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量化交易学习书籍推荐

火象趣交易 |2021-09-23 21:44

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1. 量化交易:自己动手做算法交易

英文名:Quantitative Trading: How to Build Your Own Algorithmic Trading Business

2. 黑盒子:量化交易精要

英文名:Inside the Black Box: The Simple Truth About Quantitative Trading

作者:Rishi K. Narang

3. 算法交易与直接市场接入:直接市场接入交易策略

英文名:Algorithmic Trading and 量化交易学习书籍推荐 DMA: An introduction to direct access trading strategies

4. 算法交易:制胜策略及其原理

英文名:Algorithmic Trading: Winning Strategies 量化交易学习书籍推荐 and Their Rationale

5. 交易与交易所:市场微观结构

英文名:Trading and Exchanges: Market Microstructure for Practitioners

原标题:Top 5 Essential Beginner Books for Algorithmic Trading

作者: Mike Halls-Moore

拓展阅读:

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[游戏开发][渲染篇][第一篇]渲染的本质_Little丶Seven的博客-程序员资料_游戏渲染

渲染的本质宏观上看,渲染就是让用户在显示器上看到物体的图像,微观上看,渲染就是显示器的每个单元上显示它该呈像的颜色。既然要呈像颜色则必然要获取颜色,计算机渲染获取颜色的方式有两种,分别是贴图和shader计算。shader中的fragment shader像素着色器的输出色比较好理解,逐像素输出后肯定能拼成一张完整的图像,这一步过程比较好理解,贴图是如何取色的呢。提到贴图肯定绕不开顶点了,因为无论是模型还是UI都是由顶点组合成三角形而构成的 如上图所示,红圈标记的是顶点位置,一个平面由4.

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回答1:提两本相关的学术著作。一本是2011年的论文集 Econophysics of Order-driven Markets,收录了一系列关于和高频数据建模的论文。另一本是2013年的 High-Frequency Trading book,包含一些策略研究和机器学习方面的应用。这两本一定程度上可以反应学界目

学习量化交易都有哪些书可以参考

提两本相关的学术著作。一本是2011年的论文集 Econophysics of Order-driven Markets,收录了一系列关于和高频数据建模的论文。另一本是2013年的 High-Frequency Trading book,包含一些策略研究和机器学习方面的应用。这两本一定程度上可以反应学界目前对这个领域的研究现状。

【2】《Trends in Quantitative Finance》by Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. Kolm

【4】《Building Reliable Trading Systems: Tradable Strategies That Perform As 量化交易学习书籍推荐 They Backtest and Meet Your Risk-Reward Goals》

干货整理|成为量化分析师的入门书单

火象趣交易 |2021-09-23 21:44

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量化分析师和金融工程师 花费大量时间确定衍生品的公允价格 。这会涉及一些包括概率论,测度论,随机演算和偏微分方程在内的深层的数学理论。因此,要成为量化分析师,必须具有 强大的数学背景 ,通常具备数学,物理学或工程学的本科学位。

自学成为量化分析师并不是一件容易的事。根据您的背景,能力与投入的时间,可能会需要 六个月到两年的时间 来熟悉必要的材料,然后才能申请量化领域的职位。但回报也是值得的。极富挑战性的智力环境以及极具吸引力的薪酬将会为此提供了强大的动力。

1. 对于那些不熟悉金融市场或其中的衍生产品的人, John Hull的《期权、期货和其他衍生产品》 (“Options,Futures,and Other Derivatives”)是最好的起点。它并未高度集中于数学处理,而是聚焦在不同的市场和产品上,例如期货、期权、互换和其他利率衍生产品。

2. 接下来是 Mark Joshi的《数学金融的概念和实践》 (“The Concepts and Practice of Mathematical Finance”),这本书面向大三数理统计的水平。您将需要阅读并完全理解第1-7章的内容,其中关于风险中立性的第六章,可能是现阶段最具挑战性的部分。在此之后,您将很好地了解期权的定价理论和实践。第8-12章则集中介绍了奇异期权或提前行权期权的选择。

3. 下一本书是Martin Baxter和Andrew Rennie)的著作——《 金融微积分:衍生品的定价入门》 ,这本书可以与前文提到的书籍同时阅读。它在第三章特别涵盖了风险中性定价的内容,而其余部分则集中探讨利率和更高级的模型上。

这里需要再次强调——您一定要确保自己已经非常熟悉基本知识,尤其是布莱克-舒尔斯模型(Black-Scholes model),不同类型的期权和定价技术以及实用定价方法,比如蒙特卡罗方法(Monte Carlo),并且应该掌握其具体的工作原理。

如果您真的想成为一名基础数学的专家,比如说要成为一名顶尖的金融工程硕士或金融数学博士,那么您就需要在 随机微积分等领域上钻研获得更深层次的数学知识。 Steven Shreve曾撰写了一套两卷集,涵盖了离散(《金融随机算术I:二项式资产定价模型》)(“Stochastic Calculus for Finance I: The Binomial Asset Pricing Model”)和连续(金融随机算术II:连续时间模型)(“Stochastic Calculus for Finance II: Continuous-Time Models”)案例。

