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内容简介

何海群，网名：字王，CHRD前海智库CTO，《中华大字库》发明人，出版书籍20余部，在人工智能、数据分析等方面具有20年一线专业经验；zwPython开发平台、zwQuant量化软件设计师，中国“Python创客”项目和“Python产业联盟”发起人，国内Python量化课程：《Python量化实盘 魔鬼训练营》创始人，极宽量化开源团队的创始人。 1990年，发明国内VR数据手套并获得专利授权，被业界称为“中国VR之父”；1992年，论文《人工智能与中文字型设计》入选《广东青年科学家文集》，现已成为中文字库行业三大基础建模理论之一；1997年，出版国内首部网络经济专著《网络商战》；2008年，在北京联合创办国内4A级网络公关公司，服务过200余家国际五百强企业，被公关协会誉为：中国网络公关事业的开创者与启蒙者；2012年，发布国内自主研发的智能中文字库设计软件《x2ttf涂鸦造字》，全功能全免费公益软件；2016年，推出国内首套纯python开源量化软件：zwQuant，以及国内Tick级别开源金融大数据项目：zwDat金融数据包。 研究成果有：“小数据”理论，快数据模型，黑天鹅算法，GPU超算工作站、MTRD多节点超算集群算法、“1+N”网络传播模型、人工智能“足彩图灵法则”等。

作者简介

何海群，网名：字王，CHRD前海智库CTO，《中华大字库》发明人，出版书籍20余部，在人工智能、数据分析等方面具有20年一线专业经验；zwPython开发平台、zwQuant量化软件设计师，中国“Python创客”项目和“Python产业联盟”发起人，国内Python量化课程：《Python量化实盘 魔鬼训练营》创始人，极宽量化开源团队的创始人。 1990年，发明国内VR数据手套并获得专利授权，被业界称为“中国VR之父”；1992年，论文《人工智能与中文字型设计》入选《广东青年科学家文集》，现已成为中文字库行业三大基础建模理论之一；1997年，出版国内首部网络经济专著《网络商战》；2008年，在北京联合创办国内4A级网络公关公司，服务过200余家国际五百强企业，被公关协会誉为：中国网络公关事业的开创者与启蒙者；2012年，发布国内自主研发的智能中文字库设计软件《x2ttf涂鸦造字》，全功能全免费公益软件；2016年，推出国内首套纯python开源量化软件：zwQuant，以及国内Tick级别开源金融大数据项目：zwDat金融数据包。 研究成果有：“小数据”理论，快数据模型，黑天鹅算法，GPU超算工作站、MTRD多节点超算集群算法、“1+N”网络传播模型、人工智能“足彩图灵法则”等。

