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| 編輯推薦： |
| 采用MBA个案模式，配合Python教学代码，由浅入深，结合实盘案例，举一反三。无须专业编程基础，懂Excel即可开始学习。 |
| 內容簡介： |
| 本书采用Python编程语言、Pandas数据分析模块、机器学习和人工智能算法，对足彩大数据进行实盘分析。设计并发布了开源大数据项目zc-dat足彩数据包，汇总了2010—2016年全球5万余场足球比赛的赛事和赔率数据，包括威廉希尔、澳门、立博、Bet365、Interwetten、SNAI、皇冠、易胜博、伟德、必发等各大赔率公司。介绍了如何使用Python语言抓取网页数据，下载更新zc-dat足彩数据包，并预测分析比赛获胜球队的取胜概率，同时提出了检测人工智能算法优劣的“足彩图灵”法则。 |
| 關於作者： |
| 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，国内首个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，发明国内第一个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首家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，发布国内首个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，以及国内首个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。 |
| 目錄： |
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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，why Python19 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,ziwang45 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,zwiang47 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3-5Pandas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4-3tfb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 5.1.1Python简介96 5.1.2案例5-1Pandas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 6.2.3Beautiful Soup 4119 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优雅简洁的时间模块库125 6.5.1案例2-2，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 6.5.12Tokens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7-2Tag标签对象142 7.2.4案例7-3Tag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7-4bs4常用查找功能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通用基础模块库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单天回溯分析218 8.5.2赔率数据合并函数219 8.5.3单天回溯分析函数220 8.5.4单日回报分析221 8.5.5单场比赛分析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9-4sta10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从忘却开始入门266 10.2Iris（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标准流程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 11.3朴素贝叶斯算法296 11.4KNN近邻算法299 11.5随机森林算法302 第12章机器学习经典算法案例（下）308 12.1决策树算法308 12.2GBDT迭代决策树算法311 12.3SVM向量机313 12.4SVM-cross向量机交叉算法316 12.5神经网络算法318 12.5.1经典神经网络算法318 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13-2CCPP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 35013.5.4 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 36114.1.1 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 36514.1.3 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 年度2016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 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 测试数据对比分析 394 第16章 结果数据分析 397 16.1 神秘的df9 397 16.1.1 案例16-1 调试模式 397 16.1.2 神秘的df9 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sta01 409 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 17.2.2 log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 数据字段分析 420 17.2.5 足彩推荐 421 17.3 进一步深入 421 附录A Sklearn常用模块和函数 423 |
