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量化交易与机器学习新手最适用的5本书

量化交易与机器学习新手最适用的5本书

  • 编者:Meteor
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  • 发布时间:2023-01-05
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今天,小编给大家分享5本关于机器学习、统计、量化交易的书籍,包含:《主动式股权管理》、《量化金融面试实务指南》、《机器交易:部署计算机算法征服市场》、《算法交易:制胜策略及其基本原理》、《统计学习导论:在R中的应用》。
量化交易与机器学习新手最适用的5本书
这5本书分别从专业知识,实践经历等多方面讲述了量化交易与机器学习,非常适合量化人自我提升。
首先,来说一下量化股票。

1、《主动式股权管理》

《Active Equity Management》
这本书的作者是Xinfeng Zhou毕业于麻省理工,之前在SAC、高盛等公司都工作过,目前是股票多空组合的投资经理。
Active Equity Management
这本书详细介绍了实务中量化股票的选股信号、投资组合优化、风险管理、算法交易等内容,与很多偏向理论和模型的书不同,这本书从实践角度出发,通俗易懂。
另外也给出了很多参考文献,一般学术界研究量化投资也是高度偏重于股票方面,学术界的很多因子和想法也可以在实践中得到验证。
提到这位作者,顺便介绍一下他另外一本关于量化面试的书,俗称“绿皮书”。
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2、《量化金融面试实务指南》

《A Practical Guide To Quantitative Finance Interviews》
A Practical Guide To Quantitative Finance Interviews
在本书中,分析了200多个真实的面试问题和解决方案,包括了智力题、概率、统计、随机过程、编程、数学等方面,俗称量化面试宝典,对普通公司的面试应该足以对付。
除了量化股票,其他方面的量化也比较重要,也有一些比较综合的书,比如
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3、《机器交易:部署计算机算法征服市场》

《Machine Trading:Deploying Computer Algorithms to Conquer the Markets》
Machine Trading:Deploying Computer Algorithms to Conquer the Markets
这本书从最基本的模型到最复杂的人工智能模型都有涉猎,股票、期货、期权全覆盖,最重要的是,有完整的Matlab代码和数据。
很多量化交易的书哪怕是偏向实务,但是由于缺乏代码和数据,别人无法重现他们的结果,也很难拿给自己用,但这本书最出众的地方给出了完整的代码。而且作者强烈推荐使用Matlab做研究和交易。

4、《算法交易:制胜策略及其基本原理》

《Algorithmic Trading:Winning Strategies and Their Rationale》
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”。
Algorithmic Trading:Winning Strategies and Their Rationale
这本书就是对算法交易的原理有很好介绍,并且讨论了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。
它偏向于传统的统计方法,包括时间序列等,策略也是均值回归为主,期货方面也介绍了一些基本知识和简单的趋势策略,也有Matlab程序。
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5、《统计学习导论:在R中的应用》

最后介绍一本统计、机器学习的书。
《An Introduction to Statistical Learning:with Applications in R》,2013
An Introduction to Statistical Learning:with Applications in R
学习统计学可以从这本书入手。这本书用R语言介绍了经典的统计、机器学习模型包括:线性回归、逻辑斯特回归、Ridge、Lasso、SVM、boosting、random forest等。
每一章都包含一个教程,介绍如何实现R中提出的分析和方法,R是一个非常流行的开源统计软件平台。
好了,今天的书单推荐就到这里啦,以上这些书籍可以综合起来学习,结合自己的数据库,开发相应的策略。

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