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Python量化回溯、TensorFlow、PyTorch、MXNet深度学习平台以及神经网络模型，都是近年来兴起的前沿科技项目，相关理论、平台、工具目前尚处于摸索阶段。
TensorFlow是近年来影响大的神经网络、深度学习平台，本书从入门者的角度，对TensorFlow进行了介绍，《零起点TensorFlow与量化交易》中通过大量的实际案例，让初学者快速掌握神经网络和金融量化分析的基本编程，为进一步学习奠定扎实的基础。
《零起点TensorFlow与量化交易》中的案例、程序以教学为主，且进行了高度简化，以便读者能够快速理解相关内容，短时间了解Python量化回溯的整个流程，以及数据分析、机器学习、神经网络的应用。
《零起点TensorFlow与量化交易》仅仅作为入门课程，具体的实盘策略，有待广大读者通过进一步深入学习TensorFlow、PyTorch等新一代深度学习平台来获得。更重要的是，广大的一线实盘操作人员需要结合专业的金融操盘经验，与各种神经网络模型融会贯通，构建更加符合金融量化实际应用的神经网络模型，从而获得更好的投资回报收益。
目录
第1章 TensorFlow概述 1
1.1 TensorFlow要点概括 2
1.2 TensorFlow简化接口 2
1.3 Keras简介 3
1.4 运行环境模块的安装 4
1.4.1 CUDA运行环境的安装 4
案例1-1：重点模块版本测试 5
案例1-2：GPU开发环境测试 8
1.4.2 GPU平台运行结果 9
第2章 无数据不量化（上） 12
2.1 金融数据源 13
2.1.1 TopDat金融数据集 14
2.1.2 量化分析与试错成本 15
2.2 OHLC金融数据格式 16
案例2-1：金融数据格式 17
2.3 K线图 18
案例2-2：绘制金融数据K线图 19
2.4 Tick数据格式 22
案例2-3：Tick数据格式 23
2.4.1 Tick数据与分时数据转换 25
案例2-4：分时数据 25
2.4.2 resample函数 26
2.4.3 分时数据 26
2.5 离线金融数据集 29
案例2-5：TopDat金融数据集的日线数据 29
案例2-6：TopDat金融数据集的Tick数据 31
2.6 TopDown金融数据下载 33
案例2-7：更新单一A股日线数据 34
案例2-8：批量更新A股日线数据 37
2.6.1 Tick数据与分时数据 40
案例2-9：更新单一A股分时数据 40
案例2-10：批量更新分时数据 43
2.6.2 Tick数据与实时数据 45
案例2-11：更新单一实时数据 45
案例2-12：更新全部实时数据 48
第3章 无数据不量化（下） 51
3.1 均值优先 51
案例3-1：均值计算与价格曲线图 52
3.2 多因子策略和泛因子策略 54
3.2.1 多因子策略 54
3.2.2 泛因子策略 55
案例3-2：均线因子 55
3.3 “25日神定律” 59
案例3-3：时间因子 61
案例3-4：分时时间因子 63
3.4 TA-Lib金融指标 66
3.5 TQ智能量化回溯系统 70
3.6 全内存计算 70
案例3-5：增强版指数索引 71
案例3-6：AI版索引数据库 73
3.7 股票池 77
案例3-7：股票池的使用 77
3.8 TQ_bar全局变量类 81
案例3-8：TQ_bar初始化 82
案例3-9：TQ版本日线数据 85
3.9 大盘指数 87
案例3-10：指数日线数据 88
案例3-11：TQ版本指数K线图 89
案例3-12：个股和指数曲线对照图 92
3.10 TDS金融数据集 96
案例3-13：TDS衍生数据 98
案例3-14：TDS金融数据集的制作 102
案例3-15：TDS金融数据集2.0 105
案例3-16：读取TDS金融数据集 108
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