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如何在外汇市场获利

量化交易学习书籍推荐

作者: ​​​[美]里什·纳兰(Rishi K. Narang)​​

量化交易新手最适用的5本书

· 1) Ernest Chan的量化交易 - 这是我最喜欢的金融书籍之一。Chan博士对使用MatLab或Excel建立一个“业余”量化交易系统的过程进行了很好的概述。他使这个话题变得非常容易上手,给人的印象是“任何人都可以做到”。尽管跳过了很多细节(主要是为了简洁),但本书还是对算法交易的原理有很好介绍。他讨论了alpha生成(“交易模型”),风险管理,自动化执行系统和某些策略(尤其是动量和均值回归)。这本书是一个很好的初始点。

· 2) Rishi K. Narang的打开量化盒子的黑箱 - 在本书中,Narang博士详细解释了专业量化对冲基金的运作方式。它面向正在考虑是否要投资这种“黑匣子”的投资者。尽管与业余投资者似乎无关紧要,但该书实际上包含了大量有关应如何实施“适当的”量化交易系统的信息。例如,它概述了交易成本和风险管理的重要性,以及该在哪里寻找更多信息。许多业余算法交易员可以很好地掌握这一点,并了解“专业人士”如何进行交易。

· 3) Barry Johnson的算法交易和DMA - 金融行业中的“算法交易”一词通常是指银行和经纪人用来执行有效交易的执行算法。我一直提到的算法交易不仅涵盖交易的那些方面,还涵盖量化系统的交易。这本书主要是关于前者的,这是由某投资银行的量化软件开发商Barry Johnson撰写的。这是否对我们没有用?一点也不。对交易所的运作方式和“市场微观结构”有更深入的了解,可以极大地帮助业余策略提高盈利能力。尽管它是一本复杂的书,但还是值得一读。

一旦掌握了基本概念,就有必要开始制定交易策略。这通常被称为交易系统的alpha模型。这些策略很容易找到,但是真正的价值在于通过广泛的研究和回测来确定自己的交易参数。下列书籍讨论了某些类型的交易和执行系统,以及如何实施它们:

· 4) Ernest Chan的算法交易:这是Chan博士的第二本书。在第一本书中,他没有提到动量,均值回归和某些高频策略。本书深入讨论了此类策略,并提供了重要的实现方面的细节,尽管其数学复杂度比第一种方法高(例如,卡尔曼滤波器,平稳性/协整,CADF等)。这些策略再次充分利用了MatLab,但是对于那些有编程经验的人来说,可以轻松地将代码修改为C ++,Python / pandas或R。由于第一本书是几年前写的,这本还提供了有关最新市场行为的一些新的信息。

· 5)拉里·哈里斯(Larry Harris )的交易和交换 - 本书着重于市场微观结构,我个人认为,即使在量化交易的开始阶段,这也是必须学习的一个重要领域。市场微观结构是市场参与者如何互动以及订单簿中的“科学” 。它与交易所的功能以及进行交易时的实际情况密切相关。本书很少涉及交易策略,而是更多关于设计执行系统时要注意的事情。量化金融领域的许多专业人士都认为这是一本很好的书,我也强烈推荐它。

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作者: ​​​[美]里什·纳兰(Rishi K. Narang)​​