量化交易之門書

❶ 學量化交易全部要哪些書

一本是2011年的論文集 Econophysics of Order-driven Markets，收錄了一系列關於盤口和高頻數據建模的論文。另一本是2013年的 High-Frequency Trading book，包含一些策略研究和機器學習方面的應用。這兩本一定程度上可以反應學界目前對這個領域的研究現狀。

❷ 想學量化交易的C++編程，有沒有比較好的參考書可看

下面這個可以參考一下，具體還要看個人的情況。

我覺得應該根據你的工作需要或者說你的發展方向而定。基本上兩大類吧：C/C++和Java。比如，如果你要做企業級應用的你應該學習Java和C＃；如果你想做嵌入式，那麼應該學好C語言；其他情況下，在你不知道要做什麼之前你可以選擇學習C/C++。學會這兩大類中的一類，對於你學習其他語言都將是比較輕松，包括腳本語言，動態語言„„呵呵，這里想就自己的學習經歷和情況給大家一個建議，僅供參考。
1、我的入門是從學習C語言開始的（其實課程是C＋＋)，這是我們學校的公共課，我上課比較認真（雖然老師講得很差，而且一段時間後，我就發現自己的基礎掌握比她好，當然理解深度沒她好），因此，我認為對於完全沒有基礎的人而言，聽別人講比較容易入門。當時的教材是學校自己編的，挺爛的。
建議一（以C/C++為例），對於剛想進入編程的人（就是從來都沒有接觸過編程的人），最好是聽課的方式（自己看的話估計要很慢，而且很痛苦），可以找視頻或者培訓等。C語言推薦入門教材：譚浩強的C語言，最新版是第三版，不過第二版應該也可以了（藍色的）。說明一下：堅決不同意直接看K&R的《The C programming language》，這本書絕對不是初學者可以看懂的，裡面講語法的並不多，語法都是合在程序裡面講。不過這本書非常好，入門以後一定要看的一本書。
當然可以從C＋＋直接入門，C＋＋之父強烈推薦從C＋＋直接入手。C＋＋推薦入門教材：錢能的C++（紅色的，清華大學出版），這本書第一版不是ISO C＋＋，不過比較經典，作者現在也出了第二版了，第二版好像不是太好。國外的最好的入門教材據說是：《Acclerated C++》作者是Koenig和Moo夫婦，非常厲害。他們的著作還有《c陷阱與缺陷》《c＋＋沉思錄》。《Acclerated C++》這本入門的書我沒有看過，我覺得還是先找本國內的書好好看，看的差不多了，國外的經典書籍隨便看就會覺得很有味道，否則你可能會很受打擊。入門的書至少要看兩三遍（要徹底理解哦 ):）。如果是C＋＋，我建議後面類的部分至少要理解三到五遍。說明一下，c＋＋模板的部分可以先不用看，如果有興趣的話，等把c＋＋學的差不多了，我覺得可以把模板、STL、泛型編程結合起來學習，這個又是一個很大的工作量了，又得下很大的功夫。所以說，C++博大精深啊。
建議二、學習過程中要結合簡單的演算法，像冒泡還有類似c語言程序百例這樣的小例子做做；更進一步應該做點大一點的項目，最好是控制台程序。或者你已經著手學習win32、MFC或linux，你也可以結合平台做點小的項目。
2、第一階段是最苦的，接下來相對就知道應該怎麼去學習了。這時候假設你已經有了扎實的c＋＋基礎。這是你可以選擇也應該選擇發展方向了，做企業級應用，還是系統開發，嵌入式設計或者游戲開發„„ 那時我其實並沒有考慮那麼多，因為我不是學計算機的，因此我就把參加一些計算機之類的考試當作學習目標。我當時其實C＋＋語言基礎已經很不錯了，但是上機實踐很少（那時我沒有電腦），因此參加省計算機二級，全國計算機三級和全國計算機四級考試，結果上機都沒有通過。我很郁悶，二級的時候是我不知道怎麼樣進那個DOS界面把題目調出來，三級的時候是很快就編好了，也通過運行了，可是成績出來卻不及格，四級的時候是編好了，可能是我那題目比較難，好像用了兩次循環，結果那破機器竟然承受不了。後來一亂就毀了（當然主要是上機太少了）。不過我那些上機都沒有去補考。二級和三級的時候是自恃水平已經遠遠超過考試要求了，四級的時候則因為自己已經通過高級程序員考試，覺得補考上機好像沒必要。（我高程和四級都是在2003年考的）。
建議三：定位學習方向，並好好學習計算機基礎知識。在你還不確定學習方向，或者你還在大學本科期間，那麼我認為應該先把計算機的基礎知識好好學習一下。我認為計算機必學的基礎課程而且要精學——首先是數據結構，其次是操作系統、軟體工程，資料庫。這四門課不管你將來想從事哪個方向的基本上都會用到。當然，有時間的話，其他基礎課都是應該掌握的，離散數學、組成原理、體系結構、網路、編譯原理甚至跨學科的。方向是很重要的，因為知識其實是無限的，一個小小的領域就夠你研究很久了。本科生可能還沒有什麼方向的感覺，但是到了研究生你一定要清楚自己到底想要做什麼，要往哪個方面發展，不要盲目學，瞎學亂學，否則最後可能看似什麼都會，其實什麼都不會。
我也曾經學習過Java一段時間，這篇文章既然是談編程語言的入門學習，我也簡單說一說。因為有了比較C＋＋扎實的語言基礎，所以Java學起來比較輕松。我先找了國內一本薄薄的教材很快看了一遍（幾乎都理解，但是只看了一遍），空閑的時間配合清華張孝詳老師的java視頻。以後其實才算我真正要開始入門JAVA的學習，我用了是《core java》中文第六版（本來想用候捷翻譯的第二版的《Thinking in Java》，發現被同學弄丟了），這本書我差不多用了20天才把裡面的知識都搞懂，當然包括程序風格的模擬，最重要的時我把有關GUI編程的那三章裡面的程序例子幾乎可以默寫出來（當然，那是因為我理解了，其實這樣就變成了我的知識了），裡面的API我也記得差不多了。（說明：Java裡面的GUI編程沒什麼用處了，建議大家先跳過，GUI不是Java的長處，如果以後需要的話再查手冊或者再記憶學習）。
其實學習了C＋＋以後，學習Java是比較容易了，但是建議不要兩種都學啦，他們的用途是不一樣的，你應該熟悉其中一種，更重要的是熟悉其應用領域所需要的專業知識甚至平台，以及使用他們的企業，有創業計劃的還應該考慮一下他們的應用領域，最重要的是思考他們的潛在的應用領域。
對於初級的學習就講到這里，接下去的學習其實都是高級部分，先不介紹了，因為：一、我自己都還沒有學懂，這里亂吹會誤人子弟。 二、高級東西的學習很多，有很多選擇，又需要很多繁瑣的知識，可能也一下子沒辦法講清楚。