网友热评

小正: 谢谢你，我常研究，火逆的多吐血，气逆的多吐食，要能明道，行到气，火气都消了。

图书目录

第1章足彩与数据分析1 1.1“阿尔法狗”与足彩1 1.2案例1-1：可怕的英国足球3 1.3关于足彩的几个误区7 1.4足彩·大事件8 1.5大数据图灵（足彩）原则10 1.6主要在线彩票资源11 1.7主要在线足彩数据源15 1.8足彩基础知识17 1.9学习路线图18 第2章开发环境19 2.1数据分析首选Python19 2.1.1大数据，whyPython19 2.1.2入门简单，功能强大21 2.1.3难度降低90%，性能提高10倍23 2.1.4“零对象”编程模式24 2.2用户运行平台25 2.3程序目录结构26 2.4tfbDat足彩数据包27 2.5Spyder编辑器界面设置28 2.5.1开发环境界面设置28 2.5.2代码配色技巧29 2.5.3图像显示配置31 2.5.4重剑无锋32 2.6Notebook模式34 2.7模块库控制面板36 2.7.1模块库资源37 2.7.2模块库维护更新37 2.7.3系统关联38 2.8使用pip命令更新模块库39 2.8.1pip常用命令39 2.8.2进入Python命令行模式41 2.8.3pip安装模板41 2.8.4pip参数解释42 2.8.5pip-install参数选项43 第3章入门案例套餐45 3.1案例3-1：第一次编程，“hello,ziwang”45 3.1.1简单调试46 3.1.2控制台复位47 3.2案例3-2：增强版“hello,ziwang”47 3.3案例3-3：列举系统模块库清单49 3.4案例3-4：常用绘图风格50 3.5案例3-5：Pandas常用绘图风格52 3.6案例3-6：常用颜色表cors53 第4章足彩量化分析系统55 4.1功能简介55 4.1.1目录结构56 4.1.2TFB安装与更新56 4.2TFB主体框架57 4.2.1模块构成57 4.2.2Top-Base极宽基础模块库57 4.2.3Top-Football极宽足彩专业模块库58 4.2.4tfbDat极宽足彩数据包59 4.2.5量化系统模块构成60 4.2.6案例4-1：赔率文件切割61 4.2.7案例4-2：批量切割数据文件64 4.3tfbDat数据结构66 4.3.1案例4-3：tfb数据格式67 4.3.2gid基本比赛数据格式67 4.3.3xdat赔率数据格式69 4.4足彩基本数据分析73 4.4.1案例4-4：比赛数据基本图表分析73 4.4.2案例4-5：比赛数据进阶图表分析77 4.4.3案例4-6：比赛数据年度图表分析80 4.4.4案例4-7：比赛数据时间细分图表分析81 4.5胜、平、负数据分析88 4.5.1案例4-8：胜、平、负数据分析88 4.5.2@修饰符88 4.5.3胜、平、负分析90 4.6赔率数据分析91 4.6.1案例4-9：赔率分析91 4.6.2扩充dr_gid_top10绘图函数92 4.6.3赔率对比93 第5章常用数据分析工具96 5.1Pandas数据分析软件96 5.1.1Pandas简介96 5.1.2案例5-1：Pandas常用统计功能99 5.2科学计算104 5.3人工智能105 5.4NLTK语义分析107 5.5数据清洗统计分析109 5.6数据可视化109 第6章辅助工具114 6.1性能优化114 6.1.1Numexpr矢量加速库115 6.1.2Numba支持GPU的加速模块库115 6.1.3Blaze大数据优化模块库115 6.1.4Pyston加速模块116 6.1.5PyPy加速模块116 6.1.6Cython116 6.1.7其他优化技巧117 6.2网页信息抓取117 6.2.1Requests人性化的网络模块118 6.2.2Scrapy网页爬虫框架118 6.2.3BeautifulSoup4119 6.3其他工具模块120 6.3.1Logging日志模块120 6.3.2Debug调试工具121 6.3.3re正则表达式121 6.3.4并行编程122 6.4网络辅助资源123 6.5arrow优雅简捷的时间模块库125 6.5.1案例6-1：arrow入门案例126 6.5.2创建arrow时间对象128 6.5.3创建时间戳128 6.5.4arrow属性129 6.5.5replace替换和shift位移130 6.5.6format格式化参数130 6.5.7时间转换131 6.5.8短命令131 6.5.9人性化131 6.5.10范围和跨度132 6.5.11工厂模式133 6.5.12Token特殊字符133 第7章网络足彩数据抓取135 