底气呢？除了他们更有经验之外，是不是还有什么秘密武器是你所不知道的呢？
IBM认证的AI工程师段小手是一名机器学习方面的专家，还曾获得过纽约金融学院算法交易认证，他的专业就是使用机器学习来进行股票交易。
《深入浅出Python量化交易实战》就是出自他手的一本使用Python语言进行股票交易的实战工具书，在这里他将一步一步揭开机器学习的神秘面纱，教我们如何用最简单的方法，在股市中赚到钱。
我想大家或多或少都在手机的某个广告里看到过Python的身影。Python课程的卖点就是可以帮助我们快速处理大量的数据，让杂乱无章的数据变成我们想要的样子。
Python是一门高级编程语言，说它高级是因为他的语法更简单，使用的代码更接近于日常使用英语的语言习惯。不同于C语言，Python学习者不需要去考虑“一个数据有多长”这种细节，所以编程入门的门槛相对较低。
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Python除了有语言简单的特性之外，还有非常丰富的“库”。库就是别人已经编写好的拥有特定功能的代码，用简单的Python语法就可以使用，比如常见的读取文件里的内容、绘制图表等。
Python语言还可以实现爬虫的编写，就是在网络的公共资源上，批量搜索并记录你所需要的数据，这可比手动翻网页抄数据快多了。
用Python在网上爬取相关的数据，将其导入对应的模型中，用模型将预测的结果计算出来。这就是机构预测涨跌的秘密。
用机器来进行数据的整理和预测，可比人脑高效多了。
是不是觉得机器学习离自己很远？其实这是一个很容易理解的概念。
我们在日常生活中看到的一些动物，我们会自然将其归类，因为他们身上有一些特定的特征。
比如我看到一个物体，它长有一对翅膀，一对足，一个头，有羽毛，有喙，那我就自然可以将其归入鸟类。若是这个鸟类还有长长的脖子，在我的认知里，只有鸵鸟有长脖子，那我就会将这个物体归入“鸵鸟”这一类中。
这就是书中所介绍的KNN模型。
机器学习的本质就是建立模型，而建立模型的“原材料”就是这些特性，在书中也称为“因子”。提取的因子越多，那么机器学习的结果也就越接近真实。
同样的事情也可以运用在股票交易当中，只需要提取足够多的因子，就可以在某种程度上准确预测一只股票的走向。
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这些因子可以是股票的市值、现金流、净利率、净利率增长等等，只要你认为这个因素与股票的涨跌有关，就可以将其纳入因子中，然后对比预测结果与真实结果，不断调整因子的比重，就可以让预测结果无限接近于真实结果。
看到这里，是不是有点热血沸腾，想要赶紧学习Python，然后进入股市大杀四方呢？
请先冷静一下。
首先要放平心态，因为一夜暴富这个事情发生在你我身上的概率，无限接近于零。
其次，许多投资机构早已开始使用机器学习来进行量化交易，他们使用大量人力物力来进行更加合适的模型开发，而他们的交易会对股票的涨跌造成影响，让机器学习变得更加复杂。
最后，Python虽然是一个非常简单的编程语言，但是编程语言的学习和模型的搭建也是有学习门槛的，需要投入大量的时间。
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所以，如果认为自己拥有了Python量化交易这个大杀器，而贸然进入股票这趟水的话，可能依然逃脱不了被割韭菜的命运。
其实最终决定我们能否赚钱的，是我们个人的的学习能力，你的学习的欲望越强，学习能努力越强，就越有可能赚到
社会发展在加速，如果有新的工具，那就一定要用起来，不然大家都在加速前进，你就会落后。
