在"低价策略-面向对象分析与设计 中文 第三版"的章节7.3中,讨论的主题围绕着在Python量化交易中采用的低价策略。这个策略通常涉及利用编程语言如Python进行投资决策,其中Python作为一种强大的工具,提供了丰富的金融库如numpy、scipy和pandas,用于数据处理、计算和分析。
一、入门阶段
这部分教程详细介绍了Python量化交易的学习路径,通过一系列"量化分析师的Python日记",逐步引导读者掌握基础知识。从视频学习课程开始,然后是Python基础教学,每天的内容涵盖不同主题,例如numpy、scipy库的使用,数据处理的pandas库,以及QQuant库的武器谱,如函数插值、二叉树和偏微分方程等。这些内容旨在让初学者熟悉Python在金融领域的应用,如生成因子和回测。
二、股票量化相关
1.1 alpha多因子模型: 这部分探讨了alpha对冲策略,即利用多种基本面指标来识别投资机会,减少市场风险。"破解Alpha对冲策略"的章节可能是对这一概念的深入解析,提供实战经验和感悟。熔断期间的应对策略也提到了使用alpha model来保护投资组合。
1.2 基本面因子选股: 作者介绍了一种基于基本面的股票筛选方法,如使用现金比率、负债现金和现金保障倍数等财务指标,结合市盈率作为衡量公司价值的标准。这表明投资者在量化交易中不仅依赖技术分析,还会结合基本面信息进行投资决策。
1.3.1.2.2 部分内容可能涉及到更具体的因子设计或模型构建细节,但没有直接给出具体内容,可能包括如何选择权重、调整因子组合,或者优化模型性能的方法。
总结来说,7.3节中的低价策略章节是关于如何利用Python编程实现低成本且高效的股票量化交易,它涵盖了从基础技术到高级分析方法的全面指导,帮助读者在投资过程中运用Python工具和技术来捕捉Alpha,降低风险,并制定基本面驱动的投资策略。