7.1500彩票网站数据接口的优势135 7.1.1案例7-1：抓取赔率数据网页136 7.1.2网页数据实战操作技巧139 7.2网页解析的心灵鸡汤141 7.2.1BS4四大要素三缺一142 7.2.2Tag标签对象142 7.2.3案例7-2：Tag标签对象142 7.2.4案例7-3：Tag标签对象数据类型145 7.2.5NavigableString导航字符串149 7.2.6BeautifulSoup复合对象149 7.2.7Comment注释对象150 7.2.8案例7-4：BS4查找匹配功能150 7.2.9BS4节点遍历功能154 7.3足彩基本数据抓取155 7.3.1案例7-5：分析网页比赛数据155 7.3.2案例7-6：提取网页比赛数据157 7.3.3gid比赛基本数据结构159 7.3.4案例7-7：提取比赛得分161 7.3.5案例7-8：提取球队id编码164 7.3.6案例7-9：抓取历年比赛数据167 7.3.7案例7-10：流程图工具与Python171 7.3.8实盘技巧172 7.3.9案例7-11：进程池并发运行174 7.4批量抓取足彩网页数据实盘教程177 7.4.1案例7-12：批量抓取赔率数据177 7.4.2fb_gid_getExt扩展网页下载函数178 7.4.3bars节点数据包与pools彩票池178 7.4.4抓取扩展网页180 7.5足彩赔率数据抓取181 7.5.1gid与赔率数据网页181 7.5.2案例7-13：提取赔率数据184 7.5.3赔率数据与结构化数据186 7.5.4瀑布流数据网页与小数据理论189 第8章足彩数据回溯测试191 8.1TFB系统构成192 8.1.1TFB系统模块结构192 8.1.2Top-Base极宽基础模块库192 8.1.3Top-Football极宽足彩专业模块库193 8.2实盘数据更新194 8.2.1案例8-1：实盘数据更新194 8.2.2实盘要点：冗余195 8.2.3实盘要点：耐心196 8.2.4实盘要点：数据文件197 8.2.5main_get函数197 8.3变量初始化199 8.3.1全局变量与类定义201 8.3.2彩票池内存数据库202 8.3.3案例8-2：内存数据库&数据包204 8.4回溯测试205 8.4.1案例8-3：回溯206 8.4.2main_bt回溯主入口207 8.4.3案例8-4：实盘回溯209 8.4.4彩票池与统计池211 8.4.5poolTrd下单交易数据212 8.4.6poolRet回报记录数据213 8.4.7实盘足彩推荐分析214 8.4.8实盘回报分析214 8.4.9全数据分析与足彩数据集215 8.5bt_main回溯主函数216 8.5.1bt_1dayMain单日回溯函数218 8.5.2赔率数据合并函数219 8.5.3单日回报分析函数220 8.5.4单日回报分析221 8.5.5单场比赛回报分析223 8.6sta01策略的大数据分析224 8.6.1一号策略函数226 8.6.2超过100%的盈利策略与秘诀227 8.6.3统计分析228 8.6.4回溯时间测试229 8.6.5bt_main_ret总回报分析230 第9章参数智能寻优232 9.1一元参数寻优233 9.1.1案例9-1：一号策略参数寻优233 9.1.2一元测试函数234 9.1.3测试结果数据格式236 9.1.4案例9-2：一元参数图表分析237 9.2策略函数扩展241 9.2.1扩展一号策略函数241 9.2.2案例9-3：一号扩展策略242 9.2.3案例9-4：sta10策略244 9.3二元参数寻优246 9.3.1案例9-5：sta10参数寻优246 9.3.2案例9-6：二元参数图表分析248 9.4策略310准多因子策略252 9.4.1案例9-7：数据预处理254 9.4.2案例9-8：策略310参数寻优257 9.4.3案例9-9：策略310图表分析259 9.4.4案例9-10：策略310264 第10章Python人工智能入门与实践266 10.1从忘却开始266 10.2Iris经典爱丽丝269 10.2.1案例10-1：经典爱丽丝270 10.2.2案例10-2：爱丽丝进化与矢量化文本272 10.3AI操作流程273 10.3.1机器学习与测试数据集合274 10.3.2机器学习运行流程274 10.3.3经典机器学习算法275 10.3.4黑箱大法275 10.3.5数据切割函数276 10.3.6案例10-3：爱丽丝分解277 10.3.7案例10-4：线性回归算法281 第11章机器学习经典算法案例（上）286 11.1线性回归286 11.2逻辑回归算法293 