从事算法交易必读的5本书!

大家好,我是Lucy@FinTech社区,今天的文章将为大家推荐几本经典的算法交易入门书籍。欢迎添加以下微信,加入Tech社群,提认知,攒人脉,求职招聘!

 

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算法交易是一个极其复杂的领域,对于数学及统计学都有很高要求,对于初学者来说,难以入门往往会带来深深的挫败感。但其实算法交易整体的概念上比较直接易懂的,但细节方面则需要循序渐进的学习才能更好的掌握。

而算法交易的美在于并不是只有在实盘操作中才能测试你的策略,许多交易所都提供了真实市场数据的模拟系统。这些系统说明详细,可以帮助你针对算法交易进行深入的学习,而不用担心因为学习而赔钱。

想要转行或入行的工程师,最大的疑问就是:


 

怎么才能真正入门量化交易呢?


 

初学者或者刚入行的工程师首要任务在于要构建一个量化交易牢固的整体框架。

这篇文章为大家推荐几本经典的入门书。既涵盖一些基础,同时又不涉及过于繁杂的数学讨论,因为在一本书里兼顾这两点是很难做到的,基于这个原则,为大家推荐下面5本书,希望帮助你快速掌握量化交易的整体框架。

 

量化交易:如何构建算法交易

Quantitative Trading: How to Build Your Own Algorithmic Trading Business by Ernest Chan

 

本书作者对于个人投资者建立量化投资交易系统的过程做了很好的阐述,使得量化交易变得简单明了,作者在书中一直鼓励大家成为一名量化交易员,这其实是人人都可以做到。为了保证整体简单易懂,书中有一些细节有所省略,但不论怎样这的确是本非常好的入门书籍,书中讨论了如何创造alpha收益模型,风险管理,自动化指令执行系统及一些策略(主要是惯性及均值回归策略)。

 

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黑盒:关于量化交易的真谛

(Inside the Black Box: The Simple Truth About Quantitative Trading by Rishi K. Narang)

 

本书详细介绍了量化投资基金是如何运作的,为头脑聪明的投资者解释了他们能否利用量化投资基金这个“黑盒”进行投资。尽管书中完全没有涉及个人投资者相关内容,但包含了大量如何构建量化交易系统的内容。书中讨论了交易成本和风险管理的重要性,并为读者指出了进一步学习的路线。个人算法交易者可以从书中学习到专业机构是如何进行算法交易的。

 

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算法交易与直接市场接入:

直接市场接入交易策略导论

Algorithmic Trading & DMA: An introduction to direct access trading strategies by Barry Johnson

 

一提到算法交易,非专业人士首先想到的往往是机构投资者用来高效执行交易的算法,但其实算法交易不仅仅涉及交易层面,还有如何量化及实现系统。本书主要关注交易层面,作者是投行的一名资深Quant,那这本书对于个人投资者就毫无意义了么?当然不是,通过本书读者可深入地理解交易所是如何运作的以及了解交易市场的微观结构,对于提升个人投资者策略水平也有很大的帮助。

当牢固掌握基本概念后,你就可以开始动手实践开发交易策略了,在交易系统中称之为alpha模型。策略可以通过各种途径获得,但其能否真正体现价值,让你得到回报,还需要不断的研究与回测来持续改进。下面即将介绍的两本书中介绍了一些不同类型的交易系统与指令执行系统,也包含了一些实现细节。

 

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算法交易:制胜策略及原理

Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale by  Ernest Chan

 

Dr Chan系列的第二本,这本书对第一本书中没有提及惯性、均值回归与高频策略进行了详细的讨论,并提供了部分实现细节,本书对于数学有一定要求(因为很多内容涉及卡尔曼过滤器、平稳/协整,扩展迪基-福勒检验等)。书中的策略大部分使用MATLAB实现,但你可以很轻松地的用C++、Python/pandas或者R复现。

 

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交易与交易所:

给参与者的市场微观结构

Trading & Exchanges: Market Microstructure for Practitioners by Larry Harris
 

此书主要关注于市场微观结构,这部分即使在初学阶段也非常有必要学习的。市场的微观结构是关于市场参与人如何互相影响,交易所订单系统又是如何运转的一门学问,它告诉我们交易所在市场中所起的作用,执行每笔交易时背后到底发生了什么。本书没有涉及具体的交易策略,更多的是在讨论指令执行系统设计时需要考虑的一些事情。

 

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The End.