❸ 學習量化交易都有哪些書可以參考

提兩本相關的學術著作。一本是2011年的論文集 Econophysics of Order-driven Markets，收錄了一系列關於盤口和高頻數據建模的論文。另一本是2013年的 High-Frequency Trading book，包含一些策略研究和機器學習方面的應用。這兩本一定程度上可以反應學界目前對這個領域的研究現狀。

❹ 有哪些值得推薦的量化投資類書籍

開門見山，下面推薦10本投資入門的經典書籍，總有一本適合你。

1.經濟學原理

曼昆的「經濟學原理」作為三大經典入門書籍之一，淺顯易了、博大精深、富有人文熱情，是學習投資怎麼都繞不開的一本書。

為什麼有的人聰明絕頂，卻一生窮困潦倒？很多時候，學校只給了專業知識，卻沒有告訴人們如何理財。而經濟學，作為投資理財的基礎課程，對人的一生都是有用的。

❺ 量化交易該如何入門

5000萬差不多吧。沒5000萬不要談量化交易，手續費能不能賺回去都是問題

❻ 如何系統地學習量化交易

首先，我對這個問題是完全不知道怎麼回答，為此，我專門去請教了我的老師。

• 我理解很難有一個定量交易的所謂的系統學習過程，定量的只是手段，交易邏輯是多樣的，你可以通過形態描述，追蹤市場方法，如不合理的降價，也可以把天體物理、小波分析、神經網路等復雜模型應用其中，你可以做的是K線結構上的策略，也可以做日線或每500毫秒數據進行決策的策略。所有的一切目的就是為了獲利，所謂量化和程序化只是實現這一目的的手段。

  

• 一個strategist需要思考策略的思維框架，實現方式，而developer則是側重了前後端介面，輸入輸出，界面設置，風控機制，平台拼接等等很多很多方面。其實很不相同吧。

❼ 量化交易經典的書籍有哪些

《打開量化投資的黑箱》《主動投資組合管理》《Systematic Trading 》《Pairs Trading》

❽ 近十年量化交易領域最重要的十本參考書是哪些

怎麼搞得，我免費指導，研究主要量化交易領域

❾ 量化交易是什麼

量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
應答時間：2020-12-11，最新業務變化請以平安銀行官網公布為准。
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❿ 喬治·索羅斯寫過一本叫《量化投資》的書嗎