《深入浅出Python量化交易实战》中有许多的例子，还免费提供了配套的代码以及学习视频，对于Python的初学者有很大的帮助，如果用这种方法赚到了钱，那就能获得更多的成就感。
若你想尝试进入股市或者已经在股海浮沉多年，希望这套书对你有所帮助。
《深入浅出Python量化交易实战（新时代·技术新未来）》读后感(四)：散户也能学会的数字化交易策略
（图片来自网络，侵删）
您可能不知道，许多专业的交易机构已经采用设定程序完成自动化交易，通过机器语言，解密盘面的走势，从而实现持续盈利的目的。
这并非什么秘密，他们正是借助了这样的数字化工具进行操作，才能年年拿出让客户满意的成绩单。
对于真正了解市场的人，他们完全无所谓牛市或熊市，市场就是他们的提款机。
在美国，散户很少，大部分人都明白机构能够借助的工具更为专业，了解的信息更加全面，所以基本上都会把钱交给专业机构打理。
而在中国，Ａ股市场的散户占比高达90%，大部分人都不懂得借助专业的工具，而是盲目跟风，自然就成为了投机者收割的对象。
小瓦姑娘便是亿万散户中的一员，她出生于工薪家庭，18岁时考入了一所普通的大学。
毕业后，她感觉就业前景不理想，便萌生了自学Python的念头，想借助这个工具实现自动化交易。
小瓦既没有编程的基础，也没有金融交易的基础，她最终能够实现一夜暴富吗？
段小手，一名科技畅销书作者，他对网络科技的发展深有研究，近几年，不断将Python应用于实践中，并取得了不错的成绩。
他将小瓦的真实故事改编成实用工具书《深入浅出Python量化交易实战》，让我们可以从零开始，学习如何利用Python进行数据的提取与分析，慢慢掀开量化交易的面纱。
《深入浅出Python量化交易实战》
作者带我们绕开了那些生涩枯燥的理论，手把手教方法，即使像我这样的小白读完之后，都有上手一试的冲动。
是否真的能将市场变成提款机呢？不试试怎么知道？
真正的高手，不可能去打无准备的仗，他们都会充分了解市场，也就是不仅仅知道市场的规律，还要看清背后的本质。
要知其然，还要知其所以然，只有这样，才能将市场变成自己的提款机。
Python正好可以帮助我们深扒市场背后的数据，帮助我们脱去市场的外衣看到本质，让我们这些散户不再迷茫，不再跟风。
Python是一种基础的编程语言，提供了高效且高级的数据结构，它的扩展性极强，可将软件中的扩展程序语言实现定制化。
或许大家对Python感觉有些陌生，但它的另一个名字“爬虫”，许多人并不陌生，甚至谈之色变，感觉这“爬虫”爬出了太多的隐私，让人防不胜防。
Python能够准确破译大量网站上的文本和数据信息，实现有效提取，以供使用者进行精准的数据分析，其中甚至包括我们的个人信息，银行密码，聊天记录等等。
工具本身并没有好坏，关键在于使用者利用工具做什么。目前，使用数字工具进行自动化交易，已经成为主流趋势。
创建于1982年的文艺复兴科技公司，是最早一批使用机器学习算法的基金公司，现在已经成为全球最大的量化投资公司。
所谓机器学习算法，就是人工智能系统从大量的数据中学习，并且持续进化，通过各种算法，实现利用数据形成交易模型的过程。
这大量的数据包括市场交易数据、上市公司财报、股民情绪分析、手机地理位置定位和爬虫抓取的各种数据等等。
看到了没？这就是我们与专业机构之间最大的区别。
别人在用智能机器进行分析，而我们这些散户，单凭肉眼所见和主观意愿去猜测市场，怎么会有赢的可能呢？
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2021年10月，Python被评为最受欢迎的编程语言，首次超越了Java、C和Javaｓｃｒｉｐｔ。
将Python应用于交易中，不仅可以帮助我们完成数据分析，还能帮助我们实现自动化交易，解决了广大股民没时间盯盘的问题。