1.Mark Joshi最近的《 关于更多金融数学 》(“More Mathematical Finance”)本质上是他另一本书的延续。本书的开头部分聚焦于信用衍生品的理论知识和实际定价,在这之后则更深入地讨论了蒙特卡洛(Monte Carlo)以及其他定价方法。如果您的研究领域可能要求知识的实际运用,那么掌握这本书是一个很好的选择。

2.如果您要更深入地研究随机演算,Karatzas和Shreve的 《布朗运动和随机演算》 (“Brownian Motion and Stochastic”)以及Oksendal的《随机微分方程》(“Stochastic Differential Equations”)都深入钻研了各自的领域,可以说任何开始研究随机分析的人都必须阅读它们。

1.对于利率和期限结构的建模,Brigo的 《利率模型-理论与实践》( “Interest Rate Models-Theory and Practice”)将为您开始阅读Filipovic的《期限结构模型》(“Term-Structure Models”)打下必要的基础。

2.如果您的研究领域是针对信用风险的,那么推荐这两篇文章 《信用风险定价模型和建模》 (“Credit Risk Pricing Models”),《定价以及对冲交易对手信用风险》(“Modelling,Pricing,and Hedging Counterparty Credit Exposure”)

作为金融工程师,您将花费大约50%的时间来编程和实现模型 。因此,您将需要熟悉C ++(或C#/ Java)语法,其陷阱以及“最优方法”。您还将需要精通数学算法并创建可增强其稳定性,复现和最优的面向对象的实现。除非您真正开始实施模型,否则这些都是很难学习的技能。

1.与量化开发一样,开始学习C ++的最佳方法是阅读诸如Andrew Koenig的《速成C++》(“Accekerated C++”)之类的文章。如果您以前曾有过编程经验,这本书将帮助您从头开始学习例如内存管理,指针/引用以及面向对象的方法(例如运算符重载,继承和多态)的C ++特定主题。还将介绍标准模板库(STL)的知识。

2.我一直在推荐一本书,它是Scott Meyers的 《有效的C++》 (“Effective C ++”)。这本书几乎可以说是当今量化分析师面试的必备条件,因为其中包含许多“陷阱”,可以轻松地看出您是否一直在使用这种语言! 一定在面试之前将这本书从头到尾阅读两次!

3.阅读完以上两本书籍后,我建议您看一看我自己的C ++书,《量化金融的C ++》。其中,我将介绍一些更高级的C ++功能,以及在了解一些设计模式的情况下,如何运用这些功能来应对那些量化分析人员将要面对的问题的相关知识。该书着重于深入实现,而非广泛的理论,且将为您提供大量有助于量化面试的内容。

1. 虽然微积分和线性代数是本科数学教育的主要内容,但 数值线性代数(NLA)却不是该课程的核心 。这是对求解矩阵方程(类型为Ax=b)的算法的研究以及围绕它们的优化,也是量化金融领域中极为重要的部分,对于金融工程和量化交易而言都是如此。尽管您不必完全熟悉每种NLA算法,但对Lloyd Trefethen的 《数值线性代数》 (“Numerical Linear Algebra”)的认真通读将会为您打下扎实的基础。

另一本开创性的书是 《数值诀窍:科学计算的艺术》 (“Numerical Recipes:The Art of Scientific Computing”),其中包含当今使用的许多算法,包括蒙特卡洛技术,NLA技术和快速傅立叶变换。实施这些方法(本书使用C ++)将帮助您理解科学计算的过程,并为您提供面试时要讨论的主题。

2. 蒙特卡洛方法是当今金融工程中使用最广泛的定价工具。 量化交易学习书籍推荐 尽管面试官可能并不指望您在面试时就了解随机数生成的详细信息,但您最好还是在入职之前吸收它们,因为无论如何您都需要了解这些知识!入门蒙特卡洛方法最佳的选择是Mark Joshi的 《C ++设计模式和衍生产品定价》 (“ 量化交易学习书籍推荐 C++ Design Patterns and Derivatives Pricing”)。

这本书将从一个简单的随机数生成器开始,然后进展到为基本选项定价,一直到介绍利率模型和有用的设计模式,其涵盖的范围与我自己的电子书《有关量化金融的C++》(“C++ for Quantitative Finance”)相似。一旦您充分吸收了Joshi书中的量化实现知识,就可以(可自由选择)阅读Paul Glasserman的《金融工程中的蒙特卡洛方法》(“Monte Carlo Methods in Financial Engineering”)来更深层次地了解蒙特卡洛技术。

3. 有限差分方法(FDM)虽然在几年前很流行,但现在的它并不像以前那么重要了。 Daniel Duffy的《使用C ++进行金融工具定价》(“Financial Instrument Pricing Using C++”)就很好地介绍了如何使用FDM对金融衍生工具进行定价,并详细介绍了如何在金融应用程序中使用STL。如果您知道自己将要应用FDM处理事务,这本书就值得您认真研究。