一下內容純手打

證券分析方法主要分三種：
一是基本面分析，代表作《證券分析》《價值投資》，代表任務「巴菲特」；

二是技術面分析，代表做《趨勢技術分析》《道瓊斯理論》等，注重短期投資，索羅斯屬於短期投機類型，但是沒有任何資料顯示他的投資流派屬於純粹的技術面分析，可能的情況是上述兩種都有。今年的而貝爾經濟學得主法瑪提出的」有效市場假說「某一種程度上，否定了技術面分析。

三是量化分析，美國近幾十年興起的一種方法，典型的代表人物是西蒙斯。

中國國內的量化投資的研究還比較少，量化投資的基金以及機構也不夠普遍，切主要集中於香港地區。原因之一是，國內金融金融市場沒有完全開放，金融產品匱乏。美國市場的金融產品多達幾萬種，而國內只有兩百多種。

關於量化投資的書，國內國外都有很多，主要集中與國外，國內學者大多是對國外技術的學習。當然，如果你是初學者，建議你還是從國內的相關書籍開始學起。

如果有一本書，叫《量化投資》，我敢保證你看了一定學不到什麼東西，丁鵬的《量化投資》就是這樣，只是對現在主要方法以及模型的簡單介紹。用於同行業交流也許會有些價值。書籍內容從：量化選股、量化擇時、到套利什麼什麼的，基本上都是簡單的介紹，可以當作課外讀物，了解一下什麼叫量化投資。如果你真的想學到什麼東西，直接網路文庫：量化選股、多因子選股等詞，你會看到無數國內證券機構對市場的量化研究。而且資料詳細。可是，你學不到最根本的原理。

原因如下：
進行量化分析，必須至少具備兩種能力：

一、扎實且足夠的數學、統計學基礎，用於理論上的金融建模；
二、能夠使用相關計量軟體進行數據分析或者模型求解等。

這兩個要求一般人很難到達，所以證券從業的教材認為難度大是量化投資的一個很大局限性。

如果樓主對量化投資有興趣，我可以推薦一些教材給你：

如果僅僅是想了解一下： 丁鵬《量化投資》，書很貴，個人認為沒什麼實用價值。可以有個簡單的系統的認識；

如果是想學習並且能在實際中運用，建議如下：

數學方面：
《微積分》 到高級《高級微積分》
《線性代數》《非線性代數》
《概率論與數理統計》《概率、隨機變數、隨機過程》
《離散數學》《運籌學》《統計學》
金融理論上
《計量經濟學基礎》《計量經濟分析》
《數量金融學》《金融時間序列分析》
。。。。還有很多很多
以及其他金融知識基礎
建模方面
這類的書，我看的不多哦，你自己網路一下，或者找個圖書館看看
計算機軟體
C 和 C++ 至少學一個，SQL 建議學一點
建模軟體主要有：MATHEMATICA MATLAB SAS SAC R Eviews GAMS 等等等等，終於哪些海外基金用的是哪一種，或者是不是自己做的專用軟體，我就不知道了。
不過，上述的軟體，肯定是可以滿足個人的研究需求的。這個，你選幾種學一學還是可以的。

一個人，想要精通上述全部，應該是很難的，所以，註定了，量化分析的方法，單個的普通人很難完成。
量化投資起源與上世紀美國政府大幅度削減了對物理航天業經費自持，導致很多搞火箭的科學家、數學家下崗。於是他們流入金融行業（收入高），利用自己對數學、計算機的優勢，使用原先用於火箭的建模預測證券市場，發現有著顯著成效。當然，這些模型的前提是，現代金融理論的奠基，以及數量金融的發展。

因此，我個人對量化投資的理解是：金融界的火箭科學家，傳統的分析方法，只用看某一或某幾個指標，根據歷史經驗或者主觀的客觀的XXOO判斷證券的未來走勢，但是量化分析，首先建立合理的數學模型，然後藉助計算機運用某些XX的演算法，分析求解，難度相對於傳統的方法難很多。

如果你想比較淺顯的掌握，用於投資決策的參考
那量化分析，也沒有想想中的那麼高深，它本質上是一種金融的建模，本質上，常用的方法還是統計專業的那幾個 ，什麼 回歸分析，線性規劃 ，相關性，時間序列等等等。。。我看了丁鵬的書，大致上認為他是用了這些方法。所以你只用把應用數學學好就好了。
還有一些像遺傳演算法、神經網路這些他的書裡面也提到了，屬於現代演算法，這些方法比較小，難度大，但是我猜只有學術界會用這些方法，因為現代演算法在實際運用中還不夠成熟，預測經常不準確。

表述有些亂，不過大致也只能寫成這樣了。

最後：和量化分析相關的專業主要有三個：
金融專業：金融工程；
數學專業：統計、應用數學；
計算機專業
這些專業的就業方向是可以面向量化分析的