用Python看清了交易的本质之后，咱们还得了解如何将这些数据分析出来，帮助我们完成交易模型的建立。
作为一名投资人，必须清楚自己买入股票的理由只有一个，那就是赢钱。没有好或坏的股票，只有让我们赢钱或亏钱的股票。
那么，理论上来说，只要排除了让我们亏钱的因素，尽可能满足让我们赢钱的情况下，大概率是会赚到钱的。
小瓦也是这么想的，她将股价涨幅和主力资金的流入/流出这两种数据组合成一个“因子”，用于预测股价第二天的涨跌，结果交易模型的预测准确率有了提高，这让她非常地欣喜。
作者却给小瓦泼了一瓢冷水，他说，小瓦只是理解了“因子投资”的表层概念，离实际掌握还差很远。
那么，我们也来了解一下什么叫“因子投资”吧？
“因子投资”是时下投资界最热门的方向，它的价值正在逐渐被市场证实，美国规模最大的上市投资管理集团贝莱德预测，到2022年，专项投入到因子策略产品的资产规模，将增至3.4万亿美元。
抛开“因子投资”那些深奥复杂的天书理论，我们只需弄明白“因子投资”能够帮助我们解决哪两个问题即可。
首先可以帮助我们通过量化选股因子确定投资标的，帮我们解决“买什么”的问题。
然后，我们一旦确定了投资标的，就要研究买卖的时机了，此时就可以使用量化择时因子，找到股票可能上涨的时机进行买入。
同理，也可以帮助我们找到股票可能下跌的信号，提醒我们及时卖出。
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交易市场并不复杂，复杂的是人性。
散户们尤其需要克服人性中的“贪、嗔、痴、慢、疑”，只有战胜了自己的人，才有可能战胜市场。
利用好“因子投资”，找到最适合自己的交易模型，借助Python实现自动化交易，是最有效地克服人性弱点的方法。
小瓦通过学习，逐步脱离了盲目跟风的韭菜队伍，但需要注意的是，若抱着一夜暴富的心态，注定还是会失败的。
市场是动态的，Python能够帮助我们形成自己的交易策略，搭建起一套持续赢利的交易模型。
但是，变才是永恒的真理，对市场保持一颗敬畏之心，不断深度学习才能保证自己在市场中立于不败之地。
没有100%盈利的交易模型，只有不断优化，不断调整出适合市场变化的交易模型。
这本书最大的作用，是帮助我们打造了一把能够斩杀市场的屠龙刀，而使用者才是决定胜负的关键，无论屠龙刀多么锋利，若使用者功力不够，也是白搭。
本书的封底还附带了配套的源程序和学习视频，只需要扫码便可获取，让读者通过手把手的教学视频，真正掌握这项技能。
我点开学习了一下，感觉还是需要具备一定的专业知识才能学明白，要不要弄懂它，就取决于大家的决心了。
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如果把交易市场比作森林，我们所有的参与者，既是猎人，也是猎物。
森林中有野兔，也有猛兽，如果只是想偶尔抓只野兔，屠龙刀就不一定适合你。
但若希望通过交易让自己实现不错的收益，付出时间和精力投入到这项技术的学习中，则是非常必要的。
交易市场远比森林更为凶险，或许我们只想进去捉只小兔子，但若武艺不精，便会成为他人的猎物，一不小心就“死于非命”了。
股市有风险，入市需谨慎，千万不要无视这一句血淋淋的温馨提示。小心驶得万年船，机会永远都有，但若丢失了本金，再好的机会也只能望而兴叹了。
社会不断在进步，科技不断在发展，不拒绝接受新事物，不拒绝学习，才是新时代最正确的生活态度。
交易是做出来的，而不是说出来的，赢家不仅要敢想，还要敢干！
给大家推荐《深入浅出Python量化交易实战》这本书的目的，并非鼓励大家追求一夜暴富，而是通过学习本书，让我们这些散户们也能拥有一双慧眼，清楚自己要什么。
“一切有为法，如梦幻泡影，如露亦如电，应作如是观”，股市变幻莫测，调整好心态，把它当成一场交易游戏，生死看淡，就撸起袖子放开干吧！