量化投资精品书籍

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Advances In Financial ML

这本书真心好，作者就是极度追求技术把机器学习方法和量化投资结合起来。光是看里面如何打标签 (labelling), 采样 (sampling) 和分析回测危险 (danger of backtesting) 就物超所值。此外再看看有 Peter Carr, Fabozzi, Rebonato 这些如雷贯耳的大牛给这本书背书就可知其分量了。

如果做量化投资加机器学习只能看一本书，那么就是这本。

2

Inside the Black Box

解释高频交易最清楚的一本书。委托单 (order book) 是高频交易中最核心的概念，别的书最多只会讲到 Level 2 的信息 (即最优和次优的申买价和申卖价)，如下图：

但是本书讲到了 Level 3 的信息 (在同一申买价或申卖价，还考虑下单的顺序，如 bid 4 和 bid 5 都是 100 申买，但是 bid 4 比 bid 5先进入市场)，如下图：

此外，该书对整个交易系统的大框架有着非常简明而有条理的描述：

在上图交易系统里面：

• Alpha 模型负责多赚钱
• Risk 模型负责少亏钱
• 交易费用模型负责记账
• 组合构建模型负责最优化权重
• Execution 模型负责最优下单

以上每个模型要想做好，数据是必须的，研究是必要的。太漂亮的这张图有木有？

3

Active Portfolio Management

积极管理投资组合类的书中圣经，不需要多说。两个作者写书时一个在 BARRA 里工作，一个在 Barclay Global Investors 里工作。实操性极强的一本书，处处都是 insight。

4

Advanced Algorithmic Trading

国外量化平台 QuantStart 里面出的第一本书，主要讲解如何使用时间序列分析，机器学习和使用 R 和 Python 的贝叶斯统计来实现高级交易策略。

5

Successful Algorithmic Trading

国外量化平台 QuantStart 里面出的第二本书，主要讲解如何使用 Python 中的定制回测引擎 (customized backtesting engine) 找到新的交易策略思路并客观地评估它们。

6

Introduction to Risk Parity

达利奥的桥水对冲基金里面的用来分配资产的风险平价方法，也是风险配额的一种特例。下图的 RP 和 RB 就是风险平价和风险配额，核心就是根据投资者对风险的看法来分配组合里的各类资产。

7

MPT and Investment Analysis

见过阐述投资组合管理最详细的一本书，750 页就足以说明。

8

Quantitative Trading

适合于初学者，里面还提供 MATLAB 的代码。

9

The Algorithmic Trading and PM

本书的精华是如何系统化的研究交易策略，虽不是高频，但对量化技术描述的很到位。

10

The Guru Investor