五本量化分析投资书籍推荐_量化分析的书籍

liftword3个月前 (02-11)技术文章32

《中国期货市场》

《商用机器学习》

《宽客人生》

《Python金融大数据分析》

《量化金融常见问题解答》

这五本书分别从专业知识,实践经历等多方面讲述了量化分析投资,非常适合量化人自我提升。

第一 商用机器学习:数据科学实践

本书是金融工程和风险管理大师约翰·赫尔教授的作品,全书深入浅出地讲解了机器学习的核心内容、常用和流行的算法以及大量机器学习的商用案例,,适合机器学习的初学者和业界人士阅读。

作者在书中同时使用Excel工作表和Python代码,方便初学者先从容易的Excel入手,按照自己的节奏,再慢慢转向Python。

第二 宽客人生:从物理学家到数量金融大师的传奇

本书是哥伦比亚大学物理学家,高盛数量金融团队创始人伊曼纽尔﹒德曼的自传,他于2000年成为国际金融工程师协会的年度金融工程师,以此书为理工人士打开了一扇通往现代金融之门。

近年来,投资银行和对冲基金已经逐渐转向通过量化交易策略和衍生金融产品来获得利润,公司的财富和金融市场的稳定通常依赖于数学模型。那些受过系统科学训练的、构建这些模型的量化金融从业人员,逐渐成为华尔街上的重要玩家,本书讲为大家讲述这些人的故事。

第三 中国期货市场量化交易(R与C++版)

本书作者李尉,担任广州某量化私募投资基金高级投资经理,负责管理多个私募证券投资基金产品。

主要介绍如何运用统计分析和机器学习等方法对中国期货市场量化交易进行建模分析,还有丰富的代码方便读者临摹学习和修改提升。

本书适合相关专业人士和感兴趣的投资爱好者阅读,如高校数理类和经管类师生及证券、期货、私募证券、公募基金等量化交易相关从业人员,以及对机器学习在金融方面运用的相关人士和对量化交易感兴趣的各行各业人士。

Python金融大数据分析

Yves Hilpisch博士是Python Quants集团的创始人和管理合伙人,公司致力于应用开源技术来解决金融数据科学、人工智能、算法交易和计算金融学等问题。

这本书算得上是金融科技算法交易量化金融教程书籍,详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书,将人工智能应用于金融开发的实战指南,金融应用开发领域从业人员的常备读物。

量化金融常见问题解答

作者量化金融专家,牛津大学博士,CQF创始人保罗·威尔莫特,本书涉及量化投资与交易的交易技巧、关键模型、重要公式、常用合同文本、热门图表、量化交易常见错误与应对措施等,详细解答量化金融领域常见问题。

给投资者的量化金融入门读物,给从业者的量化交易工具书。

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