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前 言
从足彩到量化，再从量化到足彩。 生命总是在轮回中，不断完成自我突破与成长壮大。 本书《Python足彩大数据与机器学习实盘分析》，是笔者《Python量化三部曲》的补充部分。 《Python量化三部曲》 《Python量化三部曲》包括： 《零起点Python大数据与量化交易》（入门课程）。 《零起点Python量化与机器学习实盘分析》（重点分析sklean）。 《零起点Python量化与Tensorflow学习实盘分析》（重点分析Tensorflow）。 此外还有两部补充作品： 《零起点Python足彩大数据与机器学习实盘分析》。 零起点Python机器学习快速入门》。 最好的Python机器学习入门教程 本书的机器学习算法章节，可能是目前最好的Python机器学习入门教程： 独创的黑箱教学模式，全书无任何抽象理论和深奥的数学公式。 首次系统化融合sklearn人工智能软件和pandas数据分析软件，无需直接使用复杂的numpy数学矩阵模块。 三位一体的课件模式：图书 开发平台 成套的教学案例，系统讲解，逐步深入。 业内第一个系统化的sklearn函数和API中文文档，可作为案头工具书，随时查阅。 基于sklearn pandas模式，无需任何理论基础，全程采用MBA案例模式，懂excel就可看懂。 这些内容采用独创的黑箱模式，MBA案例教学机制，结合一线实战案例，介绍sklearn人工智能模块库和常用的机器学习算法。 这些章节是如此独特、精彩，在我们培训班的内部小范围使用当中，深受学员喜爱，于是，我们将本书当中机器学习相关的课程和案例单独抽取出来，配合部分Python入门课程，形成《零起点Python机器学习快速入门》一书。 进一步学习 本书的读者，如果有兴趣可以进一步学习《Python量化三部曲》的内容，虽然《Python量化三部曲》的内容是金融量化分析为主，但基本原理都是想通的，本质上都是数据分析，只是数据源不同，一个是金融数据，一个是足彩赔率数据。 对于《Python量化三部曲》三部曲的读者而言，本书也有很大的价值，特别是对于第一部入门课程的读者。 本书有多章关于网络爬虫的内容和具体案例，提取网络数据，这为希望自己编写自动交易程序的读者提供了一种基于web的操作接口，类似TopQuant.vip极宽量化社区转载tushare作者的博客： 《【转】tushare基于Python的股票实盘交易接口的实现与应用》 http：topquant.vipforum.php?mod=viewthread＆tid=214 网络资源 本书的读者QQ群是：264880547（Top极宽足彩大数据） 本书有关的程序和数据下载，请浏览网站：TopQuant.vip极宽量化社区，网站【下载中心】有最新的程序和数据下载地址。 本书在TopQuant.vip极宽量化社区设有专栏，对本书和足彩有任何建议的，请在社区相关专栏发布信息，我们会在第一时间进行反馈和答复。 《零起点python》系列丛书 本书继续保持了《零起点python》系列丛书的一贯风格，简单实用，书中配备大量图表说明，没有一条数学公式，普通读者，只要懂word、excel，就能够轻松阅读全书。 IT零起点，无需任何电脑编程基础，会打字、会Excel，就能看懂本书，利用本书配套的Python软件包，轻松学会如何利用python，对股票、足彩数据，进行专业分析，量化投资分析。 投资零起点，无需购买任何专业软件，本书配套的zwPython软件包，采用开源模式，提供100%全功能、全免费的工业级数据分析平台。 配置零起点，所有软件、数据，全部采用苹果开箱即用模式，绿色版本，无需安装，解压即可，直接运行系统。 理财零起点，无需任何专业金融背景，采用通俗易懂的语言，配合大量专业图表，实盘操作案例，轻松掌握各种量化投资策略。 数学零起点，全书没有任何复杂数学公式，只有最基本的加减乘除，初中以上文化，即可看懂全书。 关于足彩的几个误区 近年来，大数据产业，人工智能行业风生水起，可国内足彩大数据的专业研究，还是处于冷门和偏门，这其中有很多关于足彩领域的误区。 很多主流学者，到现在都看不起足彩，认为是赌博，这个我们不讨论，最近国家级别的彩票大数据研究中心，也已经正式成立了，资本的力量是无穷的。 为此，笔者做了一个简单的小结，以正视听： 足彩虽然容易与赌球混淆，但却是最好的大数据研究对象，没有之一。 微软、百度、谷歌，目前都有专业团队，在做足彩大数据，并定期发布。 说白了，足彩相当于十倍配资的股票。 国内足彩赔率的确很低，差不多是全球最低的，比欧平低10%左右。 彩票的发明人和股票，据说都是同一个英国爵士。 必胜足彩交易所，成立当年获得了英国MBA商业创新大奖。 高盛多年前，就开始足彩套利业务，维基百科有介绍。 黑天鹅红牛吧足彩，是业内首家公开进行实盘测试的足彩大数据模型。 黑天鹅算法，在业内率先以盈利率，而不是胜率，测试足彩算法模型。 致谢 虽然很多网友在笔者博客留言，建议笔者早日完成足彩大数据这本书，但本书的创作和正式出版还是经历了许多波折。 如今本书终于出版，在此，要特别感谢电子工业出版社的黄爱萍和戴新编辑，感谢她们在选题策划和稿件整理方面做出的大量工作。 同时，在本书创作过程中，极宽开源量化团队和培训班的全体成员，提出很多宝贵的意见，并对部分课件程序做了中文注解。 特别是吴娜、余勤两位同学，为极宽开源量化文库和zwQuant开源量化软件编写文档，以及在团队成员管理方面做了大量工作，为他们的付出表示感谢。 何海群（字王） 北京极宽科技有限公司CTO 2017年2月25日 |
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