11.2.1案例11-1：逻辑回归算法294 11.3朴素贝叶斯算法296 11.3.1案例11-2：贝叶斯算法297 11.4KNN近邻算法299 11.4.1案例11-3：KNN近邻算法301 11.5随机森林算法302 11.5.1案例11-4：随机森林算法306 第12章机器学习经典算法案例（下）308 12.1决策树算法308 12.1.1案例12-1：决策树算法310 12.2GBDT迭代决策树算法311 12.2.1案例12-2：GBDT迭代决策树算法312 12.3SVM向量机313 12.3.1案例12-3：SVM向量机算法315 12.4SVM-cross向量机交叉算法316 12.4.1案例12-4：SVM-cross向量机交叉算法317 12.5神经网络算法318 12.5.1经典神经网络算法319 12.5.2Sklearn神经网络算法320 12.5.3人工智能学习路线图320 12.5.4案例12-5：MLP神经网络算法321 12.5.5案例12-6：MLP_reg神经网络回归算法323 第13章机器学习组合算法326 13.1CCPP数据集326 13.1.1案例13-1：CCPP数据集327 13.1.2案例13-2：CCPP数据切割328 13.1.3数据切割函数330 13.1.4案例13-3：读取CCPP数据集331 13.1.5数据读取函数333 13.2机器学习统一接口函数334 13.2.1案例13-4：机器学习统一接口334 13.2.2统一接口函数336 13.2.3机器学习算法代码338 13.2.4效果评估函数339 13.2.5常用评测指标340 13.3批量调用机器学习算法341 13.3.1案例13-5：批量调用341 13.3.2批量调用算法模型344 13.4一体化调用345 13.4.1案例13-6：一体化调用345 13.4.2一体化调用函数346 13.5模型预制与保存348 13.5.1案例13-7：储存算法模型348 13.5.2模型保存函数350 13.5.3模型预测函数350 13.5.4案例13-8：批量储存算法模型351 13.5.5批量模型储存函数353 13.5.6案例13-9：批量加载算法模型353 13.6机器学习组合算法357 13.6.1案例13-10：机器学习组合算法357 13.6.2机器学习组合算法函数359 第14章足彩机器学习模型构建361 14.1数据整理361 14.1.1案例14-1：赔率数据合成362 14.1.2案例14-2：按年切割赔率数据365 14.1.3案例14-3：累计切割赔率数据365 14.2年度足彩赔率模型366 14.2.1案例14-4：2016年度足彩赔率模型组367 14.2.2案例14-5：年度多字段足彩赔率模型组370 14.3累计足彩赔率模型373 14.3.1案例14-6：累计2016足彩赔率模型组373 14.3.2案例14-7：累计多字段足彩赔率模型组376 14.3.3足彩算法模型文件379 第15章足彩机器学习模型验证381 15.1年度赔率模型验证381 15.1.1案例15-1：年度赔率模型验证381 15.1.2案例15-2：多字段年度赔率模型验证383 15.2累计赔率模型验证385 15.2.1案例15-3：累计赔率模型验证385 15.2.2案例15-4：多字段累计赔率模型验证386 15.3年度组合模型验证388 15.3.1案例15-5：年度组合模型验证388 15.3.2案例15-6：多字段年度组合模型验证391 15.3.3案例15-7：全字段年度组合模型验证391 15.3.4年度组合模型测试数据对比分析392 15.4累计组合模型验证393 15.4.1案例15-8：年度组合模型验证393 15.4.2案例15-9：多字段年度组合模型验证394 15.4.3累计组合模型测试数据对比分析394 第16章结果数据分析397 16.1神秘的df9397 16.1.1案例16-1：调试模式397 16.1.2神秘的df9结果数据变量400 16.2盈利率分析402 16.2.1案例16-2：盈利率计算402 第17章机器学习足彩实盘分析407 17.1回溯主入口408 17.1.1案例17-1：策略sta01409 17.1.2结果文件解读409 17.1.3数据字段分析411 17.2机器学习与回溯分析412 17.2.1案例17-2：Log回归策略足彩分析414 17.2.2Log回归策略函数415 17.2.3案例17-3：30天Log回归策略足彩分析418 17.2.4数据文件分析420 17.2.5足彩推荐421 17.3进一步深入421 附录ASklearn常用